联邦学习通过去中心化训练过程并分发模型更新而不是实际数据，从而确保数据保持在客户端设备上。在传统的训练设置中，训练数据被收集并发送到中央服务器进行模型训练。相比之下，在联邦学习中，客户端设备（如智能手机或物联网设备）持有数据。模型在每个设备上本地训练，使用存储在设备上的数据，这意味着实际数据从未离开设备。
为了实现联邦学习，每个设备首先从服务器下载一个全局模型。然后，设备利用其本地数据训练这个模型，根据其独特的数据集进行调整。一旦训练完成，只有模型参数的更新或变化会发送回中央服务器，而不是数据本身。这个过程通常被称为“本地训练”。例如，在移动键盘应用中，应用可以根据用户的打字模式进行学习，以改善预测，而无需与服务器共享敏感文本数据。
此外，联邦学习还结合了一些技术来进一步保护数据隐私。一种常见的方法是使用差分隐私，即在将模型更新发送到服务器之前为其添加噪声，确保无法重建单个数据点。通过这种方式，开发者可以构建强大的机器学习模型，同时维护用户的机密性并遵守数据隐私法规，例如GDPR。这种方法实现了模型开发的协作，而不会妥协用户数据的安全性。