联邦学习属于大数据。联邦学习（Federated machine learning/Federated Learning），又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。

随着数字化进程加快，产生了大量数据。通过机器学习技术可以自动化地挖掘数据中蕴藏的宝藏，经过大量数据训练出来的机器学习模型已经应用在各类场景中，正在深刻改变着我们的世界，例如精准医疗、临床辅助诊断、新药研发、人像识别、声纹识别、千人千面推荐算法、图片、语音、自然语言等多模态学习。在应用中，模型的精度、泛化能力等至关重要，而这些都赖于机器对大量数据的学习 。

受限于法律法规、政策监管、商业机密、个人隐私等数据隐私安全上的约束，多个数据来源方无法直接交换数据，形成“数据孤岛”现象，制约着人工智能模型能力的进一步提高。联邦学习的诞生即是为了解决这一问题。

联邦学习技术及数据隐私保护大会上明确提出了“联邦机器学习”这个概念。数据是机器学习的基础 。而在大多数行业中,由于行业竞争、隐私安全、行政手续复杂等问题，数据常常是以孤岛的形式存在的。甚至即使是在同一个公司的不同部门之间实现数据集中整合也面临着重重阻力。

在现实中想要将分散在各地、各个机构的数据进行整合几乎是不可能的,或者说所需的成本是巨大的。随着人工智能的进一步发展,重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势。每一次公众数据的泄露都会引起媒体和公众的极大关注，例如Facebook的数据泄露事件就引起了大范围的抗议行动。