Dữ liệu vẫn ở nguyên vị trí của nó. Học tập liên kết (Federated Learning) huấn luyện các mô hình trên nhiều thiết bị mà không cần tập trung hóa dữ liệu thô. Mỗi thiết bị tính toán các bản cập nhật trên dữ liệu cục bộ, chỉ gửi những bản cập nhật đó đến máy chủ, và máy chủ sẽ tổng hợp chúng thành một mô hình chung.

Phương pháp này phù hợp với những tình huống mà việc tập trung hóa không khả thi do vấn đề bảo mật hoặc băng thông. Bàn phím học các kiểu gõ mà không cần gửi dữ liệu phím bấm. Bệnh viện huấn luyện các mô hình chẩn đoán mà không cần chia sẻ hồ sơ bệnh nhân.

Cơ chế cốt lõi

• Đào tạo tại chỗ trên từng thiết bị.
• Các bản cập nhật về độ dốc hoặc mô hình được gửi đến máy chủ.
• Tổng hợp thành một mô hình toàn cầu được cập nhật
• Phân phối lại cho các thiết bị cho vòng tiếp theo

Những thách thức vẫn còn tồn tại. Các thiết bị có sự phân bổ dữ liệu, tốc độ kết nối và khả năng truy cập khác nhau. Chi phí truyền thông rất lớn, và các bản cập nhật có thể làm rò rỉ thông tin nếu không được bảo vệ cẩn thận. Tổng hợp bảo mật và bảo mật khác biệt bổ sung thêm các biện pháp bảo vệ với chi phí cao hơn.