یادگیری ماشینی
هدف یادگیری ماشینی این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها بتوانند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.
یادگیری فدرال
یادگیری فدرال (همچنین به عنوان یادگیری مشارکتی نیز شناخته می‌شود) یک روش یادگیری ماشین است که یک الگوریتم را در چندین دستگاه لبه غیرمتمرکز یا سرورهای نگهدارنده نمونه داده‌های محلی، بدون مبادله آنها آموزش می‌دهد. این روش برخلاف تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشین، متمرکز است که همه مجموعه داده‌های محلی در یک سرور بارگذاری می‌شوند، و همچنین رویکردهای غیرمتمرکز کلاسیک تر که اغلب فرض می‌کنند نمونه‌های داده محلی به‌طور یکسان توزیع می‌شوند.