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联邦学习在保证数据隐私安全的前提下,利用不同数据合作训练模型,进步突破数据的瓶颈
A、TRUE
B、FALSE
发布时间:
2025-06-15 13:44:27
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(
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答案:
A
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1.
联邦学习在保证数据隐私安全的前提下,利用不同数据合作训练模型,进步突破数据的瓶颈
2.
在进行自然语言处理的过程的机器学习中,通常将数据集划分为( )数据集和( )数据集。训练数据集用于训练数据,生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
3.
模型融合方法利用本地数据和资源进行训练,只获取结果参数,能够有效避免隐私泄露。
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使用标注数据进行模型训练的方法叫做无监督学习。
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6.
准备人工智能模型训练的训练数据时,要求
7.
在机器学习中,训练数据的作用是
8.
训练数据在机器学习中的作用是:()。
9.
人工智能训练师不需要关注数据隐私和安全问题。
10.
大数据时代数据安全与隐私保护的对策有哪些?
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