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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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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
A
相关试题
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.
海浪数值模拟数据一般不能作为机器学习模型的训练数据。
4.
在大数据隐私保护生命周期模型中,大数据发布的风险是()。
5.
在大数据隐私保护生命周期模型中,大数据使用的风险是()。
6.
数据整理的主要工作是,处理原始数据,使数据可用于数据分析或训练一个机器学习模型。()
7.
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。
8.
准备人工智能模型训练的训练数据时,要求
9.
使用标注数据进行模型训练的方法叫做无监督学习。
10.
根据本章所学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据进行()可以改善模型的训练效果。
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