继续阅读
什么是层次联邦学习？
层次联邦学习（HFL）是一种分布式机器学习方法，它将设备或节点组织成一种层次结构，以提高训练过程的效率和有效性。在这种设置中，数据保留在各个设备上，这些设备通过仅共享模型更新而不是原始数据来参与训练全局模型。这种方法特别适用于数据分布在多个
DR如何满足GDPR和其他法规的合规要求？
灾难恢复（DR）在确保遵守GDPR和其他法规方面发挥着重要作用，通过保护数据在发生事件时的可用性和完整性。GDPR强调个人数据的保护，要求企业实施适当的措施，以确保数据不仅安全，而且可恢复。一个完善的DR计划确保组织在发生数据泄露或丢失后能
数据治理中常见的挑战有哪些？
数据治理涉及管理组织中使用的数据的可用性、可用性、完整性和安全性。数据治理中的常见挑战源于数据质量、合规性以及利益相关者之间的协调等问题。每一个挑战都可能对有效监督数据管理实践造成重大障碍。
一个主要的挑战是确保数据质量。数据质量差可能源