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联合学习的主要应用场景有哪些？
联邦学习是一种机器学习技术，允许模型在多个去中心化的设备或服务器上进行训练，同时保持训练数据的本地性。这意味着数据永远不会离开其原始设备，使其成为隐私和安全性至关重要的场景中的最佳选择。联邦学习的主要应用领域包括医疗保健、移动设备个性化和智
A/B 测试在信息检索（IR）中的含义是什么？
转换器模型通过利用其捕获文本中的长期依赖关系和上下文的能力来增强信息检索 (IR)。与传统模型不同，转换器同时处理整个输入序列，使其在理解查询和文档背后的含义方面非常有效。
例如，在IR系统中，像BERT和GPT这样的转换器可以更好地理解
数据治理如何管理敏感数据？
数据治理是一个结构化的框架，帮助组织管理敏感数据，通过定义数据使用和保护的政策、程序和标准来实现。这种方法确保敏感信息（如个人识别信息、财务记录或医疗数据）得到适当处理。通过建立明确的角色和责任，数据治理使组织能够强制遵守法律和法规，例如G