“训练和推理是深度学习生命周期中的两个基本阶段。训练指的是模型通过调整其参数，从数据集中学习的过程。在这一阶段，模型分析输入数据，做出预测，将这些预测与实际结果进行比较，然后更新其参数以减少预测误差。这一迭代过程持续进行，直到模型在训练数据

无监督学习是一种机器学习的类型，它处理的是没有标签结果的数据。在深度学习中，这种方法发挥着至关重要的作用，尤其是在处理大型数据集时，因为获取标签可能既昂贵又不切实际。无监督学习的主要目标是自主识别数据中的模式和结构。这对于聚类、降维和表示学

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