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联邦学习为何对数据隐私如此重要？
联邦学习对于数据隐私至关重要，因为它允许在多个设备或服务器上训练模型，而无需共享原始数据。每个设备在本地处理和学习其自身的数据，而不是将敏感信息发送到中央服务器。结果通常以模型更新或梯度的形式进行汇总，从而创建一个全局模型。该方法确保个人数
迁移学习在语音识别中的作用是什么？
语音识别系统主要通过诸如说话者识别和说话者验证的技术来区分组中的说话者。说话人识别涉及在多个用户中识别谁在说话，而说话人验证则确认一个人是否是他们声称的那个人。这些系统使用各种声学，语言和生物特征来有效地完成这两项任务。
为了区分说话者，
自监督学习与无监督学习有什么不同？
"自监督学习和无监督学习是训练机器学习模型的两种不同方法，它们的区别主要在于如何使用数据。在无监督学习中，模型在没有任何标签输出的数据上进行训练，这意味着模型学习通过数据的固有属性来识别数据中的模式或结构。例如，像K-means或层次聚类这