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边缘设备上是如何实现联邦学习的?
“联邦学习通过允许设备在保持数据本地的情况下共同学习共享模型,在边缘设备上实现。相较于将敏感数据集中存储在服务器上,边缘设备在自己的数据上进行计算,并仅将模型更新(如梯度或权重)分享给中央服务器。这一过程减少了数据传输,增强了隐私性,并使得
n-grams是什么,它们在自然语言处理(NLP)中是如何使用的?
通过优化模型培训,减少资源消耗和采用环保实践,可以使NLP更具可持续性。诸如模型修剪,知识提炼和量化之类的技术可以减少模型的大小和计算要求,而不会显着降低性能。还正在开发稀疏转换器和有效的注意力机制,以更有效地资源处理长序列。
在较小的数
数据治理的未来是什么?
数据治理的未来可能会集中在增强的自动化、提高的安全措施和更加关注数据质量上。随着组织不断收集和利用大量数据,负责任地管理这些数据的重要性变得更加迫切。这意味着确保遵守法规、保护敏感信息,并在各种系统中保持数据的准确性和一致性。
自动化将在