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解释性在人工智能透明度中的角色是什么?
在高风险人工智能应用中的可解释性至关重要,因为它确保人工智能系统所做出的决策对用户和利益相关者是透明且可理解的。在医疗保健、金融或刑事司法等关键领域,人工智能模型的输出可能对个人和社区产生重大影响。例如,如果一个人工智能系统用于决定贷款批准
在SQL中,如何使用COMMIT和ROLLBACK?
在SQL中,`COMMIT`和`ROLLBACK`是用于控制事务行为的关键命令,确保数据的完整性和一致性。当你执行一系列更改数据库的操作时,这些命令帮助你管理这些更改是应该被永久保存还是被丢弃。事务开始时会执行修改数据的命令,比如`INSE
联邦学习中的差分隐私是什么?
“联邦学习中的差分隐私是一种旨在保护个体数据隐私的技术,同时仍然允许从数据集中学习有用信息。在联邦学习中,多台设备(如智能手机)协作训练一个共享的机器学习模型,而无需共享其本地数据。相反,它们只向中央服务器发送从其数据中得出的更新或梯度。差