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与自动机器学习（AutoML）相关的隐私问题有哪些？
“自动机器学习（AutoML）简化了构建和部署机器学习模型的过程。然而，其使用存在显著的隐私担忧。一个关键问题出现在使用敏感数据训练模型时。如果数据包含个人信息，如财务记录或健康数据，存在重大风险，这些信息可能会被暴露或滥用。例如，在医疗保
如何为深度学习问题选择合适的架构？
选择适合深度学习问题的架构需要分析项目的具体需求、所处理数据的性质以及性能目标。首先，您应该考虑数据的类型。例如，如果您处理的是图像，卷积神经网络（CNN）通常是最佳选择。相反，如果您的数据是序列型的，比如时间序列数据或自然语言，您可能需要
AutoML和传统机器学习之间有什么区别？
“AutoML，或称自动化机器学习，是指一些工具和流程，旨在自动化将机器学习应用于现实世界问题的端到端过程。它简化了机器学习工作流的各个阶段，如数据预处理、特征选择、模型选择和超参数调整。相比之下，传统机器学习则依赖于更手动的方法，开发人员