数据治理和数据管理是两个不同但互补的概念，它们在组织处理数据的方式中发挥着关键作用。数据治理侧重于确保数据准确性、可用性和安全性的政策、程序和标准。它包括定义角色和责任、建立决策流程以及确保遵守相关法规。例如，一家公司可能会通过指派数据管理

联邦学习是一种方法，它可以在不直接分享用户数据的情况下实现个性化推荐。联邦学习并不是将所有用户数据集中收集到一个中央服务器上，而是允许模型在用户设备上的数据上进行训练。每个设备根据自己的数据计算模型更新，并将这些更新共享给中央服务器，服务器

数据增强是一种用于提高机器学习模型鲁棒性的技术，特别是在对抗攻击方面，通过增加训练数据的多样性和数量来实现。对抗攻击通过轻微改变输入数据来利用模型中的漏洞，这可能导致错误的预测。通过旋转、缩放、翻转和添加噪声等技术在训练数据中引入变化，模型