联邦学习通过去中心化训练过程并分发模型更新而不是实际数据，从而确保数据保持在客户端设备上。在传统的训练设置中，训练数据被收集并发送到中央服务器进行模型训练。相比之下，在联邦学习中，客户端设备（如智能手机或物联网设备）持有数据。模型在每个设备

文档数据库通过提供一种高效的方式来存储、检索和处理非结构化或半结构化数据，来应对机器学习工作负载，而这些数据通常是机器学习任务的核心。这些数据库，如MongoDB或Couchbase，以类似JSON的格式组织数据，使其能够方便地适应机器学习

“查询扩展是一种技术，通过添加额外的术语来提高搜索查询的清晰度，从而更准确地表达用户的意图。当用户输入模糊的查询时，所表达的意思可能会有很大的变化。例如，如果某人输入“苹果”，则不清楚他们是指水果还是科技公司。查询扩展通过分析上下文并用同义