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    联邦学习 OR 迁移学习?No,我们需要联邦迁移学习

    海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。例如,计算机视觉和电子商务推荐系统中的 AI 算法都依赖于大规模的标记良好的数据集才能获得较好的处理效果,如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中,例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中,海量的可用训练数据往往是非常有限的。存在这些问题的主要原因:一是,针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验才能完成,这种预处理任务的成本非常高,往往无法获得机器学习所需要的足够的标注数据。二是,各个行业对数据隐私和数据安全的保护越来越强,在一定程度上也限制了对训练数据的共享,也就进一步加剧了可用的标注数据缺乏的问题。

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