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深度学习的本质与意义 深度学习作为机器学习的一个子领域，在过去十年中彻底改变了人工智能的发展轨迹。其核心思想是构建模仿人类大脑结构的人工神经网络，通过多层次的数据表示学习复杂模式。与传统机器学习方法相比，深度学习的独特之处在于其能够自动从原始数据中学习特征，无需人工特征工程。

深度学习 深度学习作为机器学习的一个子领域，在过去十年中彻底改变了人工智能的发展轨迹。其核心思想是构建模仿人类大脑结构的人工神经网络，通过多层次的数据表示学习复杂模式。与传统机器学习方法相比，深度学习的独特之处在于其能够自动从原始数据中学习特征，无需人工特征工程。

联邦学习的基本原理 联邦学习是一种革命性的机器学习范式，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练AI模型。这种技术通过将模型训练过程分散到各个数据持有方的本地设备上，只交换模型参数而非原始数据，从而在保护隐私的同时实现协作学习。