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type: 研究概念
title: 数据孤岛
description: 解释数据分布在不同持有者之间时的学习与评估问题。
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  - zh
  - research
  - concept
  - 研究概念
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**数据孤岛** 是组织、法律、技术或地理隔离造成的状态，使所有训练数据无法被汇集到一个地方。在本 wiki 中，该词指各自只持有目标分布局部视角的机构、设备或客户端。

## 在本 wiki 中的作用

数据孤岛是 [AI 与网络](./AI_and_Networks_zh.md) 区别于普通中心化机器学习的关键原因。当每一方只看到本地数据时，训练和评估必须面对通信、隐私和代表性约束。孤岛能保护数据所有权，但也会让全局诊断更困难：偏差可能在本地不可见，只有比较多方证据时才显现。对于低资源数据持有者，这一点尤其关键，因为其本地数据可能从一开始就缺少尾部区域。

## 与乔鑫宝工作的关系

数据孤岛是 [样本选择偏差何以促成模型坍缩](./When_Sample_Selection_Bias_Precipitates_Model_Collapse_zh.md) 的核心设置，论文研究低资源局部样本选择偏差下的递归合成数据训练。在这一设置中，问题不是单纯模型精度，而是多方如何在不假定完整数据访问的情况下协调。

## 参见

- [AI 与网络](./AI_and_Networks_zh.md)
- [分布式学习](./Distributed_Learning_zh.md)
- [协作评估](./Collaborative_Evaluation_zh.md)
- [样本选择偏差](./Sample_Selection_Bias_zh.md)
