Donald Rose 是 Salesforce Research 的技术作家。他专编辑，参与过多个项目，包括博客文章、视频脚本、新闻稿、媒体/公关材料、写作研讨会等等。他热衷于帮助研究人员将他们的研究成果转化为面向更广泛受众的出版物，并撰写有关人工智能的评论文章。
词汇表
* 无监督领域自适应 (UDA)：UDA 的目标是利用模型从另一个相关源域（拥有足够多的标记数据）学习到的知识，提升模型在目标域（包含不足且未标记的数据）上的性能。这是迁移学习的一种特殊形式。
* 数据引导：其理念是基于重采样数据的经验分布来估计真实数据分布。此过程对原始数据集进行重采样，以创建许多模拟数据集。如果采样得当，模拟数据集可用于准确估计真实数据分布。
* 伪标签：由在标记数据上训练的机器学习模型预测的标签。它们是真实标签的近似值。我们每个人几乎每天都会在网上进行某种交易。无论是简单的查看电子邮件、购物还是订外卖，我们不仅会与无数的人、公司和系统分享金钱，还会分享个人信息。要在 手机号数据库列表 网上生存，就需要某种程度的信任。相信你分享的信息会得到保密，并且你与之分享信息的公司会尽其所能保护你和你的数据。
坦白说，想想都让人害怕，甚至不知所措。但意识是保护您自己和信息的第一步。意识也是在任何组织内建立强大的信任和安全文化的重要组成部分。
我在 Salesforce 工作期间亲身体验到了这一点，亲眼目睹了我们多么重视信任（毕竟，信任是我们的首要价值）。从第一天起，Salesforce 的创始人就明白，我们产品和服务的价值直接取决于客户对我们保障其信息安全的信任程度。