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Data Leakage 機器學習的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦金融科技理論與應用研究小組寫的 FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全 和門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司的 Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自PCuSER電腦人文化 和旗標所出版 。
國立清華大學 通訊工程研究所 洪樂文、周志遠所指導 邱奕瑄的 異質性環境下優化模型訓練時間及準確度的高效能聯邦式學習 （2021），提出Data Leakage 機器學習關鍵因素是什麼，來自於聯邦式學習、異質性資料、異質性資源、高效能資源運用、邊緣運算。
而第二篇論文國立陽明交通大學 機械工程系所 王啟川所指導 何瑪諾的 通過資料中心的風扇速度控制減少機架級熱點 （2021），提出因為有 資料中心、機器學習、機架建模、溫度預測、風扇控制、熱點減少的重點而找出了 Data Leakage 機器學習的解答。
FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全
為了解決Data Leakage 機器學習 的問題，作者金融科技理論與應用研究小組 這樣論述：
★涵蓋 11 項領域，121個主要用語詳解 ★數百條相關詞彙說明 + 中英名詞對照 ★跟上國際趨勢，一頁讀懂一則科技知識 數位貨幣有哪些？比特幣、挖礦，背後運用的正是金融科技關鍵技術之一的區塊鏈。 人工智慧包含有那些科技金融知識？包含時下耳熟能詳的大數據、區塊鏈、雲端運算、人工智慧等。 想像未來的金融運作模式嗎？付款有哪些支付方式？從傳統到數位，消費者隱私保護、網路安全、平台與數據壟斷到運算法，如網路銀行、開放銀行、加密貨幣、個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，讓你掌握最新金融科技趨勢。 最全面基礎的金融科技知識：對金融科技某個概念或問題產生興趣或疑問時，本書提供完整概念並建構
好思路。 提供系統化查詢：破除金融科技的盲點與迷思，可依需查詢時下熱門詞彙、應用領域、技術支援等。
異質性環境下優化模型訓練時間及準確度的高效能聯邦式學習
為了解決Data Leakage 機器學習 的問題，作者邱奕瑄 這樣論述：
聯邦式學習是一種分散式機器學習模式，參與訓練的用戶端在訓練過程中只提 供訓練模型的更新參數，保障了用戶端的資料隱私性的問題，並且個用戶端能 共同進行模型的訓練，提高了資料的多元性及豐富性。然而，共同學習的模式 固然有好處，在非獨立同分布的資料集和用戶端運算及傳輸資源分配不同的異 質性環境下，容易造成非最佳解的訓練結果。現今主要研究聯邦式學習的論文 多注重在探討如何在非獨立同分布的資料集提高模型準確度，鮮少有討論同時 考量最佳會訓練模型時間集準確度的論文，本論文探討了在聯邦式學習的架構 如何在異質性的環境下得到模型訓練時間集準確度的最佳解。為了達到這個目 標，我們的演算法主要分三個階段；第一步
我們挑選對準確度貢獻程度較高的 用戶端參與訓練，並在第二個階段依據用戶端的運算資源將用戶端分成數個階 級，同樣階級的用戶端共同訓練，最後是藉由排除不合條件的用戶端在訓練時 間集準確度做優化的機制。我們的實驗在非獨立同分布的資料集 MNIST 和 CIFAR-10 上比起現存的演算法都有較高效率的表現，在時間上減少了 0.5 倍的 時間同時增加的 10% 的準確度。 關鍵字 : 聯邦式學習、資料異質性、資源異質性、高效能資源運用、邊緣運算
Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術
為了解決Data Leakage 機器學習 的問題，作者門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司 這樣論述：
Kaggle 是目前最大的資料科學競賽平台，這裡匯集世界各地超過 10 萬名資料科學家，解決各大企業公開於平台上面的資料及問題。Kaggle 曾經舉辦過總獎金一百萬美金的競賽，尋求各路好手解決癌症影像辨識的問題；也曾經有參賽者因為解決了一家壽險公司在 Kaggle 上發布的問題，因此順利進入該公司工作。因此，Kaggle 無疑是展現高超技術力，同時也是尋求優渥獎金、薪資、更好職位的途徑。 對於人工智慧的工程師、學生來說，Kaggle 平台提供了大量免費的資源：真實世界的資料集、各路好手的討論分享、以及累積實際操作的經驗等等。這些資源在一般課堂上幾乎很難取得，卻也是
這領域最需要的知識與技能。 本書作者為四位 Kaggle 資料科學競賽專家，他們不僅透過實務上的角度解析各種特徵工程技術，超越一般教科書的視野；更重要的是提供各種技術、流程使用心得，讓讀者可以直接跳過嘗試、摸索的階段。試想下列的這些問題，不就是實務上經常會碰到的難處！而作者將會在書中闡述他們如何看待、解決這些事情： ● 如何最佳化模型的閾值來獲得最高的評價分數？ ● 如何將資料經過編碼、降維等等轉換，以彰顯資料的特性？ ● 如何依據問題的型態選擇模型，且依照模型的特性來提取適當的特徵？ ● 如何正確進行時序資料的驗證以避免過度配適或資料外洩？ ● 如何調整梯度提升決
策樹、類神經網路的參數？ ● 如何將自己所學的各種技術，進行有效的模型集成？ 我們也在書中適時加上小編補充，讓讀者可以完整吸收四位專家的思想精髓，希望讀者閱讀本書之後，不僅可以在 Kaggle 競賽中締造絕佳成績，也相信讀者可以解決工作、研究中複雜且混亂的資料集。 讓我們一同走上資料科學的巔峰吧！ 本書特色 ● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 ● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 ● 集結 4 位 Kaggle 高手累積共 37 面獎牌的實戰經驗 ● 整理當前實務上各種特徵
工程的困難問題以及解決的方法 ● 分享各種技術使用時機與實踐結果的寶貴心得 ● 揭露 Kaggle 競賽高人一等的制勝精華 ● 提供書中 Python 範例程式下載
通過資料中心的風扇速度控制減少機架級熱點
為了解決Data Leakage 機器學習 的問題，作者何瑪諾 這樣論述：
密集的數據計算正日漸增加，而資料中心便是達成此需求的技術核心。由於資料中心大量的成長，必須提升能源效率來因應此需求。因此，建立有效的智能能源系統是非常重要的。IT 團隊的手動控制早已遠遠不及資料中心以及管理上的成長，透過智能能源系統，IT 團隊可以更有效地診斷和管理資料中心的基礎架構。局部高溫熱點是資料中心一個常見的現象，為了解決此問題，可以調整資料中心的製冷設定值；若是過度的修正設定值，可能會導致某些 IT 設備過冷，進而產生能源上面的浪費，使的該資料中心的能源使用效率更糟。為了建立完善的智能能源系統，本論文將建立兩個神經網絡系統。第一個神經網絡將預測機櫃伺服器的環境散熱表現，第二個神經網
絡則是歸納出最佳的控制策略。