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去中心化机器学习（DML）是一种分布在整个网络中的多个去中心化节点上的机器学习算法实现方法，通常通过区块链技术完成。它具有隐私、安全性和效率的优势，为Web3领域的下一代应用程序和服务铺平了道路。在去中心化机器学习中，数据主权得到增强，用户可以控制自己的数据及其使用方式。此外，DML平台可以减少瓶颈和单点故障，提供系统稳定性并激励数据共享。然而，它也面临着可扩展性、开发复杂性和能源消耗等挑战。随着技术的进步，DML有望进一步增强Web3功能并为个人权力创造新的可能性。
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