Cristóbal Guzmán

Explorando el impacto de los datos públicos en la privacidad diferencial en el aprendizaje automático.

Nuevos algoritmos mejoran la privacidad en tareas de optimización complejas.

Una mirada a la privacidad diferencial y su aplicación en el aprendizaje automático.

Una mirada a la optimización no suave y sus variaciones locales de subgradiente.

Explora el papel de los problemas de punto de silla estocásticos en la optimización de recetas y la privacidad.