Una mirada a cómo MP-SL ayuda a los dispositivos en el aprendizaje automático mientras garantiza la privacidad.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Explorando formas de mejorar la confiabilidad en tecnologías de inteligencia artificial distribuida.
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Un nuevo enfoque combina la recolección de energía con el aprendizaje federado para mejorar la gestión de baterías.
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Descubre cómo DFML transforma el aprendizaje de datos sin servidores centrales.
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Integrar modelos de base con aprendizaje federado tiene tanto riesgos como beneficios.
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Una estrategia para mejorar el rendimiento y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.
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Las mejoras en el aprendizaje federado aumentan la eficiencia y la privacidad para aplicaciones de IoT.
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Esta investigación examina las vulnerabilidades en las SNN combinadas con técnicas de aprendizaje federado.
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Nuevas estrategias en Aprendizaje Federado mejoran la privacidad y la eficiencia en el aprendizaje automático.
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Explorando cómo SFL puede transformar el procesamiento de datos en las futuras redes móviles.
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Un nuevo método mejora la precisión del modelo al abordar etiquetas ruidosas en el aprendizaje federado.
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Este estudio examina un método para mejorar la detección de enfermedades usando datos multimodales.
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Flashback aborda el olvido en el Aprendizaje Federado para mejorar el entrenamiento del modelo y su rendimiento.
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Un nuevo método mejora la eficiencia de la comunicación en el aprendizaje federado.
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Examinando la relación entre las leyes de protección de datos y las prácticas de aprendizaje automático.
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Aprende cómo P3LS permite el intercambio seguro de datos en la manufactura.
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hFedF mejora el rendimiento del aprendizaje federado al abordar los desafíos de la generalización de dominios.
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Explorando problemas de equidad en el aprendizaje automático y sistemas federados.
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Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado mientras protege la privacidad.
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Combinar el Aprendizaje Federado con técnicas de privacidad protege datos sensibles mientras se entrenan modelos.
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Nuevos métodos en el aprendizaje federado protegen contra ataques mientras mantienen la privacidad de los datos.
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Un nuevo enfoque seguro para gestionar datos de salud usando IA.
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HFRec ofrece sugerencias de cursos personalizadas y seguras según las diferentes necesidades de los estudiantes.
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Un nuevo enfoque para la detección segura de anomalías en datos de grafo.
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Explorando la integración de gemelos digitales e IoBNT en biotecnología.
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CoDream permite a las organizaciones colaborar de manera segura sin compartir datos sensibles.
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Descubre cómo ESFL mejora la eficiencia del aprendizaje automático mientras protege la privacidad.
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FedReview mejora el aprendizaje federado al rechazar actualizaciones de modelos dañinas.
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FedUV mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado con datos no IID.
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AerisAI mejora la colaboración en IA mientras protege la privacidad de los datos a través de métodos descentralizados.
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Nuevos algoritmos mejoran la privacidad y la precisión en escenarios de datos escasos.
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Un nuevo método combina el aprendizaje federado y la computación segura para proteger la privacidad de los datos de la mirada.
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Examinando los peligros de privacidad en el Aprendizaje Federado y los modelos de lenguaje grandes.
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Asyn2F mejora el aprendizaje federado asincrónico para un mejor entrenamiento de modelos y privacidad de datos.
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Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje federado usando estrategias de actualización de clientes.
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Examinando el olvido federado y sus desafíos en la privacidad del machine learning.
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Una mirada a los riesgos de la contaminación de datos en sistemas de aprendizaje federado.
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Explorando técnicas para preservar la privacidad en el aprendizaje automático y su importancia.
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El aprendizaje federado mejora el reconocimiento facial mientras protege la privacidad del usuario.
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