Explora el papel de los problemas de punto de silla estocásticos en la optimización de recetas y la privacidad.
Raef Bassily, Cristóbal Guzmán, Michael Menart
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Aprende cómo las distancias de cadenas pueden ayudar a la privacidad en el análisis de datos sensibles.
Jerry Yao-Chieh Hu, Erzhi Liu, Han Liu
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Los métodos PEFT mejoran los modelos de lenguaje mientras protegen los datos privados.
Olivia Ma, Jonathan Passerat-Palmbach, Dmitrii Usynin
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La auditoría de privacidad es clave para proteger datos personales en la era de la información de hoy.
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Una mirada a los métodos de predicción privados y el algoritmo DaRRM.
Shuli Jiang, Qiuyi, Zhang
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Nuevos métodos aseguran la protección de la privacidad de los datos mientras se utiliza el aprendizaje automático.
Sangyeon Yoon, Wonje Jeung, Albert No
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El aprendizaje federado transforma el aprendizaje automático mientras protege datos sensibles.
Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou
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Descubre cómo los métodos de privacidad mejoran el análisis de datos sin comprometer la información individual.
Hillary Yang
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Métodos innovadores aseguran la privacidad mientras generan datos sintéticos realistas.
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Descubre cómo los métodos que protegen la privacidad cuidan los datos sensibles en los modelos de lenguaje grande.
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Este artículo habla sobre los desafíos de mantener la privacidad de los pacientes y la equidad en la tecnología de la salud.
Ali Dadsetan, Dorsa Soleymani, Xijie Zeng
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Descubre cómo el Unlearning Federado mejora la privacidad de los datos al entrenar modelos de IA.
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Descubre métodos para mantener la privacidad mientras aseguras la equidad en la ciencia de datos.
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Mayfly mantiene tus datos privados mientras te ofrece información valiosa.
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Los datos sintéticos ofrecen una forma segura de compartir información de pacientes para la investigación.
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Descubre cómo SPIDEr protege la información personal mientras permite el uso de datos.
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Aprende cómo los códigos y algoritmos de fingerprinting protegen tus datos personales.
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Simplificando la Privacidad Diferencial para que sea más fácil de entender y usar.
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Aprende a equilibrar la privacidad de los datos y los conocimientos del aprendizaje automático.
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Descubre el reto de combinar privacidad y explicabilidad en sistemas de IA de alto riesgo.
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