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Un nuevo modelo mejora la privacidad de los datos mientras aumenta la precisión del aprendizaje automático.

Un método nuevo para comparar mecanismos de privacidad en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la privacidad al entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Este artículo habla sobre métodos para mantener en privado los procesos de toma de decisiones de los agentes.

El aprendizaje federado mejora la imagen médica mientras protege los datos de los pacientes.

Examinando la privacidad diferencial y la regresión NTK para proteger los datos de los usuarios en la IA.

Una mirada más cercana a los riesgos de divulgación en datos sintéticos y la protección de la privacidad.

Explorando la privacidad diferencial para proteger información sensible en aplicaciones de IA.

Examinando el papel de la robustez en la estimación de distribuciones desconocidas a partir de muestras.

PUFFLE ofrece una solución para los desafíos de privacidad, utilidad y equidad en el aprendizaje automático.

Este método mejora la privacidad mientras se mejora la precisión del modelo en IA.

Un estudio sobre el equilibrio entre el aprendizaje por transferencia y la privacidad individual en el uso de datos.

Este artículo habla sobre el mecanismo de Poisson para mantener la privacidad en la síntesis de datos.

Examinando los riesgos de privacidad en las explicaciones de modelos y estrategias para mejorar la seguridad.

Explorando la Privacidad Diferencial Local Cuántica para proteger datos cuánticos.

Nuevos métodos mejoran la privacidad y la comunicación en el aprendizaje federado.

Examinando la privacidad diferencial en el procesamiento del lenguaje natural para una mejor protección de datos.

Defogger ofrece nuevas estrategias para explorar datos sensibles mientras asegura la privacidad.

Este artículo habla sobre métodos de aprendizaje federado y su impacto en la privacidad y la utilidad del modelo.

Un nuevo método aborda los desafíos de privacidad al estimar estadísticas U de manera precisa.

Un nuevo método para estimar densidad preservando la privacidad usando decodificación de lista estable.

Examinando las preocupaciones de privacidad con la comunicación orientada a tareas en la próxima tecnología 6G.

Un nuevo método mejora la privacidad de las imágenes faciales sin perder calidad.

Un nuevo método mejora la detección de fraudes mientras asegura la privacidad de los datos.

Un nuevo algoritmo mejora la privacidad y eficiencia en el aprendizaje federado usando métodos de segundo orden.

Explorando la intersección entre la privacidad de datos y los métodos de aprendizaje continuo.

FedLog mejora el aprendizaje federado con una comunicación eficiente y privacidad de datos.

La investigación explora cómo estimar estadísticas mientras se respetan las necesidades de privacidad de los usuarios.

Examinando la privacidad diferencial en datos de transporte espaciotemporales para proteger a los usuarios.

Un nuevo método mejora el cálculo del elipsoide de John mientras protege datos sensibles.

Un nuevo marco mejora la privacidad y la eficiencia en el aprendizaje federado.

Nuevos métodos mejoran la privacidad de los datos sin sacrificar la precisión del análisis.

Aprende cómo el muestreo de Thompson protege la privacidad mientras toma decisiones informadas.

Un método para inferencia colaborativa en el borde priorizando la privacidad y la eficiencia.

Una guía para entender mejor la privacidad diferencial y sus implicaciones para los datos personales.

Nuevos métodos de muestreo buscan mejorar la precisión y la equidad en los procesos de recolección de datos.

Una mirada a cómo el aprendizaje en el dispositivo equilibra el rendimiento de la app con la privacidad del usuario.

Un nuevo marco mejora la privacidad y la calidad de los datos en el aprendizaje federado.

Un método para calcular promedios sin comprometer la privacidad de los datos individuales.

Examinando problemas de copyright con el aprendizaje automático en la generación de contenido.