Un nuevo algoritmo que mejora la personalización del modelo mientras mantiene la privacidad de los datos.
― 9 minilectura
Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo algoritmo que mejora la personalización del modelo mientras mantiene la privacidad de los datos.
― 9 minilectura
Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al reducir las cargas de comunicación y abordar la deriva de los clientes.
― 6 minilectura
El aprendizaje contrastivo elimina de manera eficiente la influencia de los datos mientras mantiene el rendimiento del modelo.
― 6 minilectura
Examinando los riesgos de integrar Modelos de Fundación en sistemas de Aprendizaje Federado.
― 8 minilectura
Los métodos de desaprendizaje automático son vitales para respetar los derechos de privacidad de los datos.
― 5 minilectura
Un nuevo algoritmo mejora el análisis de regresión mientras prioriza la privacidad de los datos.
― 7 minilectura
CleanSheet avanza el secuestro de modelos sin alterar los procesos de entrenamiento.
― 8 minilectura
Una mirada a cómo la privacidad diferencial protege la privacidad de los datos individuales.
― 7 minilectura
Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras mantiene la privacidad de los datos.
― 9 minilectura
Una mirada a los riesgos de seguridad que enfrentan los dispositivos IoT potenciados por el aprendizaje automático.
― 7 minilectura
Descubre la necesidad de visibilidad y gobernanza en las operaciones de agentes de IA.
― 9 minilectura
Un estudio sobre cómo equilibrar la privacidad y la eficiencia en el procesamiento de imágenes médicas.
― 9 minilectura
Crear datos sintéticos ayuda a los investigadores a estudiar el estrés mientras mantienen la información personal segura.
― 7 minilectura
Métodos innovadores para estimar matrices de covarianza mientras se protege la privacidad personal.
― 7 minilectura
Entender la importancia de la auditoría de IA para un uso justo y responsable de la tecnología.
― 9 minilectura
Un nuevo algoritmo mejora el análisis de datos mientras protege la privacidad de las personas.
― 7 minilectura
La encriptación homomórfica híbrida ofrece soluciones para la privacidad en el análisis de datos.
― 7 minilectura
Explorando un nuevo enfoque para mejorar la privacidad de los datos en el aprendizaje automático.
― 8 minilectura
Una nueva vulnerabilidad en las GPU genera preocupaciones de seguridad para las aplicaciones de aprendizaje automático.
― 8 minilectura
Los investigadores están desarrollando datos de voz sintética para proteger la privacidad en el reconocimiento de voz.
― 7 minilectura
Un nuevo método mejora la privacidad y la precisión en modelos basados en datos.
― 8 minilectura
Este artículo habla sobre los riesgos de privacidad y seguridad en los servicios de IA basados en la nube.
― 9 minilectura
Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje federado al abordar efectivamente a los clientes lentos.
― 10 minilectura
Una mirada a cómo MP-SL ayuda a los dispositivos en el aprendizaje automático mientras garantiza la privacidad.
― 9 minilectura
Este trabajo mejora los métodos de desaprendizaje de máquinas para tener mejor privacidad de datos y eficiencia.
― 6 minilectura
Abordando las preocupaciones de privacidad con notas clínicas sintéticas en la investigación en salud.
― 9 minilectura
Double-Dip combina el aprendizaje por transferencia y la aleatorización para protegerse contra ataques de inferencia de membresía.
― 7 minilectura
iDDGT ofrece una solución flexible para retos de optimización descentralizada.
― 5 minilectura
Un nuevo marco ayuda a los modelos generativos a olvidar datos sensibles sin perder rendimiento.
― 9 minilectura
Los gemelos digitales humanos ofrecen una vista digital de las personas, mejorando la atención médica y los deportes.
― 8 minilectura
Descubre cómo DFML transforma el aprendizaje de datos sin servidores centrales.
― 9 minilectura
Integrar modelos de base con aprendizaje federado tiene tanto riesgos como beneficios.
― 7 minilectura
Una mirada a los bi-CryptoNets y su impacto en la privacidad de los datos.
― 6 minilectura
Una estrategia para mejorar el rendimiento y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.
― 8 minilectura
Las mejoras en el aprendizaje federado aumentan la eficiencia y la privacidad para aplicaciones de IoT.
― 9 minilectura
Explorando métodos para asegurar la privacidad al calcular promedios en redes de dispositivos.
― 6 minilectura
Un nuevo enfoque cuántico ofrece un cálculo seguro y eficiente del producto escalar.
― 8 minilectura
Una mirada a los riesgos de privacidad y defensas en el Aprendizaje Federado Vertical.
― 8 minilectura
Matcha ayuda a los desarrolladores a crear etiquetas de privacidad precisas para las apps móviles.
― 8 minilectura
Este artículo habla sobre las preocupaciones de privacidad al usar modelos GPT en entornos en la nube.
― 5 minilectura