Huaming Chen

Un nouveau cadre améliore l'évaluation des algorithmes d'apprentissage fédéré dans différentes applications.

Un aperçu des vulnérabilités et des solutions pour les systèmes d'apprentissage profond.

Fairpriori améliore les tests de justice en apprentissage automatique, en se concentrant sur le biais intersectionnel.

Explore les bases de l'apprentissage fédéré et son importance pour la confidentialité des données.

Explore les forces et faiblesses des LLMs en développement logiciel.