Karthik Nandakumar

La collaboration en santé grâce à l'apprentissage fédéré améliore la classification des images médicales tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles vision-langage s'adaptent pendant les tests.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage multimodal avec des données manquantes.

Une nouvelle méthode à branche unique améliore les performances de l'apprentissage machine avec des données manquantes.

De nouvelles méthodes révèlent des vulnérabilités dans les modèles médicaux grâce à des attaques par porte dérobée.

Une nouvelle méthode utilise du maquillage pour améliorer la vie privée dans les systèmes de reconnaissance faciale.

PromptSmooth améliore l'exactitude des Med-VLMs contre les attaques adversariales de manière efficace.

Un nouvel index aide à évaluer la diversité dans les images médicales générées par l'IA.

FedRISE améliore l'apprentissage fédéré en filtrant les mauvaises mises à jour de données pour un meilleur entraînement des modèles.

SurvCORN améliore les prédictions de survie avec des réseaux de neurones pour de meilleurs résultats pour les patients.