Vahab Mirrokni

Apprends à gérer les arbres couvrants minimum dans des ensembles de données complexes.

TeraHAC regroupe efficacement de grands graphes, améliorant l'analyse de données pour divers domaines.

Explorer une nouvelle méthode pour protéger la vie privée dans la recherche causale tout en gardant de l'exactitude.

Cet article parle de l'utilisation de données agrégées en machine learning tout en protégeant la vie privée.

Un aperçu de l'apprentissage à partir des réponses de groupe tout en garantissant la confidentialité des données.

Optimiser la sélection des données peut vraiment améliorer l'efficacité et la performance de l'entraînement en machine learning.

Stratégies pour améliorer l'efficacité du partage de données entre plusieurs serveurs.

Explorer comment les transformers s'attaquent efficacement à divers tâches de raisonnement sur les graphes.

Apprends à créer des bases bien conditionnées en utilisant différentes méthodes de représentation des données.

Une étude sur la préservation de la vie privée tout en analysant des données sensibles en utilisant des techniques de confidentialité différentielle.

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Cet article parle des méthodes de réentraînement en utilisant les prédictions des modèles pour une meilleure précision.