Derniers articles pour Apprentissage Fédéré

Cet article parle des risques de confidentialité des données et des méthodes de détection dans l'apprentissage fédéré.

L'apprentissage fédéré améliore la sécurité des appareils IoT tout en protégeant les données des utilisateurs.

Le modèle Phoenix améliore la performance de l'IA générative tout en garantissant la confidentialité des données.

Un aperçu des avantages et des défis de l'apprentissage fédéré, y compris la méthode FedVal.

Découvrez comment l'apprentissage fédéré peut améliorer l'apprentissage automatique tout en protégeant la confidentialité des données.

Un aperçu de la façon dont la factorisation de matrice bandée protège la vie privée en apprentissage automatique.

Un aperçu des vulnérabilités de l'apprentissage fédéré et de la menace des attaques par porte dérobée.

Un nouveau modèle améliore l'analyse d'images chirurgicales tout en protégeant la vie privée des patients.

Un aperçu des défis de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage fédéré.

Un nouveau standard pour combiner les types de données tout en mettant l'accent sur la vie privée des utilisateurs.

Cet article examine les problèmes de vie privée dans l'IA incarnée grâce aux méthodes d'inversion de gradient.

Fedstellar permet un entraînement sécurisé et efficace des modèles de machine learning sur différents appareils.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de données limitées dans des environnements fédérés.

Les institutions financières cherchent des moyens sûrs de partager des infos tout en protégeant la vie privée.

Un nouveau benchmark appelé FedNoisy aide à gérer les étiquettes bruyantes dans l'apprentissage fédéré.

MimiC améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant au problème des abandons pour une meilleure précision du modèle.

La recherche met en avant une méthode pour améliorer la performance des RIS dans des environnements changeants.

La plateforme FLGo simplifie l'apprentissage fédéré pour les chercheurs avec des outils flexibles.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie CT à faible dose tout en protégeant les données des patients.

Explorer l'Internet de l'énergie et ses technologies modernes.

Une nouvelle approche renforce les défenses dans les systèmes d'apprentissage fédéré contre les attaques adverses.

Une nouvelle méthode améliore la performance de l'apprentissage fédéré en plein milieu des préoccupations concernant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode améliore la classification des images médicales tout en protégeant les données des patients.

Un aperçu des algorithmes et des frameworks d'apprentissage fédéré pour un apprentissage automatique préservant la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore les modèles médicaux tout en gardant les données des patients privées.

Des techniques avancées améliorent la qualité du streaming vidéo avec un minimum d'interruptions.

Découvrez comment FGL protège la vie privée des données tout en améliorant les modèles d'apprentissage automatique.

L'apprentissage fédéré améliore le NLP médical tout en protégeant la vie privée des patients.

Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain renforce la confidentialité des données dans les modèles collaboratifs.

Une nouvelle méthode améliore la stabilité dans l'apprentissage fédéré grâce à une meilleure adaptation du modèle.

Combiner l'apprentissage fédéré avec la confidentialité différentielle améliore la classification des images médicales tout en garantissant la sécurité des données des patients.

Un cadre qui améliore l'apprentissage fédéré en gérant des tâches variées sur différents appareils.

Une nouvelle technique améliore la détection des attaques par backdoor dans les modèles d'apprentissage fédéré.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité et la précision dans la classification d'images médicales.

Un nouveau cadre combine l'apprentissage fédéré et la blockchain pour améliorer la protection des données.

Un nouveau cadre améliore l'optimisation distribuée pour des problèmes complexes non convexes.

De nouvelles plateformes ouvertes visent à améliorer l'apprentissage fédéré grâce à la collaboration des utilisateurs.

FedDec améliore l'apprentissage fédéré en permettant une communication directe entre les appareils pour un meilleur entraînement des modèles.

Un nouvel algorithme améliore la sécurité des véhicules et détecte efficacement les cyberattaques.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'équité dans les modèles d'apprentissage fédéré tout en préservant la vie privée.