Un aperçu des algorithmes et des frameworks d'apprentissage fédéré pour un apprentissage automatique préservant la vie privée.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu des algorithmes et des frameworks d'apprentissage fédéré pour un apprentissage automatique préservant la vie privée.
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Découvre une méthode qui accélère les prédictions tout en gardant les données en sécurité.
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Une nouvelle méthode améliore les modèles médicaux tout en gardant les données des patients privées.
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Des techniques avancées améliorent la qualité du streaming vidéo avec un minimum d'interruptions.
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Une nouvelle approche soutient la reconnaissance d'activités vidéo tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Cet article examine le rôle et les défis des données tabulaires synthétiques en ML.
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Examiner l'interaction entre équité, vie privée et performance prédictive dans le machine learning.
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Un nouveau modèle répond aux préoccupations de confidentialité dans les réseaux de santé intelligents en utilisant la blockchain et des approches basées sur la confiance.
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L'apprentissage fédéré améliore le NLP médical tout en protégeant la vie privée des patients.
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Un aperçu pour améliorer la vitesse du VFL tout en garantissant la confidentialité des données.
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Découvrez comment les données synthétiques peuvent protéger la vie privée dans la recherche longitudinale.
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Comprendre comment la confidentialité différentielle protège les infos sensibles dans l'analyse de données.
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Une nouvelle approche pour améliorer la vie privée dans les bases de données encryptées.
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Une étude montre des différences entre les étiquettes de confidentialité des applis et les pratiques de données réelles.
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Apprends comment les techniques DP-OPH protègent les données des utilisateurs dans l'analytics.
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Une nouvelle méthode améliore la stabilité dans l'apprentissage fédéré grâce à une meilleure adaptation du modèle.
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Combiner l'apprentissage fédéré avec la confidentialité différentielle améliore la classification des images médicales tout en garantissant la sécurité des données des patients.
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Un cadre qui améliore l'apprentissage fédéré en gérant des tâches variées sur différents appareils.
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Une nouvelle technique améliore la détection des attaques par backdoor dans les modèles d'apprentissage fédéré.
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Un nouveau modèle améliore l'efficacité et la précision dans la classification d'images médicales.
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Les chatbots IA transforment l'imagerie médicale en améliorant l'efficacité et la communication.
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Examiner les risques de poisoning des données dans les applis de SplitFed Learning.
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Une nouvelle approche pour des recommandations personnalisées dans des réseaux décentralisés.
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Le logiciel d'IA améliore le traitement des rapports médicaux pour un meilleur soin des patients.
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Examiner l'hébergement DNS mondial et ses effets sur le contrôle national et la sécurité.
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Donner aux patients le contrôle sur leurs données de santé et garantir leur confidentialité.
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Un aperçu de comment la confidentialité différentielle locale peut garantir la sécurité des données personnelles tout en permettant la recherche.
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Examiner la confidentialité différentielle locale dans l'échantillonnage de Thompson pour une meilleure prise de décision.
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Un nouveau cadre améliore l'optimisation distribuée pour des problèmes complexes non convexes.
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FedInit améliore la collaboration des appareils dans l'apprentissage fédéré en s'attaquant au dérive des clients.
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De nouvelles méthodes améliorent la vie privée dans l'analyse de données en utilisant l'estimation de densité par noyau.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage décentralisé pour des environnements de données dynamiques.
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Examiner comment les réseaux de neurones peuvent se souvenir des données d'entraînement et les risques de confidentialité qui en découlent.
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Présentation d'un nouveau mécanisme de défense contre les attaques par inférence d'appartenance dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Les organisations peuvent mieux protéger la vie privée tout en garantissant l'utilité des données grâce à un cadre structuré.
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De nouvelles plateformes ouvertes visent à améliorer l'apprentissage fédéré grâce à la collaboration des utilisateurs.
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Présentation de VertiBench, un outil pour évaluer les algorithmes d'apprentissage fédéré vertical avec des jeux de données réalistes.
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FedDec améliore l'apprentissage fédéré en permettant une communication directe entre les appareils pour un meilleur entraînement des modèles.
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L'Invariant Dropout améliore l'efficacité de l'entraînement en gérant les variations de performance des appareils.
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