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Discuter de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage automatique à travers la vie privée différentielle et le risque du pire groupe.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les scénarios de données rares.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré et le calcul sécurisé pour protéger la vie privée des données de regard.

BasedAI utilise le cryptage pour garantir la confidentialité tout en améliorant les performances du modèle de langage.

Un aperçu de comment l'analyse de données peut préserver la vie privée des individus.

Une méthode pour enlever des compétences indésirables des modèles de langue tout en gardant les fonctions essentielles intactes.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de charge énergétique tout en garantissant la confidentialité des données.

Asyn2F améliore l'apprentissage fédéré asynchrone pour un meilleur entraînement des modèles et la protection des données.

Une nouvelle approche améliore la précision de l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle approche de la représentation des images avec confidentialité différentielle grâce au sous-titrage.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré en utilisant des stratégies de mise à jour des clients.

Examiner l'unlearning fédéré et ses défis en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique.

Des recherches montrent comment les LLM peuvent révéler des données d'entraînement, soulevant des inquiétudes liées à la vie privée.

Cet article parle des solutions de confidentialité pour les problèmes de Max Cover et Set Cover.

Un aperçu des risques de l'empoisonnement des données dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Un nouveau cadre fusionne des gros et des petits modèles pour privilégier la protection des données des utilisateurs.

Aborder les défis du learning fédéré à cause des appareils et des données divers.

P2M2-CDR améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs grâce à des techniques de données avancées.

Explorer des techniques de préservation de la vie privée dans l'apprentissage automatique et leur importance.

Une nouvelle approche améliore la récupération de données tout en s'attaquant aux préoccupations de confidentialité dans l'apprentissage fédéré.

De nouveaux mécanismes renforcent la vie privée tout en préservant l'utilité des données dans l'apprentissage automatique.

Des algorithmes innovants utilisent des données publiques pour protéger la vie privée dans l'analyse des données.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré et son impact sur la prise de décision en entreprise.

Une méthode pour que les agents estiment des fonctions sans partager directement des données.

Enquête sur les effets du bruit sur l'entraînement des réseaux de neurones profonds et la vie privée.

Une nouvelle approche décentralisée améliore la performance d'apprentissage dans des réseaux IoT avec peu de ressources.

Cette recherche révèle des menaces pour la vie privée dans des modèles de sujets plus simples comme LDA.

Un nouveau cadre améliore la vie privée dans les images générées par l'IA tout en garantissant l'efficacité.

Cet article parle des méthodes de confidentialité pour les données tabulaires dans les grands modèles de langage.

Apprends à partager en toute sécurité des infos sur les menaces entre les organisations.

Examiner les facteurs qui influencent la confiance dans la technologie IA selon des opinions diverses.

Un nouveau cadre pour améliorer l'apprentissage dans l'apprentissage incrémental fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.

Explorer les risques de confidentialité liés aux attaques par inférence d'adhésion en apprentissage automatique.

Nouvelles techniques pour améliorer la vie privée tout en gardant la qualité des recommandations.

Une nouvelle bibliothèque basée sur JAX simplifie l'apprentissage fédéré pour un meilleur entraînement des modèles.

Cette étude améliore l'apprentissage distribué grâce à une utilisation efficace des mises à jour pondérées dans le retour d'erreur.

Une étude sur l'équité des politiques de confidentialité et leur impact sur la confiance des utilisateurs.

Explorer les récents aperçus sur les données synthétiques et les défis en matière de confidentialité.

Un nouveau système améliore la sécurité et la vie privée dans les réseaux à petites cellules.