De nouveaux algos améliorent la performance des modèles en apprentissage fédéré grâce à un clustering efficace des clients.
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La science de pointe expliquée simplement
De nouveaux algos améliorent la performance des modèles en apprentissage fédéré grâce à un clustering efficace des clients.
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Enquête sur la sur-collecte de données personnelles dans les sous-apps de plus en plus populaires de WeChat.
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Un nouveau cadre intègre des techniques de confidentialité et de robustesse pour un apprentissage machine fiable.
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Une nouvelle approche améliore la confidentialité tout en optimisant la performance des agents collaboratifs.
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De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage fédéré personnalisé tout en préservant la vie privée des données.
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Apprends comment les modèles de deep learning traitent les images chiffrées tout en gardant la vie privée.
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Un nouveau standard pour combiner les types de données tout en mettant l'accent sur la vie privée des utilisateurs.
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Une nouvelle méthode protège la vie privée des individus lors du partage de données de mobilité pendant les crises.
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Une étude sur le lien entre les modèles ajustés et leurs versions de base.
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Fedstellar permet un entraînement sécurisé et efficace des modèles de machine learning sur différents appareils.
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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de données limitées dans des environnements fédérés.
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Les institutions financières cherchent des moyens sûrs de partager des infos tout en protégeant la vie privée.
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HePCo améliore l'apprentissage fédéré continu, en mettant l'accent sur la vie privée et l'efficacité.
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Découvrez comment l'apprentissage en périphérie améliore la sécurité et les performances de l'IoT dans les réseaux avancés.
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Utiliser à la fois des données privées et publiques renforce l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité.
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Cet article parle des techniques pour atteindre précision et confidentialité dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Découvre comment le hashing cuckoo améliore le stockage de données et la vie privée dans les applications cryptographiques.
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De nouvelles techniques améliorent la vitesse et l'efficacité des calculs chiffrés avec les GPU.
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Un nouveau benchmark appelé FedNoisy aide à gérer les étiquettes bruyantes dans l'apprentissage fédéré.
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RQM améliore la vie privée dans l'apprentissage fédéré tout en maintenant l'efficacité du modèle.
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Nouveau jeu de données améliore la détection de la violence tout en protégeant la vie privée avec des caméras DVS.
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De nouvelles vues aident les relecteurs de code à gérer les données personnelles dans les logiciels de manière efficace.
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FDINet propose une nouvelle défense contre les attaques d'extraction de modèle dans les services basés sur le cloud.
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Discuter de la nécessité vitale de la régulation de l'IA et ses implications pour la société.
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Nouveaux protocoles améliorent la vie privée et l'intégrité des modèles dans l'apprentissage fédéré.
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MimiC améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant au problème des abandons pour une meilleure précision du modèle.
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Un regard de plus près sur les problèmes avec le jeu de données de référence RVL-CDIP.
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La plateforme FLGo simplifie l'apprentissage fédéré pour les chercheurs avec des outils flexibles.
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DOF-ID renforce la détection des menaces sans compromettre la confidentialité des données.
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Examen de l'intersection entre la génération d'images par IA et les risques de copyright.
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Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage décentralisé au fur et à mesure que les données évoluent.
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Une nouvelle approche renforce les défenses dans les systèmes d'apprentissage fédéré contre les attaques adverses.
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Les SBNN rendent l'apprentissage machine plus efficace pour les appareils avec peu de ressources.
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Un aperçu des approches d'apprentissage profond décentralisées qui mettent l'accent sur la confidentialité des données.
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Une nouvelle méthode améliore la performance de l'apprentissage fédéré en plein milieu des préoccupations concernant la confidentialité des données.
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Un nouvel algorithme améliore la résistance de l'apprentissage décentralisé face aux attaques.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des images médicales tout en protégeant les données des patients.
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