David Saulpic

Ottimizzare la selezione dei dati può davvero migliorare l'efficienza e le prestazioni dell'addestramento del machine learning.

Esaminando i metodi di campionamento per migliorare l'efficienza e l'accuratezza del clustering.

Unire i metodi di clustering tradizionali con protezioni per la privacy usando la privacy differenziale.

Questo documento discute il miglioramento delle soluzioni di clustering dinamico in un contesto di dati in continua evoluzione.

Un nuovo algoritmo migliora la velocità di clustering garantendo al contempo una rappresentazione accurata dei dati.