Debabrota Basu

Questo articolo parla dei metodi per proteggere i dati degli utenti nei sistemi di raccomandazione.

Uno studio per capire qual è l'opzione migliore mantenendo la privacy dei dati.

Un'immersione profonda nelle strategie di esplorazione e il loro impatto sull'apprendimento per rinforzo.

Esplorare i rischi per la privacy legati agli attacchi di inferenza di appartenenza nel machine learning.

Esaminare come gli algoritmi possano proteggere la privacy mentre ottimizzano le decisioni nella medicina personalizzata.

Un nuovo approccio che combina l'apprendimento per rinforzo e l'ottimizzazione bayesiana per prendere decisioni migliori.

Le tecniche basate sui dati devono proteggere la privacy mentre identificano le migliori opzioni.

Uno sguardo ai nuovi metodi per risolvere complessi sistemi quantistici a pochi corpi.

Un nuovo metodo migliora la resilienza delle GNN contro attacchi avversari.

Esplorare come le macchine prevedono risultati usando informazioni passate e future.

Scopri strategie efficaci per prendere decisioni consapevoli in ambienti incerti.