Un nuovo modello migliora la privacy dei dati mentre aumenta l'accuratezza del machine learning.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Un nuovo modello migliora la privacy dei dati mentre aumenta l'accuratezza del machine learning.
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Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.
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Un nuovo metodo migliora la privacy durante l'addestramento dei modelli di deep learning.
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Questo articolo parla di metodi per mantenere private le decisioni degli agenti.
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L'apprendimento federato migliora l'imaging medico proteggendo i dati dei pazienti.
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Esaminando la privacy differenziale e la regressione NTK per proteggere i dati degli utenti nell'AI.
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Uno sguardo più da vicino ai rischi di divulgazione nei dati sintetici e alla protezione della privacy.
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Esplorando la privacy differenziale per proteggere info sensibili nelle applicazioni di IA.
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Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.
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PUFFLE offre una soluzione per le sfide di privacy, utilità e giustizia nell'apprendimento automatico.
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Questo metodo migliora la privacy mentre aumenta l'accuratezza del modello nell'IA.
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Uno studio sul bilanciamento del trasferimento di apprendimento e della privacy individuale nell'uso dei dati.
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Questo documento parla del meccanismo di Poisson per mantenere la privacy nella sintesi dei dati.
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Esaminando i rischi per la privacy nelle spiegazioni dei modelli e strategie per migliorare la sicurezza.
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Esplorare la Privacy Differenziale Locale Quantistica per proteggere i dati quantistici.
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Nuovi metodi migliorano la privacy e la comunicazione nell'apprendimento federato.
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Esaminando la privacy differenziale nella elaborazione del linguaggio naturale per una migliore protezione dei dati.
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Defogger offre nuove strategie per esplorare dati sensibili mantenendo la privacy.
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Questo articolo parla dei metodi di apprendimento federato e del loro impatto sulla privacy e sull'utilità del modello.
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Un nuovo metodo affronta le sfide di privacy per stimare con precisione le U-statistiche.
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Un nuovo metodo per la stima della densità che preserva la privacy usando la decodifica di lista stabile.
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Esaminando le preoccupazioni sulla privacy nella comunicazione orientata ai compiti con la prossima tecnologia 6G.
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Un nuovo metodo migliora la privacy per le immagini facciali mantenendo la qualità.
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Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle frodi garantendo la privacy dei dati.
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Un nuovo algoritmo migliora la privacy e l'efficienza nell'apprendimento federato usando metodi di secondo ordine.
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Esplorare l'intersezione tra la privacy dei dati e i metodi di apprendimento continuo.
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FedLog migliora l'apprendimento federato con comunicazioni efficienti e privacy dei dati.
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La ricerca esplora come stimare statistiche rispettando le esigenze di privacy degli utenti.
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Esaminando la privacy differenziale nei dati di trasporto spaziotemporali per la protezione degli utenti.
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Un nuovo metodo migliora il calcolo dell'ellissoide di John proteggendo i dati sensibili.
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Un nuovo framework migliora la privacy e l'efficienza nel federated learning.
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Nuovi metodi migliorano la privacy dei dati mantenendo l'accuratezza dell'analisi.
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Scopri come il Thompson Sampling protegge la privacy mentre fai scelte informate.
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Un metodo per l'inferenza collaborativa ai margini che dà priorità alla privacy e all'efficienza.
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Una guida per capire meglio la privacy differenziale e le sue implicazioni per i dati personali.
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Nuovi metodi di campionamento puntano a migliorare l'accuratezza e l'equità nei processi di raccolta dei dati.
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Uno sguardo a come l'apprendimento sul dispositivo bilancia le prestazioni dell'app con la privacy dell'utente.
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Un nuovo framework migliora la privacy e la qualità dei dati nell'apprendimento federato.
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Un metodo per calcolare le medie senza compromettere la privacy dei dati individuali.
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Esaminando le questioni di copyright con l'apprendimento automatico nella generazione di contenuti.
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