Debabrota Basu

機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃に関連するプライバシーリスクを探る。

アルゴリズムがプライバシーを守りつつ、パーソナライズド医療での意思決定を最適化する方法を調べる。

強化学習とベイズ最適化を組み合わせた新しいアプローチで、より良い意思決定を目指す。

データ駆動の技術は、最高の選択肢を見つけるためにプライバシーを守らなきゃいけない。

複雑な量子少体システムを解決する新しい方法を見てみよう。

新しい方法がGNNの敵対的攻撃に対する耐性を強化する。

機械が過去と未来の情報を使って結果を予測する方法を探る。

不確かな環境での情報に基づく意思決定のための効果的な戦略を見つけよう。