Fenglong Ma

フェデレーテッドラーニング環境でのパーソナライズされた機械学習の方法。

新しいアプローチは、応答を生成する前に概念の親しみやすさを評価することで信頼性を高めるんだ。

新しいアプローチが言語モデルを有害な入力操作から守る。

新しい方法が、画像、テキスト、価格をうまく組み合わせておすすめを強化してるよ。

HQA-Attackは、意味を保ちながらテキストの高品質な敵対的例を生成するんだ。

ユーザーのフィードバックに基づいてオンラインショッピングのおすすめを強化する細かい方法。

新しいアプローチがセッションベースの製品おすすめの予測を改善する。

新しい方法が、多モーダルデータのフェデレーテッドラーニングを欠損情報があっても改善するよ。

新しいモデルが合成EHRデータを強化して、ヘルスケアアプリの改善を図ってるよ。

新しいフレームワークがフェデレーテッドラーニングを改善し、データプライバシーを確保する。

研究者たちは、データプライバシーを守りつつ医療モデルを強化する方法を提案している。

患者データを共有せずに医療分野で安全なAI学習を行うシステム。

革新的な方法が地方のクリニックに先進的な医療ソリューションへのアクセスを提供する。