生成モデルが著作権法に微妙に違反する可能性を探る。
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Gautam Kamath
新しい方法が、革新的な調整を使って回帰モデルのプライバシーと公平性に対処しているよ。
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差分プライバシーがどうやって個人データを守りつつ有用な分析を可能にするかを学ぼう。
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サンプルから未知の分布を推定する際の頑健性の役割を調べる。
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AIトレーニングにおけるデータ使用の証明の複雑さを理解する。
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ロバスト性がアルゴリズム統計のデータ分析をどう強化するかを発見しよう。
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機械学習の分野でのデータ保護方法と脅威について学ぼう。
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