Xiaoying Tang

連合学習と弱い監視を使った医療画像解析の新しいアプローチ。

Client2Vecは、ユーザーデータのユニークな識別子を作成することで、フェデレーテッドラーニングを強化する。

AFIND+は、隣接選択と更新集約を最適化することで、分散型フェデレーテッドラーニングを改善するよ。

FPT+は、最小限のリソースで高解像度医療画像のトランスファーラーニングを強化するよ。

ノイズのあるデータを扱う視覚と言語のモデルの学習を強化する新しい方法。

フェデレーテッドラーニングが個人データを守りながらAIをどうやってトレーニングするかを学ぼう。

連携型アンラーニングがデータプライバシーをどう守るか学ぼう。