文字列の距離が、センシティブなデータ分析でプライバシーをどう助けるかを学ぼう。
Jerry Yao-Chieh Hu, Erzhi Liu, Han Liu
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差分プライバシー に関する最新の記事
PEFT手法は言語モデルを強化しつつ、プライベートデータを守るんだ。
Olivia Ma, Jonathan Passerat-Palmbach, Dmitrii Usynin
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プライバシー監査は、今日の情報時代で個人データを守るためにめっちゃ重要だよ。
Shiming Wang, Liyao Xiang, Bowei Cheng
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プライベート予測方法とDaRRMアルゴリズムについての考察。
Shuli Jiang, Qiuyi, Zhang
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線形変換モデルが分析中にデータプライバシーをどう守るかを学ぼう。
Jakob Burkhardt, Hannah Keller, Claudio Orlandi
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連合学習とそのデータプライバシーにおける役割についての考察。
Jingyang Li, T. Tony Cai, Dong Xia
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新しい方法で、機械学習を使いながらデータプライバシーを守ることができるよ。
Sangyeon Yoon, Wonje Jeung, Albert No
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フェデレーテッドラーニングは、機械学習を変えて、敏感なデータを守るんだ。
Shusen Yang, Fangyuan Zhao, Zihao Zhou
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プライバシー手法が個人情報を守りながらデータ分析をどう向上させるかを発見しよう。
Hillary Yang
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革新的な方法がプライバシーを守りつつ、リアルな合成データを生成する。
Tejumade Afonja, Hui-Po Wang, Raouf Kerkouche
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プライバシーを守る方法が大規模言語モデルで敏感なデータをどう守ってるかを見てみよう。
Tatsuki Koga, Ruihan Wu, Kamalika Chaudhuri
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この記事では、ヘルスケアテクノロジーにおける患者のプライバシーと公平性を維持することの課題について話してるよ。
Ali Dadsetan, Dorsa Soleymani, Xijie Zeng
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フェデレーテッド・アンラー닝がAIモデルのトレーニング中にデータプライバシーをどう改善するかを学ぼう。
Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong
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データサイエンスで公平性を保ちながらプライバシーを守る方法を見つけよう。
Chunyang Liao, Deanna Needell, Alexander Xue
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Mayflyは、貴重なインサイトを提供しつつ、データをプライベートに保ってくれるよ。
Christopher Bian, Albert Cheu, Stanislav Chiknavaryan
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新しい方法が、役立つデータ分析を可能にしつつ、機密情報を守る。
Rayne Holland, Seyit Camtepe, Chandra Thapa
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合成データは研究のために患者情報を安全に共有する方法を提供するよ。
Tim Adams, Colin Birkenbihl, Karen Otte
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SPIDErが個人情報を守りつつデータ利用を可能にする方法を見つけよう。
Novoneel Chakraborty, Anshoo Tandon, Kailash Reddy
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デジタル時代にプライバシーを高めるために、学習モデルがどう努力しているかを見つけよう。
Maryam Aliakbarpour, Konstantina Bairaktari, Adam Smith
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機械学習モデルでプライバシーと公平性をバランスよく保つテクニックを見つけよう。
Ahmad Hassanpour, Amir Zarei, Khawla Mallat
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合成データとプライバシーの役割についての考察。
Lucas Rosenblatt, Bill Howe, Julia Stoyanovich
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差分プライバシーが分析中に個人データをどう守るかを発見しよう。
Albert Cheu, Debanuj Nayak
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指紋コードやアルゴリズムがどのように個人データを守るか学ぼう。
Xin Lyu, Kunal Talwar
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差分プライバシーが個人データを守りながら意思決定をどう助けるかを探ってみて。
Victor A. E. Farias, Felipe T. Brito, Cheryl Flynn
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より良い理解と利用のための差分プライバシーの簡素化。
Onyinye Dibia, Brad Stenger, Steven Baldasty
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データプライバシーと機械学習のインサイトをどう両立させるか学ぼう。
Zijian Zhou, Xinyi Xu, Daniela Rus
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フェデレーテッドラーニングと、そのプライバシー維持とデータ精度向上における役割を見てみよう。
Tony Cai, Abhinav Chakraborty, Lasse Vuursteen
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高リスクのAIシステムでプライバシーと説明可能性を両立させる難しさを発見しよう。
Supriya Manna, Niladri Sett
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