データプライバシー に関する最新の記事

新しいプロトコルがSN Pシステムを使って計算のプライバシーを確保する。

PFL-GANの紹介：フェデレーティッドラーニングにおけるクライアントの多様性に合わせたソリューションだよ。

新しいアプローチが多様なクライアントデータに対するフェデレーテッドラーニングを強化する。

生成モデルとその出力を改善するための機械的な忘却についての考察。

新しい方法は、連合学習とカーネル回帰を使ってモデルの精度を高める。

差分プライバシーは、分析中に個人データを守って、個々のプライバシーを確保するんだ。

フェデレーテッド・ディープ・エキリブリアム・ラーニングとそのAIへの影響を見てみよう。

SANGEAは、高品質な合成グラフを作成するためのスケーラブルなアプローチを提供してるよ。

データプライバシーを守りながらの協調分散機械学習ガイド。

プライバシーとコンプライアンスを守りつつ、安全なデータ共有の新しいアプローチ。

健康関連の決定におけるChatGPTへのユーザーの信頼を調査中。

SHIELDは遺伝子分析とプライバシー保護を組み合わせて、安全な研究を実現するよ。

合成データは、プライバシーを守りながら退役軍人のCOVID-19リスクを予測するのに役立つよ。

EFFLは、フェデレーテッドラーニングにおいてクライアント間でモデルの精度と公正性を等しくすることを目指している。

MRIスキャンから前立腺をセグメント化するためのフェデレーテッドとコンセンサスメソッドの分析。

スマートフォンデータを使って自宅の位置を特定するための様々なアルゴリズムを比較した研究。

機械学習におけるプライバシー保護の方法を調べる。

言語モデルがメンタルヘルスのサポートや治療にどう役立つかを調べる。

新しい方法は、広範なラベリングなしでモデルを適応させることでMRIのセグメンテーションを改善する。

衛星通信における機械学習の効率を高める新しいアプローチ。

研究は、会話型検索エージェントにおいて個別対応の必要性を強調している。

新しいアプローチが、プライバシーを守るためにフェデレートラーニングでの参加者選定を確実にするよ。

この論文では、データプライバシーを守りながらフェデレーティッドラーニングの公平性を向上させる方法を紹介してるよ。

新しい方法で、エージェントが一緒に学びながら、信頼できない影響を管理できるようになった。

不均等なユーザー参加の中で、フェデレーテッドラーニングを改善する新しいアプローチ。

DP-ZOは、言語モデルのトレーニングでプライバシーとパフォーマンスのバランスを取るんだ。

ユーザーデータを守りながらFedRecでのコミュニケーションを改善する新しい方法。

新しい肌色メトリックは、顔認識システムの公平性とプライバシーを向上させることを目指している。

ヘルスケアの音声AIアシスタントへの信頼に影響を与える要素を探る。

機械的な忘却がユーザープライバシーを守る方法について、データの影響を取り除くことで学ぼう。

データプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの性能を向上させる新しいアプローチ。

Braveは、ピアツーピアの連合学習でプライバシーと脅威からの保護を提供するよ。

量子コンピュータアルゴリズムにおけるプライバシー違反を特定するための正式なアプローチ。

フェデレーテッドラーニングとアンラーニングがデータプライバシーに与える影響を探ってみよう。

AdaFedは、モデルの精度を保ちながら、フェデレーテッドラーニングの公平性を向上させる。

大規模言語モデルの安全性に関する懸念を見てみよう。

パンデミックがソフトウェアエンジニアリングの研究者に与えた影響を調べる。

プライバシーを守りつつ運転データを活用する革新的なアプローチ。

連合学習におけるコアセット選択を通じたモデル訓練の効率とプライバシーの向上。

プライバシーを守りつつ、多言語コミュニケーションで翻訳品質を向上させる方法。