データプライバシー に関する最新の記事

新しい方法で、機械学習モデルがデータを効果的かつ迅速に忘れることができるようになった。

自動運転車がキャッチした機密データを守るための新しいアプローチ。

要約データから洞察を引き出すための新しい手法、ギブスサンプリングを使って。

視覚障害のあるユーザーに対するクッキーノーティスの影響を調査中。

データ分析における差分プライバシーの課題と機会を調べる。

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。

新しいアプローチでは、スピーチパターンを使ってうつの再発をより効果的に特定するんだ。

ARアプリの共有状態のリスクを調査して、セキュリティを強化する方法を考えてる。

合成データ生成はプライバシーを強化しつつ、貴重なデータ分析を可能にするんだ。

新しいフレームワークがマルチクラウド環境でのフェデレーテッドラーニングを強化する。

MixBagはラベルの割合からの学習を強化するために、新しいラベル付きグループを作るんだ。

新しいモデルは、アイテムの人気に焦点を当てて、より良いおすすめを提供するよ。

研究は、公平性とプライバシーのために多言語モデルのバランスを探る。

新しいアプローチで、バックワードプロパゲーションなしで小さなデバイスでもニューラルネットワークを効率的にトレーニングできるようになったよ。

サウジのユーザーがGoogleサービスのプライバシーをどう感じてるかの探求。

使い捨て転移学習はプライバシーの問題を解決しつつ、モデルのパフォーマンスを維持するんだ。

SplitWiperは、機械学習におけるアンラーニングを改善してデータプライバシーと効率を確保するよ。

フェデレーテッドラーニングは、接続された車両の安全性を向上させつつ、ユーザーデータを守るんだ。

因果研究で精度を保ちながらプライバシーを守る新しい方法を探ってる。

安全なヘルスケアモデルのトレーニングにおけるスプリットラーニングの利点を探る。

新しい方法がプライバシーを改善しつつ、医療データの利用をもっと良くするよ。

新しいアプローチでMRIの画像品質が向上しつつ、データのプライバシーも守られる。

スマート車両のデータ収集によるプライバシー脅威を調査中。

データセンターでの正確なサステナビリティの必要性について。

連邦学習を使ってPCOS治療を改善しつつ、患者のプライバシーを守る。

FedSoLは、グローバルモデルの整合性を保ちながら、ローカル学習を向上させる。

ユーザーレベルの差分プライバシーは、データ共有においてより良いプライバシーのアプローチを提供するよ。

新しい方法が、フェデレーテッドラーニングを使って脳画像研究のコミュニケーションとプライバシーを改善してるよ。

新しい方法が、機械学習でプライバシーを守りつつバイアスを最小限に抑える。

新しい方法が、半教師あり学習と半非同期学習を使ってIoTネットワークの検出精度を向上させる。

IoTデバイスでのフェデレーテッドラーニングの課題と解決策を探る。

国勢調査のデータ手法が学校計画の精度にどう影響するかを調べてる。

ユーザーのプライバシーを強化するための革新的な方法と、デバイス上でのモデル更新。

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングにおけるAIの決定をより理解しやすくする。

新しい方法がクライアント間のデータの違いを減らして、フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

金融のプロが書く効率を高めるためのスマートな提案をするシステム。

検索可能な暗号化インデックスの課題と解決策を探る。

新しいフレームワークが、分散型機械学習環境における学習解除の課題に取り組んでるよ。

新しい方法が、大規模言語モデルのモバイルデバイスでの利用を向上させる。

FAMは、患者データのプライバシーを守りながらAIモデルのトレーニングを強化する。