データプライバシー に関する最新の記事

研究によると、フェデレーテッドラーニングのテキストプライバシーへのアプローチに脆弱性があることがわかった。

NatMUメソッドを使って、効果的な機械学習の忘却とデータプライバシーを探る。

アンラーニングは、レコメンダーシステムのプライバシーを向上させつつ、推薦の質を維持するんだ。

合成データは医療画像の課題に対して有望な解決策を提供する。

重要なシステムにおけるAIの効率性、プライバシー、セキュリティへの影響を探る。

新しい方法がフェデレーテッドラーニングの通信負荷を減らしながらプライバシーを強化するんだ。

新しい方法が、クラウドモデルでのユーザープライバシーを守りつつ予測精度を高めるんだ。

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。

新しい手法が、キャラクターのロールプレイを使って高度なAIモデルに対する脱獄攻撃を改善する。

ユーザーデータを守りつつ効率を上げるための分散型最適化の方法を見つけてみて。

プライバシー重視の学習とデータ生成技術の組み合わせを探る。

AltGDminが分散設定で欠損データにどう対処するかを学ぼう。

マルチレベル加法モデルを通じてフェデレーティッドラーニングを改善する新しい方法。

無線通信でプライバシーを確保する新しい方法を探ってる。

新しい方法が、さまざまなコミュニティでのフェデレーテッドラーニングの公平性を向上させるよ。

オープンソースのLLMをトレーニングすることで、産業用アプリケーションの最適化モデルが強化されるんだ。

ASRシステムで効率的なフェデレーテッドラーニングのための早期終了モデルの活用。

エッジコンピューティングにおけるアクセス制御の重要な役割を探ってみよう。

FedHPLは、デバイス間で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効率を高める。

新しい方法で、合成データを使ってLoRAモジュールを移転できるようになって、元のデータへの依存を最小限に抑えられる。

この研究は、ノイズチャネルやプライバシー手法を通じて、量子機械学習の敵対的攻撃に対するセキュリティを向上させるよ。

Fast-FedULは、プライバシーを守りながら、フェデレーテッドラーニングのための迅速なデータ削除方法を提供します。

新しい手法が機械学習モデルのデータ削除プロセスを向上させてるよ。

KALM4Recは、新しいユーザー向けのレコメンデーションをキーワード駆動の方法で強化するよ。

データミニマリゼーションが、増え続けるデータ収集の中でプライバシーをどんだけ守るか学ぼう。

新しい手法が拡散モデルを使って医療画像の暗記リスクを減らす。

FeMLocは、フェデレーテッド学習とメタラーニング技術を使って屋内位置特定を改善するよ。

この記事では、アメリカの国勢調査における差分プライバシーの信頼への影響について話してるよ。

クラスの表現変化を追跡することで、サンプルなしの連続学習を強化する新しい方法。

FedGELAは、部分的にクラスが異なるデータを持つフェデレーテッドラーニングの課題に取り組んでるよ。

継続学習の課題に対処するための新しいフェデレーテッドラーニングの手法。

FedLESAMは、連合学習におけるデータの課題に取り組んで、モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

臨床研究で患者情報を守る方法を探ってる。

FedMRは部分クラスデータを使ったフェデレーテッドラーニングの課題に取り組み、モデルのパフォーマンスを向上させる。

PadFLは、異なるデバイスの能力に応じてモデルの共有と効率を向上させるよ。

フェデレーテッドラーニングは、ユーザーデータをプライベートに、安全に保ちながらモデルをトレーニングするんだ。

AIツールは複雑な環境で交渉者をサポートして、効率や意思決定を高めるんだ。

個人のプライバシーを守りながらテキストを書き換える方法。

ブロックチェーンを使ったフェデレーテッドラーニングでセキュリティとパフォーマンスが向上する新しいアプローチ。

研究でモバイルアプリが旅行行動にどう影響するかがわかったよ。