データプライバシー に関する最新の記事

フェデレーテッドラーニングでプライバシーを向上させつつモデルの精度を確保する方法を見てみよう。

ユーザーのセンシティブなデータを守りながらLLMをカスタマイズする方法。

さまざまなデモグラフィックでのモバイルヘルスアプリの利用に影響を与える要因を調査する。

AIにおけるプライバシーとエネルギー使用のためのk-匿名性と合成データを検証中。

ユニークなデータセットがフランスの都市部におけるモバイルアプリの利用パターンを明らかにしている。

安全で効率的な6G通信技術の新しいソリューションを探ってる。

プライバシー対策が学校の出席区域や多様性にどう影響するかを調べてる。

新しい方法が多様な合成画像を生成して、顔認識を改善する。

MLモデルにおける機械的な忘却が個人情報をどう守るか学ぼう。

忘れることは、AIと意思決定における知識管理の鍵だよ。

この記事では、ChatGPTに関するリスクや倫理的な問題について探ってるよ。

CRSがどのように対話を使ってより良いコンテンツ推薦をするかを探ってみよう。

トレース可能なミックスネットがデータ管理のプライバシーをどう向上させつつ、特定のクエリを可能にするかを探ってみて。

FedAdsはユーザーのプライバシーを守りながら、効果的なCVR推定のためのソリューションを提供します。

この記事では、視覚情報を使用した連合推薦システムの脅威について考察する。

ResidualPlannerは、ノイジーマージナルを使ってデータから速くてプライベートなインサイトを提供するよ。

新しい方法がタクシーの需要を予測しながら、データプライバシーを確保してるよ。

SplitAMCはデータプライバシーを強化し、変調分類のレイテンシを減らす。

フェデレーテッドラーニングにおけるモデル評価の方法と課題を探る。

新しい方法では、単一のアルゴリズム実行で機械学習のプライバシーを監査できる。

FLAREは、IoTデバイスがコンセプトドリフトを管理しながら、プライバシーと効率を確保するのを助けるよ。

パラメトリック保険は、テクノロジーを使ってクレームを早く処理できて、透明性も高まるんだ。

縦型連合学習が機械学習におけるプライバシーをどう高めるか探ってみて。

新しい方法がローカルトレーニングステップを調整することで、フェデレーテッドラーニングの効率を向上させる。

合成データの手法を改善すれば、もっと信頼性のある機械学習モデルが作れるよ。

PrivaScissorsは、共同推論でのデータ漏洩を最小限に抑えて、ユーザーのプライバシーを高めるよ。

新しい方法が画像セグメンテーションを改善しつつ、患者のプライバシーを守る。

生成モデルでの誤用を防ぐための選択的忘却を可能にする方法。

合成画像は顔認識を向上させるのに役立ち、データ収集の問題にも対処する。

研究によると、臨床名の非特定化手法には大きなバイアスがあることが明らかになった。

フェデレーテッドラーニングは、AIを使った医療予測の公平性に対する解決策を提供する。

センシティブなデータを守りながらモデルを訓練する新しい方法。

データ保護のための学習不可能な例を作るための強力なアプローチ。

新しい方法が、個人データを不正使用から守るのに期待できるってさ。

新しい方法が、フェデレーテッドラーニングを使って、接続された車両間のデータ共有を向上させるんだ。

リスクを考慮したデバイス戦略でフェデレーテッドラーニングの効率をアップさせる。

フェデレーテッドラーニングシステムにおける信頼の重要性を探る。

PS-FedGANは、最小限のデータを共有することで、連合学習におけるプライバシー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保ちながらモデルのトレーニングを強化するんだ。

ランダムラベル付けは、機械学習でデータを素早く削除する方法を提供する。