Cristóbal Guzmán

Explorando o impacto de dados públicos na privacidade diferencial em aprendizado de máquina.

Novos algoritmos melhoram a privacidade em tarefas de otimização complexas.

Um olhar sobre a privacidade diferencial e sua aplicação em aprendizado de máquina.

Uma olhada na otimização não suave e suas variações de subgradiente local.

Explore o papel dos problemas de ponto de sela estocásticos na otimização de receitas e privacidade.