Kamalika Chaudhuri

Um sistema pra checar a justiça em machine learning enquanto protege a privacidade do modelo.

Uma nova abordagem para representação de imagens com privacidade diferencial por meio de legendas.

Novos mecanismos aumentam a privacidade enquanto mantêm a utilidade dos dados em aprendizado de máquina.

Novos métodos protegem os dados pessoais na geração de imagens.

Um guia pra proteger a privacidade dos dados pessoais enquanto permite a análise de dados.

Apresentando uma nova maneira de avaliar os riscos de privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo examina como as teorias de aprendizado lidam com mudanças de distribuição.

Um novo método resolve os desafios de privacidade na estimativa precisa de estatísticas U.

Expondo os riscos de manipulação das funções de influência em machine learning.

Descubra como métodos que preservam a privacidade protegem dados sensíveis em grandes modelos de linguagem.