Essa pesquisa fala sobre o papel do aprendizado federado em proteger a privacidade durante a análise de dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Essa pesquisa fala sobre o papel do aprendizado federado em proteger a privacidade durante a análise de dados.
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Novos métodos para testes estatísticos enquanto protegem a privacidade dos dados através do aprendizado federado.
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Explorando os desafios e avanços em proteger dados sensíveis enquanto mantém sua utilidade.
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As técnicas baseadas em dados precisam proteger a privacidade enquanto identificam as melhores opções.
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O desafio de combinar privacidade diferencial com algoritmos sublineares na análise de dados.
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Uma olhada na aprendizagem federada combinando privacidade diferencial e blockchain pra segurança de dados.
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Um novo modelo melhora a privacidade dos dados enquanto aumenta a precisão do aprendizado de máquina.
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Um jeito novo de comparar mecanismos de privacidade em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a privacidade enquanto treina modelos de aprendizado profundo.
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Este artigo fala sobre métodos para manter os processos de tomada de decisão dos agentes em sigilo.
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O aprendizado federado melhora a imagem médica enquanto protege os dados dos pacientes.
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Analisando privacidade diferencial e regressão NTK pra proteger dados dos usuários em IA.
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Uma olhada mais de perto nos riscos de divulgação em dados sintéticos e proteção de privacidade.
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Explorando privacidade diferencial pra proteger informações sensíveis em aplicações de IA.
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Analisando o papel da robustez na estimativa de distribuições desconhecidas a partir de amostras.
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PUFFLE oferece uma solução para os desafios de privacidade, utilidade e justiça no aprendizado de máquina.
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Esse método melhora a privacidade enquanto aumenta a precisão do modelo em IA.
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Um estudo sobre o equilíbrio entre o aprendizado por transferência e a privacidade individual no uso de dados.
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Esse artigo fala sobre o mecanismo de Poisson pra manter a privacidade na síntese de dados.
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Analisando os riscos de privacidade nas explicações de modelos e estratégias pra melhorar a segurança.
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Explorando Privacidade Diferencial Local Quântica pra proteger dados quânticos.
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Novos métodos melhoram a privacidade e a comunicação no aprendizado federado.
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Analisando a privacidade diferencial em processamento de linguagem natural pra uma proteção de dados melhor.
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O Defogger traz novas estratégias pra explorar dados sensíveis sem abrir mão da privacidade.
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Esse artigo fala sobre métodos de aprendizado federado e como eles afetam a privacidade e a utilidade do modelo.
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Um novo método resolve os desafios de privacidade na estimativa precisa de estatísticas U.
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Um novo método para estimativa de densidade que preserva a privacidade usando decodificação de lista estável.
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Analisando preocupações de privacidade com comunicação orientada a tarefas na nova tecnologia 6G.
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Um novo método melhora a privacidade de imagens faciais sem perder qualidade.
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Um novo método melhora a detecção de fraudes enquanto garante a privacidade dos dados.
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Um novo algoritmo melhora a privacidade e a eficiência no aprendizado federado usando métodos de segunda ordem.
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Explorando a interseção entre privacidade de dados e métodos de aprendizado contínuo.
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FedLog melhora o aprendizado federado com comunicação eficiente e privacidade de dados.
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A pesquisa explora como estimar estatísticas respeitando as necessidades de privacidade dos usuários.
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Analisando privacidade diferencial em dados de transporte espaço-temporais para proteger os usuários.
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Um novo método melhora o cálculo do elipsoide de John enquanto protege dados sensíveis.
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Um novo framework melhora a privacidade e a eficiência no aprendizado federado.
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Novos métodos melhoram a privacidade dos dados enquanto mantêm a precisão da análise.
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Descubra como o Thompson Sampling protege a privacidade enquanto faz escolhas informadas.
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Um método para inferência colaborativa na borda priorizando privacidade e eficiência.
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