Esse artigo apresenta um método para clientes com objetivos diversos em aprendizado federado de bandits.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Discutindo privacidade e justiça em machine learning através de privacidade diferencial e risco do pior grupo.
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Novos algoritmos melhoram a privacidade e a precisão em cenários de dados esparsos.
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Um novo método combina aprendizado federado e computação segura pra proteger a privacidade dos dados de olhar.
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A BasedAI usa criptografia pra garantir a privacidade enquanto melhora o desempenho do modelo de linguagem.
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Um olhar sobre como a análise de dados pode manter a privacidade individual.
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Um jeito de tirar habilidades indesejadas de modelos de linguagem enquanto mantém as funções essenciais intactas.
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Um novo método melhora as previsões de carga de energia enquanto garante a privacidade dos dados.
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Asyn2F melhora o aprendizado federado assíncrono pra um treino de modelo melhor e mais privacidade dos dados.
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Uma nova abordagem melhora a precisão do aprendizado de máquina enquanto garante a privacidade dos dados.
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Uma nova abordagem para representação de imagens com privacidade diferencial por meio de legendas.
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Um novo método melhora a eficiência do aprendizado federado usando estratégias de atualização dos clientes.
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Analisando o desaprendizado federado e seus desafios na privacidade de machine learning.
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Pesquisas mostram como os LLMs podem expor dados de treinamento, levantando preocupações sobre privacidade.
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Este artigo fala sobre soluções de privacidade para os problemas de Max Cover e Set Cover.
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Um olhar sobre os riscos de envenenamento de dados em sistemas de aprendizado federado.
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Um novo framework combina modelos grandes e pequenos pra priorizar a proteção dos dados do usuário.
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Enfrentando os desafios do aprendizado federado por causa dos dispositivos e dados diversos.
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O P2M2-CDR melhora as recomendações enquanto protege a privacidade do usuário com técnicas de dados avançadas.
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Explorando técnicas de preservação de privacidade em aprendizado de máquina e sua importância.
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Uma nova abordagem melhora a recuperação de dados enquanto resolve preocupações de privacidade no aprendizado federado.
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Novos mecanismos aumentam a privacidade enquanto mantêm a utilidade dos dados em aprendizado de máquina.
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Algoritmos inovadores usam dados públicos pra proteger a privacidade na análise de dados.
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Um olhar sobre o aprendizado federado e seu impacto na tomada de decisões de negócios.
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Um método para agentes estimarem funções sem compartilhar dados diretamente.
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Investigando os efeitos do barulho no treinamento de redes neurais profundas e privacidade.
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Uma nova abordagem descentralizada melhora o desempenho de aprendizado em redes IoT com recursos limitados.
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Essa pesquisa revela ameaças à privacidade em modelos de tópicos mais simples, tipo LDA.
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Uma nova estrutura melhora a privacidade em imagens geradas por IA enquanto garante eficiência.
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Esse artigo fala sobre métodos de privacidade para dados tabulares em modelos de linguagem grandes.
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Aprenda como compartilhar informações sobre ameaças de forma segura entre organizações.
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Analisando fatores que influenciam a confiança na tecnologia de IA em diferentes opiniões.
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Um novo framework pra melhorar o aprendizado em Aprendizado Federado Incremental enquanto garante a privacidade dos dados.
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Explorando os riscos de privacidade relacionados a ataques de inferência de membros em aprendizado de máquina.
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Novas técnicas pra melhorar a privacidade sem perder a qualidade das recomendações.
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Nova biblioteca baseada em JAX simplifica o aprendizado federado para um treinamento de modelo melhor.
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Esse estudo melhora a aprendizagem distribuída através do uso eficaz de atualizações ponderadas no Feedback de Erro.
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Um estudo sobre a transparência das políticas de privacidade e como elas afetam a confiança do usuário.
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Explorando ideias recentes sobre dados sintéticos e desafios de privacidade.
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Um novo esquema melhora a segurança e a privacidade em redes de pequenas células.
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