Публикации по теме 'data-privacy'
Flower, PySyft & Co. — Федеративные платформы обучения на Python
Всестороннее сравнение федеративных платформ обучения на 2023 год
Часто наиболее ценные данные также являются конфиденциальными и защищенными. Например, личная информация должна быть защищена в соответствии с законами, а внутренние записи компании часто засекречены. В ситуациях, когда модели машинного обучения обучаются на нескольких наборах данных с определенными ограничениями доступа, может применяться федеративное обучение (FL). FL — это метод распределенного обучения для обучения..
«Безмолвный взгляд» ИИ: находятся ли наши самые сокровенные тайны под угрозой?
Одна из самых обсуждаемых тем в современную цифровую эпоху: 🌐 Может ли ИИ вторгнуться в вашу конфиденциальность? Хотя ИИ обещает беспрецедентные достижения, он также несет 🚫 серьезные угрозы. Вспомните более простые времена, когда ваши данные были вашим собственным убежищем. Сегодня системы искусственного интеллекта жадно собирают и анализируют персональные данные, настраивая себя на 🕵️♂️ потенциально отслеживание каждого вашего шага и даже прогнозирование ваших будущих действий...
Отправка: Семинар по искусственному интеллекту Белого дома и Нью-Йоркского университета #AINow
Отправка: Семинар по искусственному интеллекту Белого дома и Нью-Йоркского университета #AINow
На прошлой неделе в Нью-Йоркском университете состоялся заключительный семинар из серии, спонсируемой Белым домом о преобразующем потенциале искусственного интеллекта. Вместо того чтобы сосредотачиваться на технических битах и байтах, расписание, организованное Нью-Йоркским университетом, было сосредоточено на краткосрочных социальных и экономических последствиях автоматизации,..
Разработайте мобильное приложение, использующее машинное обучение для персонализации взаимодействия с пользователем.
Разработка мобильного приложения, использующего машинное обучение для персонализации взаимодействия с пользователем, может изменить правила игры в отрасли. Персонализация — это создание у пользователя ощущения, что приложение создано специально для него, и машинное обучение может помочь в этом, анализируя поведение и предпочтения пользователя. В этой статье мы рассмотрим, как разработать мобильное приложение, использующее машинное обучение для персонализации взаимодействия с..
Изучение федеративного обучения: расширение возможностей совместного ИИ с сохранением конфиденциальности с помощью MetisFL
В эпоху искусственного интеллекта и принятия решений на основе данных вопросы конфиденциальности и безопасности данных стали решающими. Федеративное обучение (FL) стало революционным решением, которое обеспечивает совместное машинное обучение без ущерба для конфиденциальности данных. Цель этой статьи — дать краткий обзор федеративного обучения и выделить вклад Nevron.Ai , компании-первопроходца в этой области.
Общие сведения о федеративном обучении
Федеративное обучение — это..
Преимущества кибербезопасности
На страже цифрового рубежа
В современном взаимосвязанном мире, где технологии доминируют во всех аспектах нашей жизни, обеспечение безопасности нашего цифрового ландшафта стало императивом. Меры кибербезопасности больше не являются необязательными, а скорее необходимы как для отдельных лиц, организаций, так и для правительств. В этой статье мы рассмотрим многочисленные преимущества кибербезопасности и подчеркнем, как она играет жизненно важную роль в защите наших цифровых активов,..
Является ли коронавирус началом массовой слежки?
Представьте, что можно было бы узнать, если бы пути пересеклись с зараженным коронавирусом человеком. Будет ли это полезной информацией для этого человека или его/ее семьи? Представьте себе, что есть приложение, которое может делиться информацией о передвижении с соблюдением конфиденциальности и позволяет чиновникам отслеживать и устранять горячие точки коронавируса.
Что ж, будущее уже сейчас.
Безопасные пути — это новое приложение, которое предлагает пациенту вместо того, чтобы..
