Публикации по теме 'data-privacy'


Тенденции EdTech, за которыми стоит следить в 2020 году
В современном постоянном мире (и да, во время вспышек эпидемий, подобных той, которой мы все сейчас подвергаемся) электронное обучение предлагает множество преимуществ как для учащихся, так и для организаций . Нельзя было игнорировать усилия компаний EdTech по обновлению нашей среды обучения. Edtech, как и любое другое отраслевое ответвление технологии, меняет сложный и разнообразный мир обучения; сначала охваченный образовательным сектором, затем постепенно проник в корпоративный..
Конфиденциальность данных и федеративное машинное обучение
Введение в концепцию федеративного машинного обучения и дополнительного совместного использования секретов . На рынке искусственного интеллекта доминируют технологические гиганты, такие как Google, Amazon и Microsoft, предлагающие облачные решения и API для искусственного интеллекта. В традиционных методах искусственного интеллекта конфиденциальные данные пользователя отправляются на серверы, где обучаются модели. Эта централизованная модель связана с проблемой конфиденциальности..
Искусственный интеллект против машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) распространен во всем: от автокоррекции до музыкальных рекомендаций, от монстра Франкенштейна до репликантов и роботов-параноиков . Формализованный в 1950-х годах, ИИ вышел за рамки спекулятивной фантастики и стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. За последние несколько лет наблюдается значительный рост программных проектов, использующих искусственный интеллект и машинное обучение. Хотя искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО)..
Путь к зашифрованному обнаружению рака кожи менее чем за секунду
TL; DR: Используя TF Encrypted , мы смогли обнаружить рак кожи на зашифрованных изображениях. За последний год мы сократили время работы с 24 часов до 36 секунд. Эта работа обычно применяется к компьютерному зрению, сохраняющему конфиденциальность. В следующем сообщении описывается наш путь к достижению этого результата и наша дорожная карта по снижению производительности менее чем за секунду. Вы можете найти код здесь . Демократизация ИИ в здравоохранении при сохранении..
Представляем Dropout Labs
Представляем Dropout Labs Мы рады представить Dropout Labs , компанию, специализирующуюся на безопасном машинном обучении с сохранением конфиденциальности. Мы верим: Доступ к конфиденциальным данным улучшит ИИ, но не должен ставить под угрозу конфиденциальность. Контроль над данными со стороны владельца поможет согласовать ИИ с ценностями людей и общества. Совместное владение данными и искусственный интеллект откроют новые бизнес-модели. Сегодня конфиденциальность..
Дифференциальная конфиденциальность для глубокого обучения
Вам может быть интересно, если вы читали предыдущие статьи о дифференциальной конфиденциальности , какое отношение все эти запросы имеют к глубокому обучению. Эти методы фактически формируют основные принципы работы дифференцированной конфиденциальности в контексте глубокого обучения. Ранее мы определили идеальный запрос , то есть запрос, который возвращает одно и то же значение, даже если человек удаляется из базы данных перед его выполнением. Это означает, что никакая информация..
МНОГОНАЦИОНАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ИИ  — УГРОЗА «ФРАГМЕНТАЦИИ ИИ»
Правительства и многонациональные организации стремятся разработать принципы, законы и правила для искусственного интеллекта и машинного обучения. Однако подходы и фокусы, как правило, расходятся во многих областях, и, как следствие, многонациональным организациям необходимо будет подумать о том, как управлять многонациональным управлением ИИ. ПИТЕР СОНДЕРГАРД | ПРЕДСЕДАТЕЛЬ ПРАВЛЕНИЯ @ 2021.AI Проблема будет заключаться в неравномерной скорости изменений, а также в различном..