Чему мы доверяем, чтобы сохранить конфиденциальность наших данных? Нам интересно размышлять о будущем приватности и конфиденциальности вычислений. Технологии, повышающие конфиденциальность (PET), как всеобъемлющая фраза, описывающая широкий набор технологий, ориентированных на эти проблемы, стремятся работать над решением различных аспектов проблемы. Но каждый ПЭТ требует другого компромисса и применим в другом сценарии. Ранее в наших сообщениях в блоге мы различали..

В нашем последнем блоге мы упростили технологию Secure AI Lab и некоторые модные словечки в отрасли, а именно машинное обучение, федеративное обучение и доверие третьих сторон. Тем не менее, остается много вопросов, оставшихся без ответа, особенно когда речь идет о федеративном обучении. В чем разница между федеративным обучением и машинным обучением? Как выглядит федеративное обучение в медицинских исследованиях? Какую роль играют Secure AI Labs (SAIL) в федеративном обучении? В..

Secure AI Labs предлагает новое безопасное решение для анализа данных, которое помогает исследователям запускать модели с больничными данными, которые обычно ограничиваются законами о конфиденциальности. Никакие данные пациентов не передаются, и никакие алгоритмы не раскрываются. Позволяя больницам использовать свои данные более безопасным и безопасным способом, исследователи получают критически важные данные, ведущие к будущим лекарствам и решениям. Так как же этот ИИ все это делает?..

Даниэль Элизальде принимал Соледад Альборно , Джессику Групман и Терезу Тунг в Ericsson D-Fifteen в Санта-Кларе, Калифорния. Эксперты и практики в области искусственного интеллекта и машинного обучения, эта группа, состоящая только из женщин (ура!), обсудила тему Раскрытие ценности: машинное обучение и Интернет вещей . Обмен, как и ожидалось, был очень информативным и наводящим на размышления. Несмотря на то, что был затронут ряд тем, вот три вещи, которые особенно запомнились..

Мой коллега Митч сравнивает синтетические данные с синтетическими алмазами, когда представляет наше ценностное предложение потенциальным клиентам. И это действительно подходящая аналогия. Синтетические алмазы почти неотличимы от настоящих алмазов для человеческого глаза, они имеют одинаковую структуру и обладают такими же ценными характеристиками, как твердость, чистота и теплопроводность. Тем не менее, на их формирование уходит на 3 миллиарда лет меньше, они обходятся дешевле и считаются..