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..

AI Explorables - это непрерывная серия интерактивных эссе, в которых рассматриваются важные концепции машинного обучения. Чтобы получить полный интерактивный опыт, перейдите здесь . Доступность гигантских наборов данных и современные вычислительные мощности затрудняют безопасный сбор и изучение информации на конфиденциальные темы. Демографические данные переписи, например, имеют решающее значение для понимания нашего общества, но люди не будут отвечать правдиво, если они не..

Для решения проблемы или достижения желаемых бизнес-мотивов с помощью машинного обучения и глубокого обучения данные - это главное, но проблема начинается, когда базовые данные содержат личную информацию, и для любого исследователя или специалиста по данным становится головной болью обучать модель или публиковать статистические данные. выводы, так что личная жизнь никоим образом не наносит вреда. Чтобы решить эту проблему, на помощь приходит дифференциальная конфиденциальность. Эта..