«`html
Защита конфиденциальности в машинном обучении
Защита конфиденциальности в машинном обучении является критически важной, особенно когда модели обучаются на чувствительных данных. Дифференциальная конфиденциальность (ДК) предлагает рамки для защиты личной информации, обеспечивая, что включение или исключение любой точки данных не оказывает существенного влияния на вывод модели. Одной из ключевых техник интеграции ДК в машинное обучение является дифференциально-закрытый стохастический градиентный спуск (ДК-СГС).
Техника DPAdapter
Команда исследователей представила инновационную технику DPAdapter, разработанную для улучшения устойчивости параметров в дифференциально-закрытом машинном обучении (ДКМО). Этот метод значительно смягчает негативное влияние шума ДК на полезность модели путем улучшения устойчивости параметров модели.
Практические применения
DPAdapter приводит к лучшей производительности моделей, сохраняя конфиденциальность данных. Результаты исследования показывают, что DPAdapter постоянно улучшает точность моделей на различных наборах данных, подчеркивая его потенциал в качестве важной техники для будущих применений машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность.
Поддержка и обучение
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru, будущее уже здесь!
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
«`
