Opinie (Prywatność różnicowa w uczeniu maszynowym z TensorFlow Privacy)

Leslie M. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Sohyun K. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

123

Emir S. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

가현 이. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

euiseok l. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

영집 김. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Introduction to the topic of Privacy Budget was useful. However, the lab would have been more effective if the lab adopted the following approach: 1) Train the model using Privacy Budget n 2) Test the results 3) Retrain the model using Privacy Budget n+delta 4) Test the results 5) Observe the difference in model behaviour between the model using Privacy Budget n vs the model behaviour using Privacy Budget n+delta This would allow the lab user to observe that a lower privacy budget bounds more tightly an adversary's ability to improve their guess.

Paul C. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

JONGIL P. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

선경 윤. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Noe G. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

제형 전. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

강민영 강. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

YoonSeok N. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Abhishek K. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Jaewon C. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

stophobia G. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

인철 G. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Amirlan S. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Mayur G. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

easy

Kyeongseok K. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Bahanan G. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Rofiq Y. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

BYUNG HOON Y. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Jeongin K. · Sprawdzono 9 miesięcy temu

Akshat Uke G. · Sprawdzono 9 miesięcy temu