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Aprendizaje Federado Vertical con Privacidad Diferencial Correlacionada

Autores: Zhao, Jianzhe; Wang, Jiayi; Li, Zhaocheng; Yuan, Weiting; Matwin, Stan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Aprendizaje Federado Vertical con Privacidad Diferencial Correlacionada


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Aprendizaje federado
Protección de la privacidad
Aprendizaje federado vertical
Fuga de privacidad
Costos de computación
Precisión del modelo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El aprendizaje federado (FL) tiene como objetivo abordar los desafíos de los silos de datos y la protección de la privacidad en la inteligencia artificial.

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