Написать нам

Блог

drugdiscovery_new.webp

Конфиденциальное машинное обучение в разработке лекарств: безопасные инновации в фармацевтике

Методы федеративного обучения, гомоморфного шифрования и безопасное сотрудничество в разработке лекарств.

eye 126
logo
realestate.webp

Доверие в PropTech: основы машинного обучения с защитой конфиденциальности

В быстро развивающемся мире технологий недвижимости (PropTech) интеграция машинного обучения с защитой конфиденциальности (PPML) становится всё более важной.

eye 152
logo
adult_billboard.webp

Введение в обучение с сохранением конфиденциальности в индустрии взрослого контента

Индустрия взрослого контента работает с чувствительными данными пользователей и создателей контента, что требует особого внимания к защите этих данных.

eye 35
logo
on-cloud-1.webp

Какими минусами облачных сервисов можно пренебречь, если использовать техники Privacy-Preserving Machine Learning?

По прогнозам McKinsey, к 2030 году внедрение облачных технологий может принести до US$ 3 трлн. EBITDA в таких отраслях, как розничная торговля, фармацевтика и энергетика.

eye 159
logo
nothing_personal.jpg

Ничего личного, просто страхование

Как предложить лучший полис, ничего не зная о клиенте лично?

eye 206
logo
image.jpg

Guardora: игра по правилам и без

Команда Guardora ― о гениальности, интуиции, квантовом взломе и игре без правил

eye 107
logo
plug__play.webp

Возможен ли Plug & Play в Privacy-Preserving Machine Learning?

Легко ли упаковать приватность в коробку?
Надо ли PET-командам играть вместе?

eye 127
logo
statya6-min.webp

Умные банки учатся на ошибках, мудрые — через федеративное обучение

Для отдельно взятого банка всё начинается не с данных ООН о том, что по всему миру отмываются до 2 трлн долларов в год.

eye 311
logo
blog_1.webp

Дистилляция данных

Дистилляция датасетов ― способ эффективно обучать нейросетевые модели на минимальном объёме данных.

eye 261
logo
Подпишитесь
на наши новости