Скачать демо

Блог

dp.webp

Дифференциальная конфиденциальность для федеративного машинного обучения. Много шума… и ничего!

Как математика гарантирует безопасность чувствительных данных в процессе федеративного машинного обучения.

eye 281
logo
orchestra-_cover.webp

Федеративное обучение: создание симфонии межплатформенных решений

Как обеспечивается кроссплатформенность FL и новые горизонты, которые она открывает для дальнейшего развития федеративного обучения.

eye 237
logo
advedrtising.webp

Федеративное обучение в рекламе

Для индустрии рекламы, где вопросы конфиденциальности данных становятся всё острее, FL предлагает путь к инновациям без компромиссов.

eye 488
logo
edge.webp

Роль федеративного обучения в IoT и вычислениях на периферийных устройствах

Федеративное обучение — это не просто техническое решение, а настоящий сдвиг в парадигме работы с данными и машинным обучением в распределенных системах.

eye 698
logo
retail.webp

Федеративное обучение в ритейле: трансформация электронной коммерции и маркетплейсов с помощью ИИ, сохраняющего конфиденциальность

Федеративное обучение преобразует розничную торговлю и электронную коммерцию, предоставляя персонализированные рекомендации, прогнозирование поведения и защиту от мошенничества — без ущерба для конфиденциальности данных.

eye 797
logo
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 940
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 897
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 281
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 905
logo
Подпишитесь
на наши новости