Artwork

תוכן מסופק על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

על פרטיות דיפרנציאלית עם משה שנפלד

33:20
 
שתפו
 

Manage episode 414939822 series 2995782
תוכן מסופק על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
יש הרבה עיסוק בסכנות הכרוכות בהדלפה של פרטים מזהים בדאטאסטים או בתוך משקולות של מודלים מאומנים.
בפרק זה משה שנפלד, חוקר בתחום, יספר לנו כמה זה מורכב להפוך דאטאסט אנונימי ונדבר על כמה פדיחות שקרו בתחום.
נדבר על האתגרים של אימון מודלים בצורה פרטית, והאם מדובר בסוג חדש של רגולרזיציה.
נכסה אלגוריתמים כמו k-annonimity ונדבר על Differential privacy שהיא הסטנדרט היום בתחום.
הרעיון המרכזי בפרטיות דיפרנציאלית הוא הכנסת רעש מבוקר, כזה שיפריע לזהות אינדיבידואלית אבל לא יפריע למודל להתאמן.
נדבר על שיטות כמו DP-SGD שמכניסים את הרעיון הזה לתוך צעדי הגרדיאנט באימון רשתות.
קישורים:
  continue reading

69 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 414939822 series 2995782
תוכן מסופק על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tamir Nave & Uri Goren, Tamir Nave, and Uri Goren או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
יש הרבה עיסוק בסכנות הכרוכות בהדלפה של פרטים מזהים בדאטאסטים או בתוך משקולות של מודלים מאומנים.
בפרק זה משה שנפלד, חוקר בתחום, יספר לנו כמה זה מורכב להפוך דאטאסט אנונימי ונדבר על כמה פדיחות שקרו בתחום.
נדבר על האתגרים של אימון מודלים בצורה פרטית, והאם מדובר בסוג חדש של רגולרזיציה.
נכסה אלגוריתמים כמו k-annonimity ונדבר על Differential privacy שהיא הסטנדרט היום בתחום.
הרעיון המרכזי בפרטיות דיפרנציאלית הוא הכנסת רעש מבוקר, כזה שיפריע לזהות אינדיבידואלית אבל לא יפריע למודל להתאמן.
נדבר על שיטות כמו DP-SGD שמכניסים את הרעיון הזה לתוך צעדי הגרדיאנט באימון רשתות.
קישורים:
  continue reading

69 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר