Confidentialité différentielle dans le machine learning avec TensorFlow Privacy avis

Eduardo M. · Examiné il y a plus d'un an

easy

Antonio S. · Examiné il y a plus d'un an

Bruna A. · Examiné il y a plus d'un an

DJ N. · Examiné il y a plus d'un an

Nicholas W. · Examiné il y a plus d'un an

Ronaldo M. · Examiné il y a plus d'un an

Leung S. · Examiné il y a plus d'un an

Fernando M. · Examiné il y a plus d'un an

Daniel Sidnei M. · Examiné il y a plus d'un an

Piotr B. · Examiné il y a plus d'un an

Samruddhi K. · Examiné il y a plus d'un an

Sneha M. · Examiné il y a plus d'un an

Poojitha Reddy S. · Examiné il y a plus d'un an

N Harsha Vardhan R. · Examiné il y a plus d'un an

Tarun K. · Examiné il y a plus d'un an

Regina B. · Examiné il y a plus d'un an

mauro p. · Examiné il y a plus d'un an

I don't feel the lab demonstrated the concept of Differential Privacy well enough. Specifically, it seems that the core of the lab is the function "compute_dp_sgd_privacy.compute_dp_sgd_privacy_statement", in that case the lab should have focused on it and on different reports it provides. Trianing the model wasn't really necessary at all in order to call that function.

Yuval W. · Examiné il y a plus d'un an

Janani D. · Examiné il y a plus d'un an

Joanna S. · Examiné il y a plus d'un an

AMIT G. · Examiné il y a plus d'un an

Abhishek Kothekar 2. · Examiné il y a plus d'un an

Gleison M. · Examiné il y a plus d'un an

Riyaz A. · Examiné il y a plus d'un an

Hojung J. · Examiné il y a plus d'un an