Opinie (Prywatność różnicowa w uczeniu maszynowym z TensorFlow Privacy)

Eduardo M. · Sprawdzono ponad rok temu

easy

Antonio S. · Sprawdzono ponad rok temu

Bruna A. · Sprawdzono ponad rok temu

DJ N. · Sprawdzono ponad rok temu

Nicholas W. · Sprawdzono ponad rok temu

Ronaldo M. · Sprawdzono ponad rok temu

Leung S. · Sprawdzono ponad rok temu

Fernando M. · Sprawdzono ponad rok temu

Daniel Sidnei M. · Sprawdzono ponad rok temu

Piotr B. · Sprawdzono ponad rok temu

Samruddhi K. · Sprawdzono ponad rok temu

Sneha M. · Sprawdzono ponad rok temu

Poojitha Reddy S. · Sprawdzono ponad rok temu

N Harsha Vardhan R. · Sprawdzono ponad rok temu

Tarun K. · Sprawdzono ponad rok temu

Regina B. · Sprawdzono ponad rok temu

mauro p. · Sprawdzono ponad rok temu

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. · Sprawdzono ponad rok temu

Janani D. · Sprawdzono ponad rok temu

Joanna S. · Sprawdzono ponad rok temu

AMIT G. · Sprawdzono ponad rok temu

Abhishek Kothekar 2. · Sprawdzono ponad rok temu

Gleison M. · Sprawdzono ponad rok temu

Riyaz A. · Sprawdzono ponad rok temu

Hojung J. · Sprawdzono ponad rok temu