Відгуки: Застосування диференційної конфіденційності в машинному навчанні за допомогою TensorFlow Privacy

Eduardo M. · Відгук надано більше 1 року тому

easy

Antonio S. · Відгук надано більше 1 року тому

Bruna A. · Відгук надано більше 1 року тому

DJ N. · Відгук надано більше 1 року тому

Nicholas W. · Відгук надано більше 1 року тому

Ronaldo M. · Відгук надано більше 1 року тому

Leung S. · Відгук надано більше 1 року тому

Fernando M. · Відгук надано більше 1 року тому

Daniel Sidnei M. · Відгук надано більше 1 року тому

Piotr B. · Відгук надано більше 1 року тому

Samruddhi K. · Відгук надано більше 1 року тому

Sneha M. · Відгук надано більше 1 року тому

Poojitha Reddy S. · Відгук надано більше 1 року тому

N Harsha Vardhan R. · Відгук надано більше 1 року тому

Tarun K. · Відгук надано більше 1 року тому

Regina B. · Відгук надано більше 1 року тому

mauro p. · Відгук надано більше 1 року тому

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. · Відгук надано більше 1 року тому

Janani D. · Відгук надано більше 1 року тому

Joanna S. · Відгук надано більше 1 року тому

AMIT G. · Відгук надано більше 1 року тому

Abhishek Kothekar 2. · Відгук надано більше 1 року тому

Gleison M. · Відгук надано більше 1 року тому

Riyaz A. · Відгук надано більше 1 року тому

Hojung J. · Відгук надано більше 1 року тому