Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Research Round Up: On Anonymization -Creating Data That Enables Generalization Without Memorization

6:35
 
Поширити
 

Manage episode 507884760 series 3474671
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/research-round-up-on-anonymization-creating-data-that-enables-generalization-without-memorization.
Anonymization is what lets us take the most sensitive information and transform it into a safe, usable substrate for machine learning.
Check more stories related to cybersecurity at: https://hackernoon.com/c/cybersecurity. You can also check exclusive content about #data-privacy, #privacy, #anonymization, #privacy-enhancing-technologies, #enterprise-ai, #ai-security, #what-is-anonymization, #private-evolution, and more.
This story was written by: @yaw.etse. Learn more about this writer by checking @yaw.etse's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Anonymization is what lets us take the most sensitive information and transform it into a safe, usable substrate for machine learning. Without it, data stays locked down. With it, we can train models that are both powerful and responsible.

  continue reading

213 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 507884760 series 3474671
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/research-round-up-on-anonymization-creating-data-that-enables-generalization-without-memorization.
Anonymization is what lets us take the most sensitive information and transform it into a safe, usable substrate for machine learning.
Check more stories related to cybersecurity at: https://hackernoon.com/c/cybersecurity. You can also check exclusive content about #data-privacy, #privacy, #anonymization, #privacy-enhancing-technologies, #enterprise-ai, #ai-security, #what-is-anonymization, #private-evolution, and more.
This story was written by: @yaw.etse. Learn more about this writer by checking @yaw.etse's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Anonymization is what lets us take the most sensitive information and transform it into a safe, usable substrate for machine learning. Without it, data stays locked down. With it, we can train models that are both powerful and responsible.

  continue reading

213 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити