Apprentissage automatique et protection de la vie privée
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les autorisations anonymes, les preuves de zéro connaissance, les lettres de créance fondées sur les attributs et les problèmes pratiques en matière d'authentification anonyme.
Explore la sécurité de l'apprentissage automatique, y compris le vol de modèles, la modification des extrants, les conditions conflictuelles et les défis liés à la protection de la vie privée, soulignant l'importance de corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
Explore le transfert de chaleur dans les fenêtres et les revêtements, en mettant l'accent sur la minimisation de la réflexion et l'optimisation de l'absorption.
Explore les technologies d'identité, l'identification autonome, les systèmes fédérés, les mécanismes de protection de la vie privée et la confiance dans les services en ligne.
Explore l'analyse micro-architecturale de DBMS moderne, en mettant l'accent sur l'optimisation des performances et l'atténuation du décrochage des caches de données.
Explore les fondamentaux du transfert de chaleur, y compris les propriétés de rayonnement, la conservation de l'énergie et la conductivité thermique, couvrant la conduction, la convection et les milieux participants.
Explore les équations d'advection-diffusion et le schéma explicite à deux niveaux, en mettant l'accent sur la stabilité dans les simulations numériques.
Examine les défis liés à la protection de la vie privée dans les lieux et les diverses techniques permettant d'atténuer les inférences liées aux lieux, en soulignant l'importance des hypothèses de confiance et des questions pratiques.
Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
Explore les opportunités d'apprentissage automatique à l'ère de l'IoT, couvrant les algorithmes de formation, l'apprentissage distribué et les techniques de confidentialité.
