Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Explore l'intersection de l'apprentissage automatique et de la vie privée, en discutant de la confidentialité, des attaques, de la vie privée différentielle et des compromis dans l'apprentissage fédéré.
Examine les risques et les techniques liés à la désanonymisation des données, y compris les lacunes dans les méthodes et les exemples réels de tentatives infructueuses.
Se penche sur l'application de l'apprentissage automatique dans les enquêtes sur les droits de l'homme, en mettant l'accent sur la transparence, la confiance et les considérations éthiques.
Explore l'apprentissage automatique des droits de l'homme, en mettant l'accent sur la définition des objectifs, le traitement des faux positifs et négatifs, et en assurant la transparence et la confiance.
Explore l'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
Explore l'informatique en nuage, l'agrégation des données, les menaces de sécurité, les questions de confidentialité, le cryptage, la dé-identification et la confidentialité des données à l'ère numérique.
Explore les fondamentaux de l'apprentissage automatique et les risques liés à la vie privée, en mettant l'accent sur les attaques contre la vie privée et l'apprentissage automatique collaboratif.