ציון משתמשים
דרגו את הפודקאסט
ציון נמוך ------- ציון גבוה
ציון ממוצע 5 / 5. מס' מדרגים 3
דרגו ראשונים את הפודקאסט
ExplAInable
אורי גורן ותמיר נווה מדברים על Machine Learning ואתגרים בתעשייה עם מומחים מהתחום.
יש הרבה עיסוק בסכנות הכרוכות בהדלפה של פרטים מזהים בדאטאסטים או בתוך משקולות של מודלים מאומנים.
בפרק זה משה שנפלד, חוקר בתחום, יספר לנו כמה זה מורכב להפוך דאטאסט אנונימי ונדבר על כמה פדיחות שקרו בתחום.
נדבר על האתגרים של אימון מודלים בצורה פרטית, והאם מדובר בסוג חדש של רגולרזיציה.
נכסה אלגוריתמים כמו k-annonimity ונדבר על Differential privacy שהיא הסטנדרט היום בתחום.
הרעיון המרכזי בפרטיות דיפרנציאלית הוא הכנסת רעש מבוקר, כזה שיפריע לזהות אינדיבידואלית אבל לא יפריע למודל להתאמן.
נדבר על שיטות כמו DP-SGD שמכניסים את הרעיון הזה לתוך צעדי הגרדיאנט באימון רשתות.
קישורים:
פרטים נוספים
הגשה: אורי גורן, תמיר נווה
הפקה: אורי גורן, תמיר נווה
החסרנו משהו? מצאתם טעות? כתבו לנו.