| 11 мая 2026 г. — 1:59 PT
Apple опубликовала четыре записи и краткий обзор исследований с семинара по машинному обучению и ИИ с сохранением конфиденциальности 2026 года. Вот подробности.
Apple публикует видео с семинара по машинному обучению и конфиденциальности
Apple опубликовала новый пост в своем блоге по машинному обучению с четырьмя основными докладами с семинара по машинному обучению и ИИ с сохранением конфиденциальности 2026 года.
На этом двухдневном мероприятии исследователи Apple и члены более широкого исследовательского сообщества обсуждали «новейшие разработки в области машинного обучения и ИИ с сохранением конфиденциальности», уделяя особое внимание частному обучению и статистике, базовым моделям и конфиденциальности, а также атакам и безопасности.
Вот что говорит Apple о мероприятии:
Презентации и дискуссии на семинаре были посвящены достижениям и открытым вопросам в области конфиденциальности и машинного обучения, включая федеративное обучение, статистическое обучение, модели доверия, атаки, учет конфиденциальности и уникальные проблемы, связанные с базовыми моделями. Эти области исследований подкрепляют инновации строгой оценкой конфиденциальности и безопасности, объединяя теоретические основы с реальными приложениями.
В своем посте в блоге Apple представила четыре доклада, включая презентацию «Криптография для DP и DP для криптографии», которую представил научный сотрудник компании Кунал Талвар.
Ее можно посмотреть ниже:
Кроме того, среди других представленных докладов:
- Онлайн-факторизация матриц и онлайн-выпуск запросов, представлено Александаром Николовым из Университета Торонто
- Обучение на людях: Коммуникация о технологиях S&P для ответственного сбора данных, представлено Элиссой Редмайлз из Джорджтауна
- Понимание и смягчение последствий запоминания в базовых моделях – представлено Франциской Боениш из CISPA
Apple также выделила 24 опубликованные работы, представленные на семинаре, включая три статьи, разработанные нынешними и бывшими исследователями компании:
- Комбинирование машинного обучения и гомоморфного шифрования в экосистеме Apple
- Эффективный учет потерь конфиденциальности при подвыборке и случайном распределении
- Компромиссы при запоминании данных с помощью строгих неравенств обработки данных
Чтобы посмотреть все сессии и полный список упомянутых работ, перейдите по этой ссылке.
Стоит посмотреть на Amazon