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鐵人賽
AI/ ML & Data
DAY 26
數據隱私:工具和風險
系列 第
26
篇
技術
D26 - 隱私保護機器學習 PPML
Privacy-Preserving Machine Learning 🦝。 機器學習的快速進步導致隱私風險增加,攻擊者可能利用其弱點來竊取甚至損毀資料,PPM...
拿湯匙的Fini
‧
2024-10-10
iThome鐵人賽
參賽組數
902
組
團體組數
37
組
累計文章數
19856
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完賽人數
528
人
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