Apprentissage profond préservant la vie privée

L'apprentissage profond préservant la vie privée vise à former des modèles tout en garantissant la confidentialité et la sécurité de l'ensemble de données d'entraînement. Son objectif principal est d'empêcher la fuite d'informations sensibles pendant le processus d'entraînement du modèle en adoptant des techniques telles que la confidentialité différentielle, afin de protéger les droits à la vie privée des sujets de données. Dans le domaine du traitement du langage naturel, l'application de cette technologie peut améliorer efficacement l'efficacité de l'utilisation des données tout en répondant aux exigences strictes de conformité en matière de confidentialité, ce qui la rend particulièrement précieuse.