 |
| Anshumali Shrivastava และ Ben Coleman ภาพจาก Rice University |
Anshumali Shrivastava และ Ben Coleman จาก Rice University ได้พัฒนา RACE (repeated array of count estimators) ซึ่งเป็นวิธีการที่ไม่แพงในการทำให้ข้อมูลส่วนบุคลลมีความเป็นส่วนตัวเมื่อใช้หรือแบ่งปันฐานข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML โดย Coleman กล่าวว่าภาพร่างฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของ RACE นั้นปลอดภัยสำหรับการเผยแพร่สู่สาธารณะ และมีประโยชน์สำหรับอัลกอริธึมที่ใช้เคอร์เนลซัม (kernel sum) และสำหรับโปรแกรม ML ที่ดำเนินงานทั่วไป เช่น การจำแนกประเภท (classification) การจัดอันดับ (ranking) และการวิเคราะห์การถดถอย (regression analysis) Shrivastava กล่าวว่า "RACE เปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์ของการเปิดเผยข้อมูลที่มีมิติสูงด้วยความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน มันง่าย รวดเร็ว และราคาถูกกว่าวิธีการที่มีอยู่ 100 เท่า"
อ่านข่าวเต็มได้ที่: Rice University News
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น