Secure Computation Protocols for Privacy-Preserving Machine Learning
Machine Learning (ML) profitiert erheblich von der Verfügbarkeit großer Mengen an Trainingsdaten, sowohl im Bezug auf die Anzahl an Datenpunkten, als auch auf die Anzahl an Features pro Datenpunkt. Es ist allerdings oft weder möglich, noch gewollt, mehr Daten unter zentraler Kontrolle zu aggregieren...
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | Doctoral Thesis |
| Language: | English |
| Published: |
Humboldt-Universität zu Berlin
2021
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://edoc.hu-berlin.de/18452/24117 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/24117-4 http://dx.doi.org/10.18452/23336 |