Privacy-Preserving Machine Learning

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Privacy-Preserving Machine Learning

Zhuang, Di/ Chang, J./ Samaraweera, G.

ウェブストア価格 ¥11,592（本体¥10,539）
Manning Publications（2023/04発売）
外貨定価 US$ 59.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 300 p.
言語 ENG
商品コード 9781617298042
DDC分類 006.31

Full Description

Privacy-Preserving Machine Learning is a practical guide to keeping ML data anonymous and secure. You'll learn the core principles behind different privacy preservation technologies, and how to put theory into practice for your own machine learning.

Complex privacy-enhancing technologies are demystified through real world use cases forfacial recognition, cloud data storage, and more. Alongside skills for technical implementation, you'll learn about current and future machine learning privacy challenges and how to adapt technologies to your specific needs. By the time you're done, you'll be able to create machine learning systems that preserve user privacy without sacrificing data quality and model performance.

Large-scale scandals such as the Facebook Cambridge Analytic a data breach have made many users wary of sharing sensitive and personal information. Demand has surged among machine learning engineers for privacy-preserving techniques that can keep users private details secure without adversely affecting the performance of models.