📚Privacy-Preserving Machine Learning: Use cases driven approach to develop and protect machine learning pipelines from privacy and security threats (2024)
✍️Автор: Srinivas Rao Aravilli
📃Страниц: 317
Получите практический опыт в области защиты данных и машинного обучения, обеспечивающего сохранение конфиденциальности, с помощью фреймворков ML с открытым исходным кодом, одновременно изучая методы и алгоритмы защиты конфиденциальных данных от нарушений конфиденциальности
Ссылка на книгу
✍️Автор: Srinivas Rao Aravilli
📃Страниц: 317
Получите практический опыт в области защиты данных и машинного обучения, обеспечивающего сохранение конфиденциальности, с помощью фреймворков ML с открытым исходным кодом, одновременно изучая методы и алгоритмы защиты конфиденциальных данных от нарушений конфиденциальности
Ссылка на книгу