Gotowe bibliografie tematyczne / Apprentissage automatique préservant la confidentialité

Spis treści

  1. Artykuły w czasopismach
  2. Rozprawy doktorskie

Gotowa bibliografia na temat „Apprentissage automatique préservant la confidentialité”

Autor: Grafiati
Data publikacji: 11 stycznia 2025
Data aktualizacji: 31 lipca 2025

Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych

Wybierz rodzaj źródła:

Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Apprentissage automatique préservant la confidentialité”.

Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.

Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.

Artykuły w czasopismach na temat "Apprentissage automatique préservant la confidentialité"

1

Önen, Melek, Francesco Cremonesi, and Marco Lorenzi. "Apprentissage automatique fédéré pour l’IA collaborative dans le secteur de la santé." Revue internationale de droit économique XXXVI, no. 3 (2023): 95–113. http://dx.doi.org/10.3917/ride.363.0095.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
L’apprentissage fédéré ou federated learning (FL) représente aujourd’hui un paradigme de travail essentiel pour renforcer la recherche en IA tout en garantissant la gouvernance et la confidentialité des données grâce à des applications d’apprentissage décentralisées. L’apprentissage fédéré permet à différents clients d’apprendre conjointement un modèle global sans partager leurs données respectives, et est donc particulièrement adapté aux applications d’IA contenant des données sensibles, comme dans le domaine de la santé. Néanmoins, l’utilisation de l’apprentissage fédéré dans le domaine médi
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.

Rozprawy doktorskie na temat "Apprentissage automatique préservant la confidentialité"

1

Kaplan, Caelin. "Compromis inhérents à l'apprentissage automatique préservant la confidentialité." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4045.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
À mesure que les modèles d'apprentissage automatique (ML) sont de plus en plus intégrés dans un large éventail d'applications, il devient plus important que jamais de garantir la confidentialité des données des individus. Cependant, les techniques actuelles entraînent souvent une perte d'utilité et peuvent affecter des facteurs comme l'équité et l'interprétabilité. Cette thèse vise à approfondir la compréhension des compromis dans trois techniques de ML respectueuses de la vie privée : la confidentialité différentielle, les défenses empiriques, et l'apprentissage fédéré, et à proposer des méth
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
2

Taiello, Riccardo. "Apprentissage automatique sécurisé pour l'analyse collaborative des données de santé à grande échelle." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4031.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
Cette thèse de doctorat explore l'intégration de la préservation de la confidentialité, de l'imagerie médicale et de l'apprentissage fédéré (FL) à l'aide de méthodes cryptographiques avancées. Dans le cadre de l'analyse d'images médicales, nous développons un cadre de recalage d'images préservant la confidentialité (PPIR). Ce cadre aborde le défi du recalage des images de manière confidentielle, sans révéler leur contenu. En étendant les paradigmes de recalage classiques, nous incorporons des outils cryptographiques tels que le calcul multipartite sécurisé et le chiffrement homomorphe pour eff
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
3

Maag, Maria Coralia Laura. "Apprentissage automatique de fonctions d'anonymisation pour les graphes et les graphes dynamiques." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066050/document.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
La confidentialité des données est un problème majeur qui doit être considéré avant de rendre publiques les données ou avant de les transmettre à des partenaires tiers avec comme but d'analyser ou de calculer des statistiques sur ces données. Leur confidentialité est principalement préservée en utilisant des techniques d'anonymisation. Dans ce contexte, un nombre important de techniques d'anonymisation a été proposé dans la littérature. Cependant, des méthodes génériques capables de s'adapter à des situations variées sont souhaitables. Nous adressons le problème de la confidentialité des donné
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
4

Maag, Maria Coralia Laura. "Apprentissage automatique de fonctions d'anonymisation pour les graphes et les graphes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066050.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
La confidentialité des données est un problème majeur qui doit être considéré avant de rendre publiques les données ou avant de les transmettre à des partenaires tiers avec comme but d'analyser ou de calculer des statistiques sur ces données. Leur confidentialité est principalement préservée en utilisant des techniques d'anonymisation. Dans ce contexte, un nombre important de techniques d'anonymisation a été proposé dans la littérature. Cependant, des méthodes génériques capables de s'adapter à des situations variées sont souhaitables. Nous adressons le problème de la confidentialité des donné
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
5

Ligier, Damien. "Functional encryption applied to privacy-preserving classification : practical use, performances and security." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2018. http://www.theses.fr/2018IMTA0040/document.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
L'apprentissage automatique (en anglais machine learning) ou apprentissage statistique, a prouvé être un ensemble de techniques très puissantes. La classification automatique en particulier, permettant d'identifier efficacement des informations contenues dans des gros ensembles de données. Cependant, cela lève le souci de la confidentialité des données. C'est pour cela que le besoin de créer des algorithmes d'apprentissage automatique capable de garantir la confidentialité a été mis en avant. Cette thèse propose une façon de combiner certains systèmes cryptographiques avec des algorithmes de c
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
6

Béthune, Louis. "Apprentissage profond avec contraintes Lipschitz." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES014.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
Cette thèse explore les caractéristiques et les applications des réseaux Lipschitz dans les tâches d'apprentissage automatique. Tout d'abord, le cadre de "l'optimisation en tant que couche" est présenté, mettant en avant diverses applications, notamment la paramétrisation des couches contraintes Lipschitz. Ensuite, l'expressivité de ces réseaux dans les tâches de classification est étudiée, révélant un compromis précision/robustesse contrôlé par la régularisation entropique de la perte, accompagnée de garanties de généralisation. Par la suite, la recherche se penche sur l'utilisation des fonct
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
7

Grivet, Sébert Arnaud. "Combining differential privacy and homomorphic encryption for privacy-preserving collaborative machine learning." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG037.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
L'objet de cette thèse est la conception de protocoles pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique avec protection des données d'entraînement. Pour ce faire, nous nous sommes concentrés sur deux outils de confidentialité, la confidentialité différentielle et le chiffrement homomorphe. Alors que la confidentialité différentielle permet de fournir un modèle fonctionnel protégé des attaques sur la confidentialité par les utilisateurs finaux, le chiffrement homomorphe permet d'utiliser un serveur comme intermédiaire totalement aveugle entre les propriétaires des données, qui fournit
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
8

Benikhlef, Sarah. "Federated learning of Bayesian networks preserving privacy for personalised medical applications." Electronic Thesis or Diss., Nantes Université, 2025. http://www.theses.fr/2025NANU4001.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
L’apprentissage fédéré permet d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique sur plusieurs ensembles de données décentralisés sans partager les données brutes, répondant ainsi aux préoccupations critiques en matière de confidentialité dans le domaine de la santé. Les réseaux bayésiens (RB) sont des modèles probabilistes qui ont prouvé leur valeur dans la modélisation de dépendances complexes. Ils ont la particularité d’être grandement interprétables, ce qui est crucial lors du traitement de données médicales, car cela permet aux experts médicaux de comprendre facilement les modèles constr
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
9

Chatalic, Antoine. "Efficient and privacy-preserving compressive learning." Thesis, Rennes 1, 2020. http://www.theses.fr/2020REN1S030.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
Ce travail de thèse, qui se situe à l'interface entre traitement du signal, informatique et statistiques, vise à l'élaboration de méthodes d'apprentissage automatique à grande échelle et de garanties théoriques associées. Il s'intéresse en particulier à l'apprentissage compressif, un paradigme dans lequel le jeu de données est compressé en un unique vecteur de moments généralisés aléatoires, appelé le sketch et contenant l'information nécessaire pour résoudre de manière approchée la tâche d'apprentissage considérée. Le schéma de compression utilisé permet de tirer profit d'une architecture dis
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
10

Saadeh, Angelo. "Applications of secure multi-party computation in Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT022.

Pełny tekst źródła
Streszczenie:
La préservation des données privées dans l'apprentissage automatique et l'analyse des données devient de plus en plus importante à mesure que la quantité d'informations personnelles sensibles collectées et utilisées par les organisations continue de croître. Cela pose le risque d'exposer des informations personnelles sensibles à des tiers malveillants, ce qui peut entraîner un vol d'identité, une fraude financière ou d'autres types de cybercriminalité. Les lois contre l'utilisation des données privées sont importantes pour protéger les individus contre l'utilisation et le partage de leurs info
Style APA, Harvard, Vancouver, ISO itp.
Więcej źródeł
Możesz być także zainteresowany rozszerzonymi bibliografiami na temat „Apprentissage automatique préservant la confidentialité” dla poszczególnych typów źródeł:
Rozprawy doktorskie
Oferujemy zniżki na wszystkie plany premium dla autorów, których prace zostały uwzględnione w tematycznych zestawieniach literatury. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać unikalny kod promocyjny!

Do bibliografii