La IA moderna se basa en el aprendizaje automático que crea modelos aprendiendo de los datos. Los datos utilizados en muchas aplicaciones, como la salud y el comportamiento humano, son privados y necesitan protección. Recientemente se han desarrollado nuevos métodos de aprendizaje automático basados en el concepto de privacidad.privacidad diferencial. Garantizan que el modelo o resultado publicado solo puede revelar información limitada sobre cada sujeto de datos.
"Anteriormente necesitaba una parte con acceso ilimitado a todos los datos. Nuestro nuevo método permite aprender modelos precisos, por ejemplo, utilizando datos en los dispositivos del usuario sin la necesidad de revelar información privada a ningún extraño", profesor asistente Antti Honkela de la Universidad deHelsinki dice.
El grupo de investigadores de la Universidad de Helsinki y la Universidad de Aalto, Finlandia, ha aplicado métodos conscientes de la privacidad, por ejemplo, para predecir la eficacia de los medicamentos contra el cáncer mediante la expresión génica.
"Hemos desarrollado estos métodos con fondos de la Academia de Finlandia durante algunos años, y ahora las cosas empiezan a parecer prometedoras. Aprender de los grandes datos es más fácil, pero ahora también podemos obtener resultados de datos más pequeños, el profesor de la Academia SamuelKaski de la Universidad de Aalto dice.
El método fue publicado y presentado a principios de diciembre en la principal conferencia anual de aprendizaje automático NIPS.
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Materiales proporcionado por Helsingin yliopisto Universidad de Helsinki . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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