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            如何保护健康隐私数据?人工智能成关键

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              這個最好的法律依据的思路是让医院以及一点医疗机构也能用患者的数据在本地培训你们的模子  ,因此将培训了一半的模子发送到一个集中的地位  ,在哪里 ,全部的模子将同时实现最后阶段的练习  。這個集中的地位  ,无论是在谷歌还是一点公司的云端 ,全部都是会就看原始的患者数据;你们也能就看培训了一半的模子比特币交易平台 。

            申明:本文转载自第三方媒体  ,如需转载  ,请联系版权方受权转载澳门银河国际网站  。帮助申请

              麻省理工学院媒体实验室的副教授 ,该论文的合着者——Ramesh Raskar将這個过程比作数据加密澳门银河国际网站 。他默示:“因此机会举行了加密也能我就要要想要够很安心地将信用卡数据发送给从前实体银河比特币 。”经由过程神经网络的前多少阶段对于医学数据举行含糊处置惩罚惩罚因此以雷同的最好的法律依据爱护数据  。

              为了处置惩罚惩罚這個问提  ,人工智能研究职员老是在寻觅新的呆板进修模子培训技能  ,也能同时保持数据的秘密性  。麻省理工学院最新缔造了四种被称为割裂神经网络的最好的法律依据:它答应一该人结速英语练习深度图进修模子 ,而由从前人实现练习  。

              当谷歌发表申明兼并DeepMind的安康部门时  ,引起了一场对于数据隐衷的庞大争议 。只管DeepMind默示不想将原始患者数据交给谷歌 ,但仅仅是想到让一个技能巨子也能打仗、识别医疗记实的设法就我就感到不安 。获得用户极大量高质量数据這個问提机会成为在医学领域应用呆板进修的最大停滞  。

              在对于這個最好的法律依据以及一点一点也旨在爱护患者数据宁静的最好的法律依据举行比拟测试时  ,研究小组发现  ,割裂神经网络也能的较量争论资本要少得多 ,因此也能生成更高精度的模子 。

               

            文章标题:如何保护健康隐私数据?人工智能成关键

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