公开(公告)号：CN114430835B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202080065917.3

申请日：2020-06-18

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： S·齐亚契克 ,  O·奥里蒙科 ,  S·S·托普莱

IPC: G06F21/62 ,  G06F18/2115 ,  G06N20/00

Abstract: 一种针对隐私保护机器学习而选择数据的方法，包括：存储来自第一参与方的训练数据，存储机器学习模型，以及存储来自第一参与方或另一参与方的标准。该方法包括：过滤训练数据以选择要被用以训练机器学习模型的训练数据的第一部分并且选择训练数据的第二部分。选择通过使用标准计算数据对机器学习模型性能的贡献的度量而被完成。

公开(公告)号：CN114430835A

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202080065917.3

申请日：2020-06-18

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： S·齐亚契克 ,  O·奥里蒙科 ,  S·S·托普莱

IPC: G06F21/62 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 一种针对隐私保护机器学习而选择数据的方法，包括：存储来自第一参与方的训练数据，存储机器学习模型，以及存储来自第一参与方或另一参与方的标准。该方法包括：过滤训练数据以选择要被用以训练机器学习模型的训练数据的第一部分并且选择训练数据的第二部分。选择通过使用标准计算数据对机器学习模型性能的贡献的度量而被完成。