Técnicas de privacidad diferencial aplicadas a aprendizaje de máquina y a modelos de entrenamiento descentralizado
Date
2025-01
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"El presente trabajo expone una serie de metodologías alrededor de la Privacidad Diferencial, se presentan mecanismos clásicos y se presentan aplicaciones tanto en el cálculo de estadísticas, así como en el desarrollo de modelos de Aprendizaje de Máquina tales como modelos predictivos o de clasificación. Además de esto, se revisa el concepto de Aprendizaje Federado como un modelo de entrenamiento de modelos de Aprendizaje desde un enfoque descentralizado que complementado con Privacidad Diferencial presenta una opción bastante segura para el entrenamiento de modelos sin comprometer los datos de entrenamiento".
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