Google publie JAX-Privacy 1.0, une bibliothèque basée sur JAX pour l'apprentissage automatique différentiellement privé. Elle simplifie la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage privé tels que DP-SGD et permet un apprentissage de modèle évolutif et efficace sur des données privées, y compris le réglage fin de grands modèles.
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