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2534 엔지니어링 홀
네이버 룰렛 수있는 기계 학습 및 통계에 대한 알고리즘 안정성
초록 :
데이터 중심 시스템은 사회에 긍정적 인 영향을 줄 수있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 그들의 신뢰성은 여전히 어려운 과제입니다. 그들의 출력은 종종 훈련 데이터의 변화에 너무 부서지기 때문에 데이터 중독 공격에 취약하거나 민감한 정보 유출에 취약하거나 과적으로 취약하기 쉽습니다.
이 대화에서, 나는 데이터 중심 시스템 출력이 입력에서 개인에 대한 민감한 정보를 공개하지 않도록하는 엄격한 프레임 워크 인 미분 프라이버시 하에서 통계적 추정에 중점을 둘 것입니다. 데이터 중독 공격에 대한 견고성을 구축함으로써 데이터에 대한 사전 정보를 필요로하지 않고 여러 가지 다변량 작업에 대한 최적의 오류를 달성하기 위해 데이터에서 유익한 구조를 활용하는 알고리즘 기술을 제시 할 것입니다.
Bio :
Lydia Zakynthinou는 Michael I. Jordan이 주최 한 UC Berkeley의 Computing 이론을위한 Simons 연구소의 FODSI 박사후 연구 연구원입니다. 그녀는 박사 학위를 받았습니다.