隐私增强机器学习
实质审查的生效
摘要
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。
基本信息
专利标题 ：
隐私增强机器学习
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114430835A
申请号 ：
CN202080065917.3
公开（公告）日 ：
2022-05-03
申请日 ：
2020-06-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
S·齐亚契克O·奥里蒙科S·S·托普莱
申请人 ：
微软技术许可有限责任公司
申请人地址 ：
美国华盛顿州
代理机构 ：
北京市金杜律师事务所
代理人 ：
李辉
优先权 ：
CN202080065917.3
主分类号 ：
G06F21/62
IPC分类号 ：
G06F21/62 G06K9/62 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/60
保护数据
G06F21/62
通过一个平台保护数据存取访问，例如使用密钥或访问控制规则
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/62
申请日 : 20200618
申请日 : 20200618
2022-05-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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