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Vielversprechend: Fairness in der Sprachverarbeitung

April 6, 2021|

Fairness ist ein zentraler Aspekt der ethisch verantwortungsvollen Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz. Da Menschen möglicherweise voreingenommen sind, sind es ggf. auch Machine Learning-Modelle (ML), die auf Daten trainiert werden, die menschliche Vorurteile widerspiegeln.

Kurz notiert: Backdoors in Föderiertem Lernen

März 9, 2021|

In ihrem NeurIPS-2020-Artikel besprechen Wang et al. das Einfügen sog. backdoors (dt. Hintertüren) in ein Modell während des Trainings. Im Zusammenhang mit FL besteht das Ziel einer backdoor darin, das globale Modell gezielt zu Falschvorhersagen zu zwingen.

Zum Blog

Vielversprechend: Fairness in der Sprachverarbeitung

Fairness ist ein zentraler Aspekt der ethisch verantwortungsvollen Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz. Da Menschen möglicherweise voreingenommen sind, sind es ggf. auch Machine Learning-Modelle (ML), die auf Daten trainiert werden, die menschliche Vorurteile widerspiegeln.

Kurz notiert: Backdoors in Föderiertem Lernen

In ihrem NeurIPS-2020-Artikel besprechen Wang et al. das Einfügen sog. backdoors (dt. Hintertüren) in ein Modell während des Trainings. Im Zusammenhang mit FL besteht das Ziel einer backdoor darin, das globale Modell gezielt zu Falschvorhersagen zu zwingen.

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