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【図書】 機械学習のためのプライバシー保護 Ｐｒｉｖａｃｙ‐Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ 貸出可

-- Ｊ．Ｍｏｒｒｉｓ　Ｃｈａｎｇ／著 -- 共立出版 -- ２０２５．６ -- 007.13 -- 007.13

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 状態
県川 川情報 E0/007.13/228/ 81820771 図書 〇

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タイトル 機械学習のためのプライバシー保護
タイトルカナ キカイ　ガクシュウ　ノ　タメ　ノ　プライバシー　ホゴ
並列タイトル Ｐｒｉｖａｃｙ‐Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ
責任表示 Ｊ．Ｍｏｒｒｉｓ　Ｃｈａｎｇ ／著, Ｄｉ　Ｚｈｕａｎｇ ／著, Ｄｕｍｉｎｄｕ　Ｓａｍａｒａｗｅｅｒａ ／著, 髙橋翼 ／監訳, 髙橋翼 ／〔ほか〕訳  
出版地 東京
出版者 共立出版  
出版年 ２０２５．６
ページ数 ３０７ｐ
大きさ ２４ｃｍ
本体価格 ４７００円
タイトル注記（タイトルに関する注記） 原タイトル：Ｐｒｉｖａｃｙ‐Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　サンプルデータダウンロード
注記－書誌年譜年表 文献あり　索引あり
注記－著者紹介（責任表示注記） 【Ｊ．Ｍｏｒｒｉｓ　Ｃｈａｎｇ】２０１６年から南フロリダ大学電気工学科の教授を務めており、それ以前はアイオワ州立大学（２００１－２０１６）等で教員をしていた。学術界に入る前は、ＡＴ＆Ｔベル研究所（１９８８－１９９０）でコンピュータエンジニアとして勤務していた。ノースカロライナ州立大学でコンピュータ工学の博士号を取得した。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）,【Ｄｉ　Ｚｈｕａｎｇ】Ｓｎａｐ社のセキュリティエンジニア。中国天津の南開大学で情報セキュリティと法学の学士号を取得し、南フロリダ大学で電気工学の博士号を取得している。プライバシーの設計、差分プライバシー、プライバシー保護機械学習、ソーシャルネットワーク科学、ネットワークセキュリティに関する興味、専門知識、経験を持っている。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
NDC分類(8版) 007.1
NDC分類(9版) 007.13  
NDC分類(10版) 007.13  
ISBN 4-320-12587-8
ISBN13桁 978-4-320-12587-2
言語等 日本
一般件名 人工知能 , 機械学習 , 個人情報保護
内容紹介 プライバシーに配慮しながら機械学習を実践するための知識と技術を、実用的な観点から丁寧に解説。厳密な数学的定義に基づくプライバシー指標と、それを満たすプライバシー保護手法を、機械学習の文脈に沿って実践的に説明する。
URL https://www.klnet.pref.kanagawa.jp/winj/opac/switch-detail-iccap.do?bibid=1121089744

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