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SUMMARY:데이터의 프라이버시를 보존하는 기계학습 (Safe Ma
 chine Learning toward Private AI)
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UID:indico-contribution-32@sshep.snu.ac.kr
DESCRIPTION:Speakers: Jung Hee Cheon (Seoul National University)\n기계
 학습(Machine Learning)은 데이터로부터 이를 도출한 함수를 
 유추하는 과정으로 최근 다양한 분야에서 흥미로운 응
 용들이 제시되고 있다. 기계학습이 좋은 성과를 거두려
 면 데이터의 확보가 필수적인데 개인 프라이버시 문제 
 혹은 데이터 주권의 문제로 인해 좋은 데이터를 확보하
 는 것이 쉽지 않은 일이다. 동형암호는 암호화한 데이터
 상에서 복호화없이 기계학습의 훈련단계(Training)나 예측
 단계(Inference)를 수행할 수 있도록 하며\, 이를 통해 데이
 터의 프라이버시 문제를 극복하고 Private AI의 시대를 열
 어가고 있다. 본 강연에서는 이 분야의 최근 결과들로 
 동형 회귀분석(Homomorphic Logistric Regression)\, 동형 심층신
 경망(Homomorphic Deep Neural Network)\, 동형 의사결정나무(Homomo
 rphic Decision Tree)등의 결과와 이의 신용정보\, 의료\, 마케
 팅 등에의 응용을 소개하도록 한다.\n\nhttps://sshep.snu.ac.kr
 /event/107/contributions/32/
LOCATION:Seoul National University\, College of Natural Sciences\, Buildin
 g 25-1 국제회의실 (International Conference Hall)
URL:https://sshep.snu.ac.kr/event/107/contributions/32/
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