کتاب ارزیابی اثر حریم خصوصی بر دقت مدل در داده‌های پزشکی و genomics با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی اثر حریم خصوصی بر دقت مدل در داده‌های پزشکی و genomics

موضوع کلی: یادگیری ماشینی حریم خصوصی‌محور

موضوع میانی: ارزیابی مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌های حریم خصوصی‌محور در دنیای واقعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی در داده‌های پزشکی و ژنومیک
  • 2. چالش‌های حریم خصوصی در داده‌های بهداشتی
  • 3. مروری بر تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی: یک دیدگاه کلی
  • 4. دیفرانسিয়াল پریواسی (Differential Privacy): مبانی و مفاهیم
  • 5. مکانیسم‌های نویز در دیفرانسিয়াল پریواسی
  • 6. حریم خصوصی تفاضلی در داده‌های پزشکی: کاربردها و محدودیت‌ها
  • 7. حریم خصوصی تفاضلی در داده‌های ژنومیک: چالش‌ها و راهکارها
  • 8. محاسبات امن چندجانبه (Secure Multi-Party Computation - SMPC)
  • 9. محاسبات همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 10. یادگیری فدرال (Federated Learning): مفاهیم و کاربردها
  • 11. یادگیری فدرال در داده‌های پزشکی: مزایا و معایب
  • 12. یادگیری فدرال در داده‌های ژنومیک: چالش‌های عملیاتی
  • 13. ارزیابی ریسک حریم خصوصی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. معیارهای ارزیابی حریم خصوصی: K-anonimity, L-diversity, T-closeness
  • 15. تأثیر تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی بر دقت مدل: یک بررسی
  • 16. ارزیابی دقت مدل با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 17. تولید داده‌های مصنوعی برای داده‌های پزشکی
  • 18. تولید داده‌های مصنوعی برای داده‌های ژنومیک
  • 19. ارزیابی اثر حریم خصوصی در مدل‌های طبقه‌بندی پزشکی
  • 20. ارزیابی اثر حریم خصوصی در مدل‌های پیش‌بینی بیماری
  • 21. ارزیابی اثر حریم خصوصی در مدل‌های تحلیل ژنومیک
  • 22. تأثیر حریم خصوصی بر تشخیص بیماری‌های نادر
  • 23. تأثیر حریم خصوصی بر پیش‌بینی پاسخ به درمان
  • 24. تأثیر حریم خصوصی بر شناسایی مارکرهای ژنتیکی بیماری‌ها
  • 25. مقایسه تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی از نظر دقت مدل
  • 26. بهینه‌سازی پارامترهای حریم خصوصی برای حفظ دقت مدل
  • 27. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی حریم خصوصی و دقت
  • 28. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای حفظ حریم خصوصی
  • 29. انتخاب ویژگی (Feature Selection) با در نظر گرفتن حریم خصوصی
  • 30. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین حریم خصوصی‌محور
  • 31. ابزارهای ارزیابی حریم خصوصی و دقت مدل
  • 32. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی در حوزه پزشکی و ژنومیک
  • 33. مطالعات موردی: کاربردهای موفق حریم خصوصی‌محور در پزشکی
  • 34. مطالعات موردی: کاربردهای موفق حریم خصوصی‌محور در ژنومیک
  • 35. چالش‌های قانونی و اخلاقی در استفاده از داده‌های پزشکی و ژنومیک
  • 36. استانداردهای حریم خصوصی داده‌های بهداشتی (HIPAA, GDPR)
  • 37. آینده یادگیری ماشینی حریم خصوصی‌محور در حوزه سلامت
تگ‌ها: Federated Learning Genomic Data Privacy Privacy-Preserving Machine Learning SMPC synthetic data ارزیابی دقت مدل حریم خصوصی داده حریم خصوصی در پزشکی حریم خصوصی در ژنومیک داده‌های پزشکی داده‌های ژنومیک دیفرانسিয়াল پریواسی محاسبات همومورفیک یادگیری فدرال یادگیری ماشینی حریم خصوصی‌محور

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.