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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)es
dc.contributor.advisorYovine, Sergioes
dc.contributor.authorVisca, Ramiroes
dc.date.accessioned2021-10-01T11:59:48Z-
dc.date.available2021-10-01T11:59:48Z-
dc.date.issued2021-09-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/463-
dc.description.abstractEl presente trabajo surge como una investigación motivada por la necesidad de proteger la privacidad de los usuarios de sistemas en contextos de análisis estadístico, inteligencia artificial y publicación de datos. Para ello se ha llevado a cabo un estudio del estado del arte y se han explorado técnicas de privatización de datos basadas en Privacidad Diferencial.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.description.sponsorshipICT4Ves
dc.language.isoenges
dc.publisherUniversidad ORT Uruguayes
dc.rightsAcceso abiertoes
dc.subjectDifferential Privacyes
dc.subjectDeep Learninges
dc.subjectOpen Dataes
dc.titleEstudio de modelos de privacidad de datoses
dc.typeTesis de maestríaes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.identifier.aniiPOS_ICT4V_2016_1_15, FSDA_1_2018_1_154419, FMV_1_2019_1_155913.es
dc.type.versionEnviadoes
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Información/Ciencias de la Computación e Informaciónes
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