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Nidhi Hegde

Titre

  • Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
  • Stratégie pancanadienne en matière d’IA

À Propos

Les recherches de Nidhi Hedge portent sur une compréhension approfondie de la confidentialité et de l’équité dans les algorithmes et les systèmes d’apprentissage automatique, et sur la conception d’algorithmes visant à préserver la confidentialité et à garantir l’équité. Nidhe Hedge s’intéresse à la génération de données synthétiques confidentielles, au partage séquentiel de données qui préserve la confidentialité, à la compréhension de la confidentialité dans un contexte de données séquentielles et non indépendantes, et à la compréhension des compromis potentiels entre confidentialité et équité.

Publications Pertinentes

  • B. Wang, N. Hegde. « Privacy-preserving q-learning with functional noise in continuous spaces », Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019).
  • F. Cecchi, N. Hegde. « Adaptive active hypothesis testing under limited information », Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2017).
  • A. Mukhopadhyay, N. Hegde, M. Lelarge. « Asymptotics of Replication and Matching in Large Caching Systems », IEEE/ACM Transactions on Networking, 27(4):1657-1688, 2019.
  • S. Banerjee, N. Hegde, L. Massoulié. « The price of privacy in untrusted recommender systems », IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 9(7):1319-1331, 2015.

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