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JAX-Privacyで差分プライバシーを実運用へ

GoogleのJAX-Privacyは差分プライバシー（個々のデータが結果に与える影響を数値で制御する仕組み）を大規模機械学習で実運用するための実装と最適化を示し、導入前には精度低下や計算・通信コストなどのトレードオフを小規模実験で慎重に評価することを勧めます。