В настоящий момент в рамках национального проекта «Экономика данных» существует потребность в синтетических данных для обучения модели, реализующей процесс Цифрового забвения, в том числе цифровых следов пользователей с учетом национальной юрисдикции Российской Федерации

Целью данного проекта является изучение механизмов цифрового забвения, включая разработку и применение моделей машинного обучения для анализа и прогнозирования поведения информации в цифровых средах. Будут рассмотрены различные аспекты управления данными, такие как автоматизация процессов удаления данных, сохранение конфиденциальности и управление доступом к информации в применимости к конкретной задаче "цифрового забвения". Также будут генерироваться синтетические данные для дальнейшего...Подробнее

- Представление проекта - Постерная сессия - Защита проекта - Регулярные (раз в 2 недели) встречи и отчеты с руководителем проекта

Отчёты по проекту в соответствии с требованиями МИЭМ НИУ ВШЭ.

Язык программирования Python WolframAlpha Опционально: язык R, библиотеки Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost для классификации и регрессии, TensorFlow и PyTorch в случае использования механизмов глубокого обучения, Apache Hadoop, Spark для распределённых вычислений.

Методы машинного обучения Законодательство Российской Федерации в области информационных технологий и персональных данных