Séance de cours

Compression des données : Techniques de préservation de la vie privée

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Dans cours

CS-422: Database systems

This course is intended for students who want to understand modern large-scale data analysis systems and database systems. It covers a wide range of topics and technologies, and will prepare students to be able to build such systems as well as read and und ...

Description

Cette séance de cours porte sur les techniques de gestion des données qui préservent la vie privée, y compris les opérations à travers les bases de données privées, la perturbation des données, l'anonymat k et la confidentialité différentielle. Il explore également les méthodes de synthèse des données telles que la similarité Jaccard, Minhashing et Locality-Sensitive Hashing. L'instructeur explique comment trouver des éléments similaires dans divers contextes comme les tendances boursières et la similitude des documents, en utilisant des exemples pratiques et des formules mathématiques.

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Enseignant·e

Anastasia Ailamaki

Expertise SystÃ¨mes de gestion de bases de donnÃ©es, applications scientifiques, architecture des ordinateurs Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hamish Nicholson, Anna Herlihy, Yi Jiang, Eleni Zapridou, Georgiy Konstantinovich Lebedev, Ioanna Tsakalidou A dirigé les thèses EPFL de Farhan Tauheed, Radu Ioan Stoica, Manos Athanassoulis, Pinar Tözün, Adrian Daniel Popescu, Ioannis Alagiannis, Renata Borovica-Gajic, Danica Porobic, Iraklis Psaroudakis, Manos Karpathiotakis, Matthaios Alexandros Olma,

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Concepts associés (32)

Résumé automatique de texte

Un résumé est une forme de compression textuelle avec perte d'information. Un résumé automatique de texte est une version condensée d'un document textuel, obtenu au moyen de techniques informatiques. La forme la plus connue et la plus visible des condensés de textes est le résumé, représentation abrégée et exacte du contenu d'un document. Cependant, produire un résumé pertinent et de qualité demande au résumeur (un humain ou un système automatique) l'effort de sélectionner, d'évaluer, d'organiser et d'assembler des segments d'information selon leur pertinence.

False positives and false negatives

A false positive is an error in binary classification in which a test result incorrectly indicates the presence of a condition (such as a disease when the disease is not present), while a false negative is the opposite error, where the test result incorrectly indicates the absence of a condition when it is actually present. These are the two kinds of errors in a binary test, in contrast to the two kinds of correct result (a and a ).

Compression de données

La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.

Algorithme de compression sans perte

vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.

Lossy compression

In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.

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Séances de cours associées (64)

Techniques de hachage et de tri dans les systèmes de base de données

Fournit une vue d'ensemble des techniques de hachage et de tri dans les systèmes de gestion de bases de données, en mettant l'accent sur leur mise en œuvre et l'optimisation des performances.

Résumé des données : Minhashing et Locality-Sensitive Hashing

Explore la similarité Jaccard, le minhashing et le hachage sensible à la localité pour le résumé des données.

Compression: Codes sans préfixe

Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.

JPEG XS & JPEG XL: Compression de l'image de prochaine génération

Explore les standards de compression d'images JPEG XS et JPEG XL de pointe, en mettant l'accent sur leur efficacité et leur polyvalence dans diverses applications.

Compression des signaux neuraux

Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.

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