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本書は、プライバシーに配慮した機械学習の実践ガイドです。差分プライバシーからk-匿名化まで、主要技術を網羅し、Pythonコード例で実践スキルを習得できます。研究者から現場のエンジニアまで、データ活用におけるプライバシー保護に興味のあるすべての人にお勧めします。
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