Privacidad Diferencial los Clasificadores Naive Bayes y K-Means.

Ponente(s): Victor Manuel Ortiz Rosas

En este trabajo, se discute la aplicación de la privacidad diferencial en la clasificación Naive Bayes, una técnica fundamental en el aprendizaje de máquina que utiliza un enfoque probabilístico. Se abordan los conceptos básicos de ambos campos y se demuestra cómo se pueden integrar para proteger datos sensibles sin sacrificar significativamente la precisión del modelo. Además, se realiza una comparación con el método tradicional de k-means, que sigue un enfoque no probabilístico.