Research on IBM-DP
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning, security
Direzione di ricerca
Start by reviewing the IBM differential privacy library linked in the issue, focusing on its noise mechanisms and supported ML algorithms. Document what the library supports, how those capabilities could integrate with PyDP, and any additional questions or scope boundaries discovered.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
What?
As part of our new road-map, we want to integrate other noise mechanisms, and IBMDP has a lot of functionality from noise mechanisms to ML algorithms.
- Research into different noise mechanisms
- Research into ML algorithms supported.
The research would include how the noise mechanisms works+ ML algorithms, what all does that library support and how can we integrate it with PyDP.
Note: This is open-ended research and the scope of questions might not be limited to mentioned above.
How long?
2 weeks
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 550
- Fork
- 143
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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