Research on IBM-DP
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
调研方向
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.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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
- 主要语言
- Python
- 星标
- 550
- 派生
- 143
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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