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Anteriormente, hablamos de la técnica Encriptación homomórfica que permite ejecutar análisis y cálculos directamente sobre los datos encriptados.Concrete ML es una de esas herramientas de código abierto que permite aprendizaje automático con preservación de la privacidad. Construido sobre Concrete, esto simplifica el uso del encriptado totalmente homomórfico (FHE) para científicos de datos, para ayudar a convertir automáticamente los modelos de aprendizaje automático en su equivalente homomórfico. Los modelos integrados de los aprendizajes automáticos de Concrete ML tienen APIs que son casi idénticas a sus contrapartes scikit-learn. También se puede convertir redes de PyTorch a FHE con APIs de conversión de Concrete ML. Tomar en cuenta, sin embargo, que FHE con Concrete ML puede ser lento sin hardware optimizado.
