Com o crescente uso de aprendizado de máquina em diversas áreas, surge a preocupação com a proteção dos dados pessoais utilizados para treinar modelos. Técnicas como a privacidade diferencial permitem que modelos de aprendizado de máquina sejam treinados de forma a garantir a proteção dos dados, mantendo a utilidade da informação.

Justificativa: A privacidade dos dados é um tema crítico na era da informação, especialmente com regulamentações como o GDPR e a LGPD. Implementar técnicas de aprendizado de máquina que garantam a proteção da privacidade é essencial para desenvolver soluções éticas e seguras.

Objetivo Geral: Desenvolver e implementar técnicas de aprendizado de máquina responsável que incorporem privacidade diferencial, avaliando sua eficácia e impacto na qualidade dos modelos.

Objetivos Específicos:

• Estudar os conceitos de privacidade diferencial e aprendizado de máquina responsável.
• Desenvolver modelos de aprendizado de máquina que incorporem privacidade diferencial.
• Implementar e testar esses modelos em diferentes conjuntos de dados.
• Avaliar a eficácia da privacidade diferencial e o impacto na precisão dos modelos.
• Documentar todo o processo e os resultados obtidos.