Kai branduolys yra sujungtas su duomenimis, o originalas yra privatus, ar šakotasis branduolys gali būti viešas ir jei taip, tai nėra privatumo pažeidimas?
Kalbant apie duomenų mokslo projektus tokiose platformose kaip „Kaggle“, branduolio „išsišakojimas“ apima išvestinio darbo kūrimą, pagrįstą esamu branduoliu. Šis procesas gali sukelti klausimų dėl duomenų privatumo, ypač kai pradinis branduolys yra privatus. Norint atsakyti į klausimą, ar šakotasis branduolys gali būti paskelbtas viešai, kai originalas yra privatus, ir ar tai yra privatumo pažeidimas, būtina suprasti pagrindinius principus, reglamentuojančius duomenų naudojimą ir privatumą tokiose platformose kaip Kaggle.
„Google“ dukterinė įmonė „Kaggle“ teikia platformą, kurioje duomenų mokslininkai ir mašininio mokymosi entuziastai gali bendradarbiauti, konkuruoti ir dalytis savo darbais. Platforma palaiko branduolių, kurie iš esmės yra nešiojamieji kompiuteriai, kuriuose yra kodas, duomenys ir dokumentai, susiję su konkrečiu duomenų mokslo projektu, naudojimą. Šie branduoliai gali būti vieši arba privatūs, atsižvelgiant į vartotojo nuostatas ir naudojamų duomenų pobūdį.
Kai branduolys yra šakotis, tai reiškia, kad sukuriama nauja branduolio versija, leidžianti vartotojui remtis esamu darbu. Tai panašu į šakos kūrimą versijų valdymo sistemose, pvz., Git, kur vartotojas gali modifikuoti ir išplėsti pradinį darbą nepaveikdamas jo. Tačiau klausimas, ar šakotas branduolys gali būti paskelbtas viešai, kai originalas yra privatus, priklauso nuo kelių veiksnių:
1. Duomenų privatumo politika: Kaggle turi aiškias gaires ir politiką, susijusią su duomenų privatumu. Kai duomenys įkeliami į Kaggle, vartotojas turi nurodyti duomenų privatumo lygį. Jei duomenys pažymėti kaip privatūs, tai reiškia, kad jie nėra skirti viešai dalytis be aiškaus duomenų savininko leidimo. Šis apribojimas yra svarbus siekiant išlaikyti jautrių duomenų konfidencialumą ir vientisumą.
2. Forking leidimai: sujungiant branduolį, kuriame yra privačių duomenų, šakotoji versija paveldi pradinio branduolio privatumo nustatymus. Tai reiškia, kad jei pradinis branduolys yra privatus, šakotasis branduolys taip pat turi likti privatus, nebent duomenų savininkas suteikia aiškų leidimą pakeisti jo būseną. Tai yra apsaugos priemonė, apsauganti nuo neteisėto privačių duomenų dalijimosi.
3. Intelektinė nuosavybė ir duomenų nuosavybė: branduolyje esantiems duomenims dažnai taikomos intelektinės nuosavybės teisės. Duomenų savininkas išlaiko kontrolę, kaip duomenys naudojami ir dalijamasi. Kai vartotojas šakojasi branduoliui, jis turi gerbti šias teises ir negali vienašališkai nuspręsti, kad šakotasis branduolys būtų viešas, jei jame yra privačių duomenų.
4. Platformos vykdymas: „Kaggle“ įgyvendina šiuos privatumo nustatymus per savo platformos architektūrą. Sistema sukurta taip, kad vartotojai negalėtų keisti šakotojo branduolio, kuriame yra privačių duomenų, privatumo būsenos be reikiamų leidimų. Tai daroma siekiant užtikrinti duomenų privatumo taisyklių laikymąsi ir apsaugoti duomenų savininkų interesus.
5. Etiniai samprotavimai: Be techninių ir teisinių aspektų, reikia atsižvelgti į etinius aspektus. Duomenų mokslininkai turi pareigą tvarkyti duomenis etiškai ir gerbti duomenų, su kuriais dirba, privatumą ir konfidencialumą. Paviešinus šakotą branduolį be sutikimo, gali būti pažeistas pasitikėjimas duomenų mokslo bendruomene ir gali būti padaryta žala, jei bus atskleista neskelbtina informacija.
Norėdami iliustruoti šiuos principus, apsvarstykite hipotetinį scenarijų, kai duomenų mokslininkė Alisa dirba su privačiu Kaggle branduoliu, kuriame yra jautrių finansinių duomenų. Alisos branduolys yra privatus, nes duomenys yra nuosavybės teise ir neturėtų būti atskleisti viešai. Bobas, kitas duomenų mokslininkas, mano, kad Alisos darbas yra vertingas, ir nusprendžia panaudoti jos branduolį, kad juo remtųsi. Pagal Kaggle politiką, Bobo šakotasis branduolys taip pat bus privatus, nes jame yra privatūs Alice duomenys.
Jei Bobas nori paviešinti savo šakotąjį branduolį, jis pirmiausia turi gauti aiškų Alisos, duomenų savininkės, leidimą. Šis leidimas reiškia, kad Alisa sutiktų viešai dalytis savo duomenimis, todėl gali prireikti papildomų svarstymų, pvz., anonimizuoti duomenis arba užtikrinti, kad nebūtų atskleista neskelbtina informacija. Be Alisos sutikimo Bobas negali pakeisti savo šakoto branduolio privatumo nustatymo į viešą, nes tai pažeistų Kaggle duomenų privatumo politiką ir galbūt pažeistų duomenų privatumo įstatymus.
Pagal šį scenarijų platformos vykdymo užtikrinimo mechanizmai kartu su etiniais sumetimais užtikrina, kad būtų išsaugotas pirminių duomenų privatumas. Bobo nesugebėjimas paviešinti šakoto branduolio be leidimo užkerta kelią galimam privatumo pažeidimui ir palaiko Kaggle duomenų naudojimo vientisumą.
Atsakymas į klausimą yra toks, kad šakotasis branduolys, kuriame yra privačių duomenų iš originalaus privataus branduolio, negali būti paskelbtas viešai be aiškaus duomenų savininko leidimo. Šis apribojimas taikomas siekiant užkirsti kelią privatumo pažeidimams ir užtikrinti, kad būtų laikomasi duomenų privatumo politikos. „Kaggle“ platformos architektūra kartu su duomenų privatumo gairėmis įgyvendina šią taisyklę, kad apsaugotų duomenų savininkų interesus ir išlaikytų duomenų mokslo bendruomenės pasitikėjimą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažanga mašininio mokymosi srityje:
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ar „eager“ režimas neleidžia paskirstyti „TensorFlow“ skaičiavimo funkcijų?
- Ar „Google“ debesies sprendimus galima naudoti norint atsieti kompiuteriją nuo saugyklos, kad būtų galima efektyviau lavinti ML modelį naudojant didelius duomenis?
- Ar „Google Cloud Machine Learning Engine“ (CMLE) siūlo automatinį išteklių gavimą ir konfigūravimą bei tvarko išteklių išjungimą, kai modelio mokymas baigtas?
- Ar galima treniruoti mašininio mokymosi modelius savavališkai dideliuose duomenų rinkiniuose be jokių trukdžių?
- Ar naudojant CMLE kuriant versiją reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį?
- Ar CMLE gali nuskaityti iš „Google Cloud“ saugyklos duomenų ir naudoti nurodytą išmokytą modelį išvadoms daryti?
- Ar Tensorflow gali būti naudojamas giliųjų neuronų tinklų (DNN) mokymui ir išvadoms?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje „Mašininio mokymosi tobulinimas“.