Kada je kernel račvan s podacima, a izvornik je privatan, može li račvasti biti javan i ako jest, nije li to povreda privatnosti?
Kada se radi o projektima znanosti o podacima na platformama kao što je Kaggle, koncept "račvanja" kernela uključuje stvaranje izvedenog rada temeljenog na postojećem kernelu. Ovaj proces može pokrenuti pitanja o privatnosti podataka, osobito kada je izvorni kernel privatan. Kako bismo odgovorili na pitanje o tome može li račvana jezgra biti javna ako je izvornik privatan i predstavlja li to povredu privatnosti, bitno je razumjeti temeljna načela koja upravljaju korištenjem podataka i privatnošću na platformama poput Kagglea.
Kaggle, podružnica Googlea, pruža platformu na kojoj znanstvenici podataka i entuzijasti strojnog učenja mogu surađivati, natjecati se i dijeliti svoj rad. Platforma podržava korištenje kernela, koji su u biti bilježnice koje sadrže kod, podatke i dokumentaciju vezanu uz određeni projekt znanosti o podacima. Te jezgre mogu biti javne ili privatne, ovisno o korisničkim preferencijama i prirodi uključenih podataka.
Kada je kernel račvan, to znači da je stvorena nova verzija kernela, dopuštajući korisniku nadogradnju na postojećem radu. Ovo je slično stvaranju grane u sustavima kontrole verzija kao što je Git, gdje korisnik može modificirati i proširiti izvorni rad bez utjecaja na njega. Međutim, pitanje može li račvana jezgra biti javna kada je original privatan ovisi o nekoliko čimbenika:
1. Politika privatnosti podataka: Kaggle ima jasne smjernice i politike u vezi s privatnošću podataka. Kada se podaci učitaju na Kaggle, korisnik mora odrediti razinu privatnosti podataka. Ako su podaci označeni kao privatni, to znači da se ne namjeravaju javno dijeliti bez izričitog dopuštenja vlasnika podataka. Ovo je ograničenje važno za očuvanje povjerljivosti i integriteta osjetljivih podataka.
2. Dopuštenja za račvanje: Prilikom račvanja kernela koji sadrži privatne podatke, račvana verzija nasljeđuje postavke privatnosti originalnog kernela. To znači da ako je originalni kernel privatan, račvasti kernel također mora ostati privatan osim ako vlasnik podataka ne pruži izričito dopuštenje za promjenu statusa. Ovo je mjera zaštite za sprječavanje neovlaštenog dijeljenja privatnih podataka.
3. Intelektualno vlasništvo i vlasništvo nad podacima: Podaci sadržani unutar kernela često su podložni pravima intelektualnog vlasništva. Vlasnik podataka zadržava kontrolu nad načinom na koji se podaci koriste i dijele. Kada korisnik račva jezgru, mora poštivati ta prava i ne može jednostrano odlučiti učiniti račvastu jezgru javnom ako sadrži privatne podatke.
4. Provedba platforme: Kaggle provodi ove postavke privatnosti kroz svoju arhitekturu platforme. Sustav je dizajniran kako bi spriječio korisnike da mijenjaju status privatnosti račvanog kernela koji sadrži privatne podatke bez potrebnih dozvola. To se radi kako bi se osigurala usklađenost s propisima o privatnosti podataka i kako bi se zaštitili interesi vlasnika podataka.
5. Promišljanja: Osim tehničkih i pravnih aspekata, postoje etička razmatranja koja treba uzeti u obzir. Znanstvenici koji se bave podacima imaju odgovornost za etično rukovanje podacima i poštovanje privatnosti i povjerljivosti podataka s kojima rade. Objavljivanje račvaste jezgre bez pristanka moglo bi potkopati povjerenje u zajednicu znanosti o podacima i dovesti do potencijalne štete ako se osjetljive informacije izlože.
Kako bismo ilustrirali ove principe, razmotrimo hipotetski scenarij u kojem znanstvenica za podatke, Alice, radi na privatnom Kaggle kernelu koji sadrži osjetljive financijske podatke. Alicein kernel je privatan jer su podaci vlasnički i ne smiju se javno otkrivati. Bob, još jedan podatkovni znanstvenik, smatra da je Alicein rad vrijedan i odlučuje forkirati njezin kernel kako bi ga nadogradio. Prema Kaggleovim politikama, Bobova račvana jezgra također će biti privatna, budući da sadrži Aliceine privatne podatke.
Ako Bob želi objaviti svoju račvastu jezgru, prvo mora dobiti izričito dopuštenje od Alice, vlasnice podataka. Ovo bi dopuštenje uključivalo Aliceov pristanak na javno dijeljenje svojih podataka, što bi moglo zahtijevati dodatna razmatranja kao što je anonimiziranje podataka ili osiguravanje da nijedna osjetljiva informacija nije izložena. Bez Aliceina pristanka, Bob ne može promijeniti postavku privatnosti svoje račvaste jezgre u javno, jer bi to prekršilo Kaggleovu politiku privatnosti podataka i potencijalno prekršilo zakone o privatnosti podataka.
U ovom scenariju, mehanizmi provedbe platforme, u kombinaciji s etičkim razmatranjima, osiguravaju očuvanje privatnosti izvornih podataka. Bobova nemogućnost da račvastu jezgru učini javnom bez dopuštenja sprječava potencijalno kršenje privatnosti i podržava integritet korištenja podataka na Kaggleu.
Odgovor na pitanje je da račvasta jezgra koja sadrži privatne podatke iz originalne privatne jezgre ne može biti javna bez izričitog dopuštenja vlasnika podataka. Ovo je ograničenje na snazi kako bi se spriječile povrede privatnosti i kako bi se osiguralo pridržavanje pravila o privatnosti podataka. Kaggleova platformska arhitektura, zajedno sa svojim smjernicama za privatnost podataka, provodi ovo pravilo kako bi se zaštitili interesi vlasnika podataka i održalo povjerenje zajednice znanosti o podacima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u strojnom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Sprečava li eager mod funkcionalnost distribuiranog računalstva TensorFlowa?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
- Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati podatke iz Google Cloud pohrane i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u strojnom učenju