Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
Kada se bavite projektima nauke o podacima na platformama kao što je Kaggle, koncept "račvanja" kernela uključuje kreiranje izvedenog rada zasnovanog na postojećem kernelu. Ovaj proces može pokrenuti pitanja o privatnosti podataka, posebno kada je originalni kernel privatan. Da bismo odgovorili na pitanje da li se račvasto jezgro može objaviti kada je original privatan, i da li to predstavlja kršenje privatnosti, bitno je razumjeti osnovne principe koji regulišu korištenje podataka i privatnost na platformama kao što je Kaggle.
Kaggle, podružnica Google-a, pruža platformu na kojoj naučnici podataka i entuzijasti mašinskog učenja mogu sarađivati, nadmetati se i dijeliti svoj rad. Platforma podržava upotrebu kernela, koji su u suštini bilježnice koje sadrže kod, podatke i dokumentaciju vezanu za određeni projekt nauke o podacima. Ovi kerneli mogu biti javni ili privatni, ovisno o preferencijama korisnika i prirodi uključenih podataka.
Kada se kernel račva, to znači da se kreira nova verzija kernela, omogućavajući korisniku da nadograđuje postojeći rad. Ovo je slično stvaranju grane u sistemima za kontrolu verzija kao što je Git, gdje korisnik može modificirati i proširiti originalni rad bez utjecaja na njega. Međutim, pitanje da li se račvasto jezgro može objaviti kada je original privatan zavisi od nekoliko faktora:
1. Politika privatnosti podataka: Kaggle ima jasne smjernice i politike u vezi s privatnošću podataka. Kada se podaci učitavaju u Kaggle, korisnik mora odrediti nivo privatnosti podataka. Ako su podaci označeni kao privatni, to znači da nisu namijenjeni za javno dijeljenje bez izričite dozvole vlasnika podataka. Ovo ograničenje je važno za održavanje povjerljivosti i integriteta osjetljivih podataka.
2. Forking Permissions: Kada račvate kernel koji sadrži privatne podatke, forkirana verzija nasljeđuje postavke privatnosti originalnog kernela. To znači da ako je originalno jezgro privatno, račvano jezgro također mora ostati privatno osim ako vlasnik podataka ne pruži izričitu dozvolu za promjenu njegovog statusa. Ovo je zaštitna mjera za sprječavanje neovlaštenog dijeljenja privatnih podataka.
3. Intelektualno vlasništvo i vlasništvo nad podacima: Podaci sadržani u kernelu često su podložni pravima intelektualnog vlasništva. Vlasnik podataka zadržava kontrolu nad načinom na koji se podaci koriste i dijele. Kada korisnik račva kernel, mora poštovati ova prava i ne može jednostrano odlučiti da račvano jezgro učini javnim ako sadrži privatne podatke.
4. Sprovođenje platforme: Kaggle sprovodi ove postavke privatnosti kroz svoju arhitekturu platforme. Sistem je dizajniran da spriječi korisnike da mijenjaju status privatnosti račvastog kernela koji sadrži privatne podatke bez potrebnih dozvola. Ovo se radi kako bi se osigurala usklađenost sa propisima o privatnosti podataka i kako bi se zaštitili interesi vlasnika podataka.
5. etička razmatranja: Osim tehničkih i pravnih aspekata, potrebno je uzeti u obzir etička pitanja. Naučnici podataka imaju odgovornost da etički rukuju podacima i da poštuju privatnost i povjerljivost podataka s kojima rade. Objavljivanje račvastog kernela bez pristanka moglo bi potkopati povjerenje u zajednicu nauke o podacima i dovesti do potencijalne štete ako se otkriju osjetljive informacije.
Da biste ilustrirali ove principe, razmotrite hipotetički scenario u kojem naučnik podataka, Alice, radi na privatnom Kaggle kernelu koji sadrži osjetljive finansijske podatke. Alice's kernel je privatan jer su podaci vlasnički i ne bi trebalo da se otkrivaju javno. Bob, još jedan naučnik za podatke, smatra da je Alisin rad vredan i odlučuje da se račva njeno jezgro kako bi se nadovezala na njega. Prema Kaggleovoj politici, Bobovo račvasto jezgro će također biti privatno, jer sadrži Aliceine privatne podatke.
Ako Bob želi da svoje račvasto jezgro učini javnim, prvo mora dobiti eksplicitnu dozvolu od Alice, vlasnika podataka. Ova dozvola bi uključivala Alice da pristane da javno podijeli svoje podatke, što bi moglo zahtijevati dodatna razmatranja kao što je anonimizacija podataka ili osiguranje da nijedna osjetljiva informacija nije izložena. Bez Aliceinog pristanka, Bob ne može promijeniti postavku privatnosti svog forked kernela u javnost, jer bi to prekršilo Kaggleove politike privatnosti podataka i potencijalno kršilo zakone o privatnosti podataka.
U ovom scenariju, mehanizmi primjene platforme, u kombinaciji s etičkim razmatranjima, osiguravaju očuvanje privatnosti originalnih podataka. Bobova nemogućnost da račvasto jezgro učini javnim bez dozvole sprečava potencijalno kršenje privatnosti i održava integritet upotrebe podataka na Kaggleu.
Odgovor na pitanje je da račvasto jezgro koje sadrži privatne podatke iz originalnog privatnog kernela ne može biti javno bez eksplicitne dozvole vlasnika podataka. Ovo ograničenje je na snazi kako bi se spriječilo kršenje privatnosti i osiguralo da se poštuju pravila o privatnosti podataka. Arhitektura Kaggle platforme, zajedno sa svojim smjernicama o privatnosti podataka, primjenjuje ovo pravilo kako bi zaštitila interese vlasnika podataka i održala povjerenje zajednice nauke o podacima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Da li eager mode sprječava funkcionalnost distribuiranog računanja TensorFlow-a?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu 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 mašinskom učenju