Data Privacy

Парадокс конфиденциальности, о котором никто не говорит Вы хотите пользовательские данные. Вашему бизнесу нужны инсайты. Ваши модели машинного обучения жаждут данных. Но есть одна проблема: существуют строгие правила конфиденциальности, доверие пользователей хрупкое, как суфле во время землетрясения, и постоянная угроза утечек данных, из-за которых специалисты по соответствию спят беспокойно. Добро пожаловать в удивительный мир анонимизации данных, где можно иметь и то и другое: данные и соблюдение правил, если вы готовы сделать всё правильно....

Слоновья туша в комнате не нова — она просто стала больше, умнее и настораживающе способной запоминать всё, что вы ей скормите. И всё же мы коллективно решили, что вставлять проприетарную бизнес-логику в Claude или ChatGPT — это нормально. Спойлер: это не так. Неудобная правда, которую никто не хочет признавать Позвольте мне обозначить ситуацию тем, что должно быть очевидно, но, очевидно, не является: когда вы передаёте конфиденциальные данные в модель ИИ, эти данные не просто исчезают в каком-то безопасном хранилище....

Что такое федеративное обучение? В мире машинного обучения традиционный подход к обучению моделей искусственного интеллекта (ИИ) подразумевает централизацию огромных объёмов данных в одном месте. Однако такой метод имеет ряд недостатков, особенно когда речь идёт о конфиденциальности и безопасности данных. Здесь на помощь приходит федеративное обучение (federated learning), которое представляет собой децентрализованный и защищающий конфиденциальность способ обучения моделей ИИ. Как работает федеративное обучение Для понимания работы федеративного обучения рассмотрим этот процесс шаг за шагом:...