Конфиденциальность данных и ML

Конфиденциальность данных и ML

Растущее внимание к приватности требует переосмысления подходов к работе с данными и машинному обучению. Появляется запрос на ML-системы, уважающие конфиденциальность пользователей, и приложения, построенные с учетом приватности by design. Это становится не просто этическим требованием, но и конкурентным преимуществом.

Связи

• Дилемма доступности образования и защиты от эксплуатации — обе заметки о балансе между открытостью и защитой интересов
• Децентрализованное образование как будущее — децентрализация данных через AI-двойников решает проблему конфиденциальности при масштабировании
• Ограничения инструментов требуют обходных путей — privacy-ограничения ML-систем требуют архитектурных компромиссов и обходных решений

---

Источник: Telegram, 2019-05-17