Keď sa zaoberáme projektmi v oblasti dátovej vedy na platformách ako Kaggle, koncept „forkovania“ jadra zahŕňa vytvorenie odvodeného diela založeného na existujúcom jadre. Tento proces môže vyvolať otázky týkajúce sa ochrany osobných údajov, najmä ak je pôvodné jadro súkromné. Na vyriešenie otázky, či sa rozvetvené jadro môže zverejniť, keď je originál súkromný, a či to predstavuje porušenie súkromia, je nevyhnutné pochopiť základné princípy, ktorými sa riadi používanie údajov a súkromie na platformách ako Kaggle.
Kaggle, dcérska spoločnosť Google, poskytuje platformu, kde môžu vedci údajov a nadšenci strojového učenia spolupracovať, súťažiť a zdieľať svoju prácu. Platforma podporuje používanie jadier, čo sú v podstate notebooky, ktoré obsahujú kód, údaje a dokumentáciu súvisiacu s konkrétnym projektom vedy o údajoch. Tieto jadrá môžu byť verejné alebo súkromné, v závislosti od preferencií používateľa a povahy príslušných údajov.
Keď je jadro rozvetvené, znamená to, že sa vytvorí nová verzia jadra, ktorá používateľovi umožní stavať na existujúcej práci. Je to podobné ako vytvorenie vetvy v systémoch na správu verzií, ako je Git, kde používateľ môže upravovať a rozširovať pôvodné dielo bez toho, aby to ovplyvnilo. Avšak otázka, či môže byť rozvetvené jadro zverejnené, keď je originál súkromný, závisí od niekoľkých faktorov:
1. Zásady ochrany osobných údajov: Kaggle má jasné pokyny a zásady týkajúce sa ochrany osobných údajov. Keď sa údaje nahrávajú do Kaggle, používateľ musí špecifikovať úroveň súkromia údajov. Ak sú údaje označené ako súkromné, znamená to, že nie sú určené na verejné zdieľanie bez výslovného povolenia vlastníka údajov. Toto obmedzenie je dôležité pre zachovanie dôvernosti a integrity citlivých údajov.
2. Povolenia na rozvetvenie: Pri rozvetvení jadra, ktoré obsahuje súkromné údaje, rozvetvená verzia zdedí nastavenia ochrany osobných údajov pôvodného jadra. To znamená, že ak je pôvodné jadro súkromné, rozvetvené jadro musí tiež zostať súkromné, pokiaľ vlastník údajov neposkytne výslovné povolenie na zmenu jeho stavu. Ide o ochranu, ktorá zabráni neoprávnenému zdieľaniu súkromných údajov.
3. Duševné vlastníctvo a vlastníctvo údajov: Údaje obsiahnuté v jadre často podliehajú právam duševného vlastníctva. Vlastník údajov si ponecháva kontrolu nad tým, ako sa údaje používajú a zdieľajú. Keď používateľ forkne jadro, musí rešpektovať tieto práva a nemôže sa jednostranne rozhodnúť zverejniť rozvetvené jadro, ak obsahuje súkromné údaje.
4. Presadzovanie platformy: Kaggle presadzuje tieto nastavenia ochrany osobných údajov prostredníctvom architektúry svojej platformy. Systém je navrhnutý tak, aby zabránil používateľom meniť stav súkromia rozvetveného jadra, ktoré obsahuje súkromné údaje, bez potrebných povolení. Deje sa tak s cieľom zabezpečiť súlad s nariadeniami o ochrane osobných údajov a chrániť záujmy vlastníkov údajov.
5. Etické úvahy: Okrem technických a právnych aspektov je potrebné vziať do úvahy aj etické aspekty. Vedci údajov sú zodpovední za etické zaobchádzanie s údajmi a za rešpektovanie súkromia a dôvernosti údajov, s ktorými pracujú. Zverejnenie rozvetveného jadra bez súhlasu by mohlo podkopať dôveru v komunitu vedy o údajoch a viesť k potenciálnemu poškodeniu v prípade odhalenia citlivých informácií.
Na ilustráciu týchto princípov zvážte hypotetický scenár, kde dátová vedkyňa Alice pracuje na súkromnom jadre Kaggle, ktoré obsahuje citlivé finančné údaje. Alicino jadro je súkromné, pretože údaje sú majetkom a nemali by byť zverejnené. Bob, ďalší dátový vedec, považuje Aliceinu prácu za cennú a rozhodne sa rozvetviť jej jadro, aby na nej stavalo. Podľa Kaggleových zásad bude Bobovo rozvetvené jadro tiež súkromné, pretože obsahuje Alicine súkromné údaje.
Ak chce Bob zverejniť svoje rozvetvené jadro, musí najprv získať výslovné povolenie od Alice, vlastníka údajov. Toto povolenie by znamenalo, že Alice súhlasí s verejným zdieľaním svojich údajov, čo si môže vyžadovať ďalšie úvahy, ako je anonymizácia údajov alebo zabezpečenie, aby neboli odhalené žiadne citlivé informácie. Bez súhlasu Alice nemôže Bob zmeniť nastavenie ochrany osobných údajov svojho rozvetveného jadra na verejné, pretože by to porušilo zásady ochrany osobných údajov spoločnosti Kaggle a potenciálne by porušilo zákony o ochrane osobných údajov.
V tomto scenári mechanizmy presadzovania platformy v kombinácii s etickými úvahami zabezpečujú zachovanie súkromia pôvodných údajov. Bobova neschopnosť zverejniť rozvetvené jadro bez povolenia zabraňuje potenciálnemu narušeniu súkromia a zachováva integritu používania údajov na Kaggle.
Odpoveď na otázku je, že rozvetvené jadro obsahujúce súkromné údaje z pôvodného súkromného jadra nemožno zverejniť bez výslovného povolenia vlastníka údajov. Toto obmedzenie je zavedené, aby sa zabránilo narušeniu súkromia a aby sa zabezpečilo dodržiavanie zásad ochrany osobných údajov. Architektúra platformy Kaggle spolu s jej usmerneniami o ochrane osobných údajov presadzuje toto pravidlo na ochranu záujmov vlastníkov údajov a na udržanie dôvery komunity vedy o údajoch.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Pokrok v strojovom učení:
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Bráni dychový režim distribuovanej výpočtovej funkcii TensorFlow?
- Dajú sa cloudové riešenia Google použiť na oddelenie výpočtovej techniky od úložiska pre efektívnejšie trénovanie modelu ML s veľkými dátami?
- Ponúka nástroj Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získavanie a konfiguráciu zdrojov a zabezpečuje ich vypnutie po dokončení školenia modelu?
- Je možné trénovať modely strojového učenia na ľubovoľne veľkých súboroch údajov bez štikútania?
- Vyžaduje si pri použití CMLE vytvorenie verzie špecifikáciu zdroja exportovaného modelu?
- Môže CMLE čítať údaje z úložiska Google Cloud a použiť určený model na odvodenie?
- Môže byť Tensorflow použitý na tréning a odvodenie hlbokých neurónových sietí (DNN)?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v časti Pokrok v strojovom učení