×
1 Vyberte Certifikáty EITC/EITCA
2 Učte se a absolvujte online zkoušky
3 Získejte certifikaci svých IT dovedností

Potvrďte své IT dovednosti a kompetence v rámci evropského rámce IT certifikace odkudkoli na světě plně online.

Akademie EITCA

Norma atestace digitálních dovedností od Evropského institutu pro certifikaci IT s cílem podporovat rozvoj digitální společnosti

PŘIHLÁSIT SE DO SVÉHO ÚČTU

VYTVOŘIT ÚČET Zapomenuté heslo?

Zapomenuté heslo?

AAH, počkej, já si vzpomínám!

VYTVOŘIT ÚČET

MÁTE JIŽ ÚČET?
EVROPSKÁ INFORMAČNÍ TECHNOLOGIE CERTIFIKACE AKADEMIE - ZKOUŠENÍ VAŠICH PROFESIONÁLNÍCH DIGITÁLNÍCH SCHOPNOSTÍ
  • REGISTRACE
  • PŘIHLÁŠENÍ
  • INFO

Akademie EITCA

Akademie EITCA

Evropský institut pro certifikaci informačních technologií - EITCI ASBL

Poskytovatel certifikace

Institut EITCI ASBL

Brusel, Evropská unie

Řídící rámec evropské certifikace IT (EITC) na podporu IT profesionality a digitální společnosti

  • CERTIFIKÁTY
    • AKADEMIE EITCA
      • KATALOG EITCA AKADEMIÍ<
      • EITCA/CG POČÍTAČOVÁ GRAFIKA
      • EITCA/IS BEZPEČNOST INFORMACÍ
      • EITCA/BI OBCHODNÍ INFORMACE
      • KLÍČOVÉ KOMPETENCE EITCA/KC
      • E-VLÁDA EITCA/EG
      • ROZVOJ WEBU EITCA/WD
      • UMĚLÁ INTELIGENCE EITCA/AI
    • CERTIFIKÁTY EITC
      • KATALOG CERTIFIKÁTŮ EITC<
      • CERTIFIKÁTY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY
      • CERTIFIKÁTY WEBOVÉHO DESIGNU
      • 3D DESIGN CERTIFIKÁTY
      • KANCELÁŘSKÁ IT CERTIFIKÁTY
      • OSVĚDČENÍ O BITCOINU BLOCKCHAINU
      • CERTIFIKÁT WORDPRESS
      • CERTIFIKÁT CLOUDOVÉ PLATFORMYNOVÉ
    • CERTIFIKÁTY EITC
      • INTERNETOVÁ CERTIFIKÁTY
      • CERTIFIKÁTY CRYPTOGRAPHY
      • OBCHODNÍ CERTIFIKÁTY
      • CERTIFIKÁTY TELEWORKU
      • PROGRAMOVACÍ CERTIFIKÁTY
      • OSVĚDČENÍ DIGITÁLNÍHO PORTRÉTU
      • CERTIFIKÁTY ROZVOJE WEBU
      • Hluboká osvědčení o učeníNOVÉ
    • OSVĚDČENÍ PRO
      • VEŘEJNÁ SPRÁVA EU
      • UČITELÉ A ŠKOLCI
      • IT BEZPEČNOSTNÍ PROFESIONÁLY
      • DESIGNÉŘI & UMĚLCI
      • OBCHODNÍCI A MANAŽÉŘI
      • VÝVOJE BLOCKCHAINŮ
      • WEBOVÝ VÝVOJÁŘ
      • CLOUD AI EXPERTINOVÉ
  • DOPORUČENÉ
  • DOTACE
  • JAK TO FUNGUJE
  •   IT ID
  • O
  • KONTAKT
  • MOJE OBJEDNÁVKA
    Vaše aktuální objednávka je prázdná.
EITCIINSTITUTE
CERTIFIED

Když je jádro rozvětveno daty a originál je soukromý, může být rozvětvené jádro veřejné, a pokud ano, nejedná se o porušení soukromí?

by Klaus Bertram / Čtvrtek, 10 2024 říjnu / Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok ve strojovém učení, Projekt datové vědy s Kaggle

Když se zabýváme projekty datové vědy na platformách jako Kaggle, koncept „forkingu“ jádra zahrnuje vytvoření odvozeného díla založeného na existujícím jádře. Tento proces může vyvolat otázky týkající se ochrany osobních údajů, zejména pokud je původní jádro soukromé. Chcete-li vyřešit otázku, zda lze rozvětvené jádro zveřejnit, když je originál soukromý, a zda to představuje porušení soukromí, je nezbytné porozumět základním principům, jimiž se řídí používání dat a soukromí na platformách, jako je Kaggle.

Kaggle, dceřiná společnost Googlu, poskytuje platformu, kde mohou datoví vědci a nadšenci strojového učení spolupracovat, soutěžit a sdílet svou práci. Platforma podporuje použití jader, což jsou v podstatě notebooky, které obsahují kód, data a dokumentaci související s konkrétním projektem datové vědy. Tato jádra mohou být buď veřejná, nebo soukromá, v závislosti na preferencích uživatele a povaze příslušných dat.

Když je jádro rozvětveno, znamená to, že je vytvořena nová verze jádra, která uživateli umožňuje stavět na stávající práci. Je to podobné jako vytvoření větve v systémech správy verzí, jako je Git, kde uživatel může upravovat a rozšiřovat původní práci, aniž by to ovlivnilo. Otázka, zda lze rozvětvené jádro zveřejnit, když je originál soukromý, závisí na několika faktorech:

1. Zásady ochrany osobních údajů: Kaggle má jasné pokyny a zásady týkající se ochrany osobních údajů. Když jsou data nahrána do Kaggle, uživatel musí určit úroveň soukromí dat. Pokud jsou data označena jako soukromá, znamená to, že nejsou určena k veřejnému sdílení bez výslovného souhlasu vlastníka dat. Toto omezení je důležité pro zachování důvěrnosti a integrity citlivých údajů.

2. Oprávnění k rozvětvení: Při rozvětvení jádra, které obsahuje soukromá data, rozvětvená verze zdědí nastavení ochrany osobních údajů původního jádra. To znamená, že pokud je původní jádro soukromé, rozvětvené jádro musí také zůstat soukromé, pokud vlastník dat neposkytne výslovné povolení ke změně jeho stavu. Jedná se o pojistku, která zabrání neoprávněnému sdílení soukromých dat.

3. Duševní vlastnictví a vlastnictví dat: Data obsažená v jádře často podléhají právům duševního vlastnictví. Vlastník dat si ponechává kontrolu nad tím, jak jsou data používána a sdílena. Když uživatel rozvětví jádro, musí tato práva respektovat a nemůže se jednostranně rozhodnout zveřejnit rozvětvené jádro, pokud obsahuje soukromá data.

4. Prosazování platformy: Kaggle vynucuje tato nastavení ochrany osobních údajů prostřednictvím architektury své platformy. Systém je navržen tak, aby zabránil uživatelům ve změně stavu soukromí rozvětveného jádra, které obsahuje soukromá data, bez potřebných oprávnění. Děje se tak s cílem zajistit soulad s předpisy o ochraně osobních údajů a chránit zájmy vlastníků údajů.

5. Etické úvahy: Kromě technických a právních aspektů je třeba vzít v úvahu etické aspekty. Datoví vědci mají odpovědnost za etické zacházení s daty a za respektování soukromí a důvěrnosti dat, se kterými pracují. Zveřejnění rozvětveného jádra bez souhlasu by mohlo podkopat důvěru v komunitu datové vědy a vést k potenciálnímu poškození, pokud by byly odhaleny citlivé informace.

Pro ilustraci těchto principů zvažte hypotetický scénář, kdy datová vědkyně Alice pracuje na soukromém jádru Kaggle, které obsahuje citlivá finanční data. Alicino jádro je soukromé, protože data jsou majetkem a neměla by být zveřejněna. Bob, další datový vědec, považuje Alicinu práci za hodnotnou a rozhodne se rozvětvit její jádro, aby na ní mohlo stavět. Podle Kaggleových zásad bude Bobovo rozvětvené jádro také soukromé, protože obsahuje soukromá data Alice.

Pokud chce Bob zveřejnit své rozvětvené jádro, musí nejprve získat výslovné povolení od Alice, vlastníka dat. Toto povolení by znamenalo, že Alice bude souhlasit s veřejným sdílením svých údajů, což může vyžadovat další úvahy, jako je anonymizace údajů nebo zajištění, že nebudou vystaveny žádné citlivé informace. Bez souhlasu Alice nemůže Bob změnit nastavení ochrany soukromí svého rozvětveného jádra na veřejné, protože by to porušilo zásady ochrany osobních údajů Kaggle a potenciálně porušilo zákony na ochranu osobních údajů.

V tomto scénáři donucovací mechanismy platformy v kombinaci s etickými ohledy zajišťují zachování soukromí původních dat. Bobova neschopnost zveřejnit rozvětvené jádro bez povolení zabraňuje potenciálnímu narušení soukromí a udržuje integritu používání dat na Kaggle.

Odpověď na otázku zní, že rozvětvené jádro obsahující soukromá data z původního soukromého jádra nelze zveřejnit bez výslovného povolení vlastníka dat. Toto omezení je na místě, aby se zabránilo narušení soukromí a aby bylo zajištěno dodržování zásad ochrany osobních údajů. Architektura platformy Kaggle spolu s jejími pokyny pro ochranu osobních údajů prosazuje toto pravidlo, aby chránila zájmy vlastníků dat a udržela důvěru komunity vědy o datech.

Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Pokrok ve strojovém učení:

  • Do jaké míry Kubeflow skutečně zjednodušuje správu pracovních postupů strojového učení na Kubernetes, vezmeme-li v úvahu dodatečnou složitost jeho instalace, údržby a křivky učení pro multidisciplinární týmy?
  • Jak může expert v Colabu optimalizovat využití volných GPU/TPU, spravovat perzistenci dat a závislosti mezi relacemi a zajistit reprodukovatelnost a spolupráci v rozsáhlých projektech datové vědy?
  • Jak podobnost mezi zdrojovou a cílovou datovou sadou, spolu s regularizačními technikami a volbou rychlosti učení, ovlivňuje efektivitu transferového učení aplikovaného prostřednictvím TensorFlow Hub?
  • Jak se liší přístup extrakce feature od jemného ladění v transferovém učení s TensorFlow Hub a v jakých situacích je oba pohodlnější?
  • Co rozumíte pod pojmem transferové učení a jak si myslíte, že souvisí s předtrénovanými modely, které nabízí TensorFlow Hub?
  • Pokud vašemu notebooku trvá hodiny trénování modelu, jak byste použili virtuální počítač s GPU a JupyterLab k urychlení procesu a organizaci závislostí bez narušení vašeho prostředí?
  • Pokud už používám notebooky lokálně, proč bych měl používat JupyterLab na virtuálním počítači s GPU? Jak mohu spravovat závislosti (pip/conda), data a oprávnění, aniž bych narušil své prostředí?
  • Může někdo bez zkušeností s Pythonem a se základními pojmy umělé inteligence použít TensorFlow.js k načtení modelu převedeného z Kerasu, interpretaci souboru model.json a shardů a zajištění interaktivních predikcí v reálném čase v prohlížeči?
  • Jak může expert na umělou inteligenci, ale začátečník v programování, využít TensorFlow.js?
  • Jaký je kompletní pracovní postup pro přípravu a trénování vlastního modelu klasifikace obrázků pomocí AutoML Vision, od sběru dat až po nasazení modelu?

Další otázky a odpovědi naleznete v části Pokrok ve strojovém učení

Další otázky a odpovědi:

  • Pole: Umělá inteligence
  • program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (přejděte do certifikačního programu)
  • Lekce: Pokrok ve strojovém učení (přejít na související lekci)
  • Téma: Projekt datové vědy s Kaggle (přejít na související téma)
V rubrice: Umělá inteligence, Vlastnictví údajů, Ochrana osobních údajů, Etické použití dat, Kaggle, Rozvětvení jádra
Domů » Umělá inteligence » EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning » Pokrok ve strojovém učení » Projekt datové vědy s Kaggle » » Když je jádro rozvětveno daty a originál je soukromý, může být rozvětvené jádro veřejné, a pokud ano, nejedná se o porušení soukromí?

Certifikační centrum

UŽIVATELSKÉ MENU

  • Můj Učet

KATEGORIE CERTIFIKÁTŮ

  • Certifikace EITC (105)
  • Certifikace EITCA (9)

Co hledáš?

  • Úvod
  • Jak to funguje?
  • Akademie EITCA
  • Dotace EITCI DSJC
  • Kompletní katalog EITC
  • Vaše objednávka
  • představoval
  •   IT ID
  • Recenze EITCA (střední publ.)
  • O nás
  • Kontakt

EITCA Academy je součástí evropského rámce IT certifikace

Evropský rámec IT certifikace byl založen v roce 2008 jako evropský standard nezávislý na dodavateli v široce dostupné online certifikaci digitálních dovedností a kompetencí v mnoha oblastech profesionálních digitálních specializací. Rámec EITC se řídí Evropský institut pro certifikaci IT (EITCI), nezisková certifikační autorita podporující růst informační společnosti a překlenutí mezery v digitálních dovednostech v EU.

Způsobilost pro EITCA Academy 90% EITCI DSJC Dotační podpora

90% z poplatků EITCA Academy dotovaných při zápisu do

    Kancelář sekretariátu Akademie EITCA

    Evropský institut pro certifikaci IT ASBL
    Brusel, Belgie, Evropská unie

    Operátor certifikačního rámce EITC/EITCA
    Rozhodující evropský standard certifikace IT
    Získat přístup Kontaktní formulář nebo volejte + 32 25887351

    Sledujte EITCI na X
    Navštivte EITCA Academy na Facebooku
    Zapojte se do EITCA Academy na LinkedIn
    Podívejte se na videa EITCI a EITCA na YouTube

    Financováno Evropskou unií

    Financoval Evropský fond pro regionální rozvoj (ERDF) a Evropský sociální fond (ESF) v řadě projektů od roku 2007, v současnosti řízených Evropský institut pro certifikaci IT (EITCI) od 2008

    Zásady bezpečnosti informací | Zásady DSRRM a GDPR | Politika ochrany dat | Záznam o činnostech zpracování | Zásady HSE | Protikorupční politika | Politika moderního otroctví

    Automaticky překládat do vašeho jazyka

    Podmínky | Zásady ochrany osobních údajů
    Akademie EITCA
    • Akademie EITCA na sociálních médiích
    Akademie EITCA


    © 2008-2026  Evropský institut pro certifikaci IT
    Brusel, Belgie, Evropská unie

    VÝŠKA
    CHAT S PODPORA
    Máte nějaké dotazy?
    Odpovíme vám zde a e-mailem. Vaše konverzace je sledována pomocí tokenu podpory.