Wanneer 'n kern met data gevurk is en die oorspronklike is privaat, kan die gevurkte een publiek wees en indien wel, is dit nie 'n privaatheidskending nie?
Wanneer dit met datawetenskapprojekte op platforms soos Kaggle handel, behels die konsep om 'n kern te "vurk" die skep van 'n afgeleide werk gebaseer op 'n bestaande kern. Hierdie proses kan vrae oor dataprivaatheid laat ontstaan, veral wanneer die oorspronklike kern privaat is. Om die vraag aan te spreek oor of 'n gevurkte kern openbaar gemaak kan word wanneer die oorspronklike privaat is, en of dit 'n privaatheidskending uitmaak, is dit noodsaaklik om die onderliggende beginsels wat datagebruik en privaatheid op platforms soos Kaggle beheer, te verstaan.
Kaggle, 'n filiaal van Google, bied 'n platform waar datawetenskaplikes en masjienleer-entoesiaste kan saamwerk, meeding en hul werk kan deel. Die platform ondersteun die gebruik van pitte, wat in wese notaboeke is wat kode, data en dokumentasie bevat wat verband hou met 'n spesifieke datawetenskapprojek. Hierdie pitte kan óf publiek óf privaat wees, afhangende van die gebruiker se voorkeure en die aard van die betrokke data.
Wanneer 'n kern gevurk word, beteken dit dat 'n nuwe weergawe van die kern geskep word, wat die gebruiker in staat stel om voort te bou op die bestaande werk. Dit is soortgelyk aan die skep van 'n tak in weergawebeheerstelsels soos Git, waar die gebruiker die oorspronklike werk kan verander en uitbrei sonder om dit te beïnvloed. Die vraag of 'n gevurkte pit openbaar gemaak kan word wanneer die oorspronklike privaat is, hang egter af van verskeie faktore:
1. Data Privaatheidsbeleide: Kaggle het duidelike riglyne en beleide rakende dataprivaatheid. Wanneer data na Kaggle opgelaai word, moet die gebruiker die data se privaatheidsvlak spesifiseer. As die data as privaat gemerk is, beteken dit dat dit nie bedoel is om publiek gedeel te word sonder uitdruklike toestemming van die data-eienaar nie. Hierdie beperking is belangrik om die vertroulikheid en integriteit van sensitiewe data te handhaaf.
2. Forking Permissies: Wanneer 'n kern gevurk word wat privaat data bevat, erf die gevurkte weergawe die privaatheidinstellings van die oorspronklike kern. Dit beteken dat as die oorspronklike kern privaat is, die gevurkte kern ook privaat moet bly tensy die data-eienaar uitdruklike toestemming gee om sy status te verander. Dit is 'n beskerming om ongemagtigde deel van private data te voorkom.
3. Intellektuele eiendom en data-eienaarskap: Die data vervat in 'n kern is dikwels onderhewig aan intellektuele eiendomsregte. Die data-eienaar behou beheer oor hoe die data gebruik en gedeel word. Wanneer 'n gebruiker 'n kern vurk, moet hulle hierdie regte respekteer en kan nie eensydig besluit om die gevurkte kern publiek te maak as dit private data bevat nie.
4. Platformhandhawing: Kaggle dwing hierdie privaatheidinstellings af deur sy platformargitektuur. Die stelsel is ontwerp om te verhoed dat gebruikers die privaatheidstatus van 'n gevurkte kern wat privaat data bevat sonder die nodige toestemmings verander. Dit word gedoen om voldoening aan dataprivaatheidsregulasies te verseker en om die belange van data-eienaars te beskerm.
5. Etiese oorwegings: Buiten die tegniese en wetlike aspekte is daar etiese oorwegings om in ag te neem. Datawetenskaplikes het 'n verantwoordelikheid om data eties te hanteer en om die privaatheid en vertroulikheid van die data waarmee hulle werk te respekteer. Om 'n gevurkte kern openbaar te maak sonder toestemming kan vertroue in die datawetenskapgemeenskap ondermyn en tot potensiële skade lei as sensitiewe inligting blootgelê word.
Om hierdie beginsels te illustreer, oorweeg 'n hipotetiese scenario waar 'n datawetenskaplike, Alice, aan 'n private Kaggle-kern werk wat sensitiewe finansiële data bevat. Alice se kern is privaat omdat die data eie is en nie in die openbaar bekend gemaak moet word nie. Bob, nog 'n datawetenskaplike, vind Alice se werk waardevol en besluit om haar kern te vurk om daarop voort te bou. Volgens Kaggle se beleide sal Bob se gevurkte kern ook privaat wees, aangesien dit Alice se private data bevat.
As Bob sy gevurkte kern publiek wil maak, moet hy eers eksplisiete toestemming van Alice, die data-eienaar, verkry. Hierdie toestemming sal behels dat Alice instem om haar data in die openbaar te deel, wat bykomende oorwegings kan vereis, soos om die data te anonimiseer of te verseker dat geen sensitiewe inligting blootgestel word nie. Sonder Alice se toestemming kan Bob nie die privaatheidinstelling van sy gevurkte kern na publiek verander nie, aangesien dit Kaggle se dataprivaatheidsbeleide sou oortree en moontlik dataprivaatheidswette sou oortree.
In hierdie scenario verseker die platform se afdwingingsmeganismes, gekombineer met etiese oorwegings, dat die privaatheid van die oorspronklike data bewaar word. Bob se onvermoë om die gevurkte kern sonder toestemming publiek te maak, verhoed 'n potensiële privaatheidskending en handhaaf die integriteit van datagebruik op Kaggle.
Die antwoord op die vraag is dat 'n gevurkte kern wat private data van 'n oorspronklike private kern bevat, nie openbaar gemaak kan word sonder uitdruklike toestemming van die data-eienaar nie. Hierdie beperking is in plek om privaatheidskendings te voorkom en om te verseker dat dataprivaatheidsbeleide nagekom word. Kaggle se platformargitektuur, tesame met sy dataprivaatheidsriglyne, dwing hierdie reël af om die belange van data-eienaars te beskerm en om die vertroue van die datawetenskapgemeenskap te behou.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer