При использовании модели Google и ее обучении на вашем собственном экземпляре вопрос о том, сохранит ли Google улучшения, сделанные на основе ваших обучающих данных, зависит от нескольких факторов, включая конкретную службу или инструмент Google, которые вы используете, и условия обслуживания, связанные с этим инструментом. В контексте служб машинного обучения Google Cloud, понимание того, как обрабатываются данные, требует более пристального изучения базовой архитектуры и политик, которые регулируют конфиденциальность и использование данных.
Google Cloud предлагает множество сервисов и инструментов машинного обучения, таких как Google Cloud AI Platform, TensorFlow и AutoML, каждый из которых имеет свой собственный набор функций и возможностей. При обучении модели с использованием этих сервисов есть ключевые соображения относительно конфиденциальности данных и обновлений модели.
1. Владение данными и конфиденциальность: Условия обслуживания Google Cloud обычно предусматривают, что клиенты сохраняют право собственности на свои данные. Это означает, что любые данные, которые вы используете для обучения модели в Google Cloud, остаются вашей собственностью. Google стремится защищать конфиденциальность и приватность данных клиентов, а ее облачные сервисы разработаны для обеспечения соответствия различным правилам защиты данных, таким как GDPR.
2. Обучение и усовершенствование моделей: Когда вы обучаете модель машинного обучения с помощью сервисов Google Cloud, улучшения или обновления, внесенные в модель в результате ваших данных обучения, как правило, не передаются в Google, если явно не указано иное. Обученная модель и любые улучшения, полученные в результате ваших данных, остаются под вашим контролем и не включаются автоматически в глобальные модели Google.
3. Федеративное обучение: В некоторых сценариях Google использует такие методы, как федеративное обучение, когда улучшения модели агрегируются из нескольких источников без совместного использования базовых данных. В таких случаях только обновления модели отправляются обратно на центральный сервер, а отдельные точки данных не передаются. Однако это специфический подход, который не применяется универсально во всех службах машинного обучения Google Cloud.
4. Политики, специфичные для конкретных услуг: Важно ознакомиться с конкретными условиями и положениями, связанными с используемой вами службой Google Cloud. Некоторые службы могут предлагать варианты для внесения вклада в общую модель или получения выгоды от коллективных улучшений, но для этого потребуется явное согласие и участие.
5. Практический пример: Рассмотрим сценарий, в котором вы используете Google AI Platform для обучения пользовательской модели распознавания изображений для вашего бизнеса. Вы загружаете свой набор данных, обучаете модель и достигаете повышения точности. Согласно стандартным практикам Google Cloud, улучшения, внесенные в вашу модель, сохраняются в вашем проекте, и Google не получает доступ к этим улучшениям и не использует их в своих целях. Ваша обученная модель остается изолированной от предварительно обученных моделей Google, если только вы не решите поделиться ею через определенную функцию или программу, которая подразумевает сотрудничество.
При обучении модели Google на вашем собственном экземпляре улучшения, полученные с помощью ваших обучающих данных, как правило, сохраняются в вашей среде и не передаются в Google, если только нет специального соглашения или функции, которые облегчают такой обмен. Важно понимать условия обслуживания и политики обработки данных для конкретной службы Google Cloud, которую вы используете.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Как модели Keras заменяют оценщики TensorFlow?
- Как настроить конкретную среду Python с помощью Jupyter Notebook?
- Как использовать TensorFlow Serving?
- Что такое Classifier.export_saved_model и как его использовать?
- Почему регрессия часто используется в качестве предиктора?
- Актуальны ли множители Лагранжа и методы квадратичного программирования для машинного обучения?
- Можно ли применять более одной модели в процессе машинного обучения?
- Может ли машинное обучение адаптировать используемый алгоритм в зависимости от сценария?
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning