Datenschutzbewusstes Tiefenlernen

Privacy-schonendes Deep Learning strebt an, Modelle zu trainieren, während die Privatsphäre und Sicherheit des Trainingsdatensatzes gewährleistet werden. Sein Kernziel ist es, das Ausfließen sensibler Informationen während des Modelltrainings durch Techniken wie Differential Privacy zu verhindern, um so die Datenschutzrechte der betroffenen Personen zu schützen. Im Bereich der Natürlichen Sprachverarbeitung kann die Anwendung dieser Technologie die Datennutzungs-effizienz effektiv erhöhen, während strenge Datenschutzvorschriften eingehalten werden, was sie äußerst wertvoll macht.