ایتنا - اگرچه در تشخیص الگوهای پیچیده و مدیریت مجموعه دادههای بزرگ در کارهایی مانند تشخیص تصویر و پیشبینی درمانهای پزشکی کارآمد است، مدلهای پیچیده یادگیری ماشین نیز با خطرات بالقوه همراه هستند.
یادگیری ماشینی؛ تعادل بین نوآوری و نگرانیهای حریم خصوصی
سايت خبری ايتنا , 8 خرداد 1403 ساعت 2:16
ایتنا - اگرچه در تشخیص الگوهای پیچیده و مدیریت مجموعه دادههای بزرگ در کارهایی مانند تشخیص تصویر و پیشبینی درمانهای پزشکی کارآمد است، مدلهای پیچیده یادگیری ماشین نیز با خطرات بالقوه همراه هستند.
یادگیری ماشینی زمینههای متنوعی مانند پزشکی تشخیصی، ماشینهای خودران و تبلیغات هدفمند را متحول کرده است. با این حال، قابلیتهای قدرتمند این سیستمها با نگرانیهای مهمی در حوزه حفظ حریم خصوصی همراه است، زیرا تحقیقات اخیر نشان میدهد که مدلهای یادگیری ماشینی اغلب جنبههایی از دادههایی را که بر روی آنها آموزش دیدهاند به خاطر میسپارند و خطرات بالقوهای برای حریم خصوصی افراد ایجاد میکنند.
طبق گزارشی که توسط The Conversation منتشر شده است، هدف اصلی یادگیری ماشینی یادگیری از دادههای گذشته برای پیشبینی یا نتیجه گیری دقیق در مورد دادههای آینده است.
برای دستیابی به این هدف، کارشناسان مدلهایی را توسعه میدهند که الگوهای درون دادهها را ثبت میکنند، و این مدلها سپس ساختارهای پیچیده داده را ساده میکنند و امکان استخراج الگوهای معنیدار و افزایش دقت پیشبینی را فراهم میکنند.
اگرچه در تشخیص الگوهای پیچیده و مدیریت مجموعه دادههای بزرگ در کارهایی مانند تشخیص تصویر و پیشبینی درمانهای پزشکی کارآمد است، مدلهای پیچیده یادگیری ماشین نیز با خطرات ذاتی همراه هستند.
یکی از ایرادات مهم این فناوری، یادگیری بیش از حد است. به این معنی که مدلها، علاوه بر الگوهای اضافی موجود در دادههای آموزشی، الگوهای مرتبط را نیز یاد میگیرند که منجر به عملکرد ضعیف در هنگام برخورد با دادههای جدید میشود. اگرچه تکنیکهایی برای کاهش خطاهای پیشبینی ناشی از یادگیری بیش از حد وجود دارد، نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی نیز همچنان پاربرجا هستند زیرا این مدلها میتوانند دادههای آموزشی حساس را ذخیره کنند.
کد مطلب: 79089
آدرس مطلب: https://www.itna.ir/news/79089/یادگیری-ماشینی-تعادل-بین-نوآوری-نگرانی-های-حریم-خصوصی