머신러닝에 대한 개인 정보 보호 패닉은 과장되었습니다.

우리는 기계 학습(ML) 모델이 훈련 데이터와 관련된 민감한 정보를 어떻게 노출할 수 있는지에 대한 경고를 자주 듣습니다. 우려는 이해할 수 있습니다. 모델이 개인 기록에 대해 교육을 받았다면 모델을 공개하면 해당 기록 뒤에 있는 사람들에 대한 정보가 드러날 수 있다고 가정하는 것이 합리적으로 보일 수 있습니다. Josep Domingo-Ferrer의 연구에서는 이러한 가정을 조사한 결과 현재 논의에서 제시하는 것보다 상황이 덜 위협적이라는 사실을 발견했습니다. 규제가 문제를 구성하는 방식 … 더 보기 →
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