tensorflow是什么能做什么?tensorflow 应用保护个人隐私

导读: 什么是TensorFlow呢?它是专门用来建立学习模型的一框架,从大量的资料中学习并且从中找出通则然后再建立各种应用。不过,被拿来学习的资料中有些牵扯到了个人隐私,例如电子邮件或个人照片等。在理想的状况下,已经训练的机器模型参数应该纳入一般模型而非

什么是TensorFlow呢?它是专门用来建立学习模型的一框架,从大量的资料中学习并且从中找出通则然后再建立各种应用。不过,被拿来学习的资料中有些牵扯到了个人隐私,例如电子邮件或个人照片等。在理想的状况下,已经训练的机器模型参数应该纳入一般模型而非特定事实,但坊间的机器学习演算法的预设值,并无法自动忽略这些涉及隐私的事实。
 


 

举例来说,假设开发人员正在建立一个涉及医疗诊断的机器学习模型,打算找出抽烟与心脏病之间的关联性,但一不小心就可能会曝露出抽烟或得到心脏病的病患姓名。尽管一般的训练资料都会先遮蔽诸如姓名或电话等机密资讯,但研究人员依旧有办法还原这些资讯。

为了确保此事,Google在TensorFlow中嵌入了差别隐私技术,这是一个透过演算法来测量隐私保证的框架,借以设计可保护隐私资料的机器学习演算法,其基本概念是随机化部份机制的行为来保障隐私,Google的作法则是自动过滤那些与演算法主要撷取资讯无关的内容。

Google强调,即便未具备隐私或底层计算专长的开发人员都能使用TensorFlow Privacy,而那些正在使用标准TensorFlow机制的开发人员也不用改变模型架构或训练程序,只要变更某些程式码并调整与隐私相关的参数即可。