সাহায্য Kaggle উপর TensorFlow সঙ্গে গ্রেট বেরিয়ার রিফ রক্ষা চ্যালেঞ্জ যোগদান

মেশিন লার্নিং -এ গোপনীয়তা

দায়িত্বশীল এআই ব্যবহারের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল নিশ্চিত করা যে এমএল মডেলগুলি সম্ভাব্য সংবেদনশীল তথ্য, যেমন জনসংখ্যাতাত্ত্বিক তথ্য বা প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি প্রকাশ করতে বাধা দেয় যা মানুষকে সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি অর্জনের একটি উপায় হল ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেট স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (DP-SGD) ব্যবহার করা, যা মেশিন লার্নিং-এ স্ট্যান্ডার্ড স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (SGD) অ্যালগরিদমের একটি পরিবর্তন।

ডিপি-এসজিডির সাথে প্রশিক্ষিত মডেলগুলির পরিমাপযোগ্য ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি (ডিপি) উন্নতি রয়েছে, যা সংবেদনশীল প্রশিক্ষণ ডেটা প্রকাশের ঝুঁকি হ্রাস করতে সহায়তা করে। যেহেতু ডিপির উদ্দেশ্য হল পৃথক ডেটা পয়েন্টগুলিকে চিহ্নিত করা থেকে রোধ করা, তাই ডিপির সাথে প্রশিক্ষিত একটি মডেল তার প্রশিক্ষণ ডেটা সেটের কোন একক প্রশিক্ষণ উদাহরণ দ্বারা প্রভাবিত হওয়া উচিত নয়। ব্যবহারকারী-স্তরের ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা প্রদানের জন্য ডিপ-এসজিডি কৌশলগুলি ফেডারেটেড লার্নিং-এও ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনি differentially ব্যক্তিগত গভীর শিক্ষা সম্পর্কে আরও জানতে পারেন মূল কাগজ

import tensorflow as tf
from tensorflow_privacy.privacy.optimizers import dp_optimizer_keras

# Select your differentially private optimizer
optimizer = tensorflow_privacy.DPKerasSGDOptimizer(
    l2_norm_clip=l2_norm_clip,
    noise_multiplier=noise_multiplier,
    num_microbatches=num_microbatches,
    learning_rate=learning_rate)

# Select your loss function
loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(
    from_logits=True, reduction=tf.losses.Reduction.NONE)

# Compile your model
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=['accuracy'])

# Fit your model
model.fit(train_data, train_labels,
  epochs=epochs,
  validation_data=(test_data, test_labels),
  batch_size=batch_size)
  

TensorFlow গোপনীয়তা

টেন্সরফ্লো প্রাইভেসি (টিএফ প্রাইভেসি) হল একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি যা গুগল রিসার্চের দল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। লাইব্রেরিতে ডিপি সহ এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সাধারণভাবে ব্যবহৃত টেন্সরফ্লো অপ্টিমাইজারগুলির বাস্তবায়ন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। লক্ষ্য হল কেবলমাত্র কয়েকটি লাইন কোড পরিবর্তন করে প্রাইভেসি-সংরক্ষণ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য স্ট্যান্ডার্ড টেন্সরফ্লো এপিআই ব্যবহার করে এমএল অনুশীলনকারীদের সক্ষম করা।

ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেট অপটিমাইজারগুলি উচ্চ-স্তরের API গুলির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে যা অপটিমাইজার ক্লাস ব্যবহার করে, বিশেষ করে কেরাস। উপরন্তু, আপনি কিছু কেরাস মডেলের আলাদাভাবে ব্যক্তিগত বাস্তবায়ন খুঁজে পেতে পারেন। Optimizers এবং মডেল সকল খুঁজে পাওয়া যেতে পারে API ডকুমেন্টেশন