O Google testa novas maneiras de aprender com seus dados e, ao mesmo tempo, protege a privacidade

A empresa Google criou um novo modelo de aprendizado de máquina que você está testando na tentativa de aumentar o conhecimento que obtém dos dados do usuário, mantendo a sua privacidade protegida.

O Google já tornou público esse novo processo, que vem sendo denominado Aprendizagem Federada, em um post publicado em seu blog de pesquisa apenas alguns dias atrás.

Evite «a nuvem», essa é a questão de Aprendizagem Federada

Normalmente, os algoritmos usados ​​precisam armazenar dados do usuário em servidores (ou "na nuvem") para processamento posterior. No entanto, isso representa um problema de segurança potencial óbvio, pois os dados armazenados na nuvem podem ser acessíveis aos hackers.

Com Aprendizagem Federada, O Google afirma que pode coletar e analisar dados do usuário em seus próprios dispositivos, e ainda assim o aprendizado ainda pode ser compartilhado. Com esse processo, apenas alguns dados são transferidos para os servidores do Google, mas basicamente é um resumo criptografado que é misturado com outros dados do usuário para torná-lo anônimo. O conteúdo original nunca sai do telefone de uma pessoa.

De acordo com o Google, a operação específica é a seguinte:

Funciona assim: O dispositivo baixa o modelo atual, melhora-o aprendendo com os dados do seu telefone e, em seguida, resume as alterações como uma pequena atualização focada. Apenas esta atualização do modelo é enviada para a nuvem, usando comunicação criptografada, onde é imediatamente calculada a média com outras atualizações do usuário para melhorar o modelo compartilhado. Todos os dados de treinamento permanecem no seu dispositivo e não há atualizações individuais armazenadas na nuvem.

Google diz isso Aprendizagem Federada está sendo testado por meio de seu teclado Gboard no Android. "Quando o Gboard exibe uma consulta sugerida, seu telefone armazena localmente informações sobre o contexto atual e se você clicou na sugestão", escreveu o Google na postagem do blog, acrescentando: "Aprendizado federado processa essa história no dispositivo para sugerir melhorias para a próxima iteração do modelo de sugestão de consulta do Gboard. "

Isso significa que O Gboard está aprendendo e aplicando quais são as sugestões mais relevantes em um determinado contexto, sem que ocorra a transferência de dados normal. Com isso, os benefícios derivam não só em termos de segurança e privacidade, mas também em termos de agilidade, uma vez que O Gboard pode aplicar o que aprendeu sem esperar pelo lançamento de uma atualização do Google.

O agendamento cuidadoso garante que o treinamento ocorra apenas quando o dispositivo estiver ocioso, conectado e em uma conexão sem fio gratuita, para que não haja impacto no desempenho do telefone.

Uma tecnologia que pode ser expandida para outros aplicativos e serviços

Não há dúvida de que se esta tecnologia Aprendizagem Federada do Google, ou outra tecnologia semelhante, podem ser implementados em outros aplicativos e serviços além do teclado Gboard, significaria um avanço significativo para segurança e privacidade de todos os usuários.

Com o passar do tempo, cada vez mais empresas e organizações estão implementando diferentes técnicas de aprendizado de máquina a fim de conhecer melhor seus clientes e usuários, poder antecipar suas necessidades e, em última instância, poder aumentar a eficácia de seus produtos, e tudo isso é baseado em nossos próprios dados para torná-lo real. Portanto, Se esses serviços puderem ser melhorados e, ao mesmo tempo, manter nossos dados seguros, o benefício será maior e para ambas as partes..

A nova tecnologia de aprendizado de máquina introduzida pelo Google, Aprendizagem Federada, Parece que é muito mais complicado, e até inteligente, do que parece nessas explicações, então, se você se atrever a dar uma olhada mais a fundo em tudo o que está escondido por trás disso, você pode visite o blog Pesquisa Google, embora já tenhamos antecipado que todas as informações estão em inglês.


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