Die Auswirkungen von Datenschutzverletzungen bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen

Was ist eine Datenschutzverletzung?

Technische Fehler treten häufig bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen auf. Selbst unbeabsichtigte Fehler können durch Inspektion entdeckt werden. Da sich die meisten Fehler direkt in der Leistung des Modells widerspiegeln, sind ihre Auswirkungen leicht erkennbar. Die Auswirkungen einer Datenschutzverletzung sind jedoch heimtückischer. Sofern ein Modell nicht der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird, ist seine Existenz schwer zu erkennen. Denn die Situationen, mit denen das Modell in realen Szenarien konfrontiert ist, sind unsichtbar.

Datenlecks können Modellierern die Illusion vermitteln, dass das Modell durch extrem hohe Bewertungsmetriken in beiden Datensätzen den optimalen Zustand erreicht hat, nach dem es gesucht hat. Sobald das Modell jedoch in Produktion geht, ist seine Leistung wahrscheinlich nicht nur schlechter als während des Testlaufs, sondern es erfordert auch mehr Zeit, den Algorithmus zu überprüfen und abzustimmen. Als Modellierer für maschinelles Lernen können Sie während der Entwicklungs- und Produktionsphase mit widersprüchlichen Ergebnissen konfrontiert werden.

Ursachen und Auswirkungen von Datenschutzverletzungen

Die Einführung dieser Informationen ist unbeabsichtigt und entsteht während des Datenerfassungs-, Aggregations- und Aufbereitungsprozesses. Es ist oft subtil und indirekt, was es schwierig macht, es zu erkennen und zu beseitigen. Während des Trainings erfasst das Modell Korrelationen oder starke Beziehungen zwischen diesen zusätzlichen Informationen und Zielwerten, um zu lernen, Vorhersagen zu treffen. Nach der Veröffentlichung sind diese zusätzlichen Informationen jedoch nicht mehr verfügbar, was zu einem Modellfehler führt.

Während der Datenaggregations- und -vorbereitungsphase werden manchmal einige statistische Transformationen wie Interpolation und Datenskalierung angewendet, die statistische Datenverteilungen ausnutzen. Daher können wir nicht die gleichen Ergebnisse erzielen, wenn wir diese Korrekturen auf den gesamten Datensatz anwenden, bevor wir die Trainings- und Testsätze verarbeiten. In diesem Fall wirkt sich die Verteilung der Testdaten auf die Verteilung der Trainingsdaten aus.

Zum Beispiel können wir uns Zeitreihendaten als eine Datensequenz vorstellen, die 100 Werte eines Merkmals enthält. Wenn wir diese Sequenz in zwei identische Gruppen mit je 50 Werten aufteilen, sind die statistischen Eigenschaften wie Mittelwert und Standardabweichung der beiden Gruppen nicht gleich. Bei Zeitreihenvorhersageaufgaben können wir eine k-fache Kreuzvalidierung anwenden, um die Leistung des Modells zu bewerten. Dieser Prozess kann vergangene Dateninstanzen in den Validierungssatz und zukünftige Instanzen in den Trainingssatz einführen.

In ähnlicher Weise schneiden in realen Produktionsumgebungen maschinelle Lernmodelle ohne Datenlecks oft besser ab als Testergebnisse und sind weniger von Datenlecks betroffen.

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