March 2025
Intermediate to advanced
474 pages
15h 29m
French
book
Systèmes de production à apprentissage automatique
by Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness, Di Zhu
Content preview from Systèmes de production à apprentissage automatique
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Chapitre 17. Confidentialité et exigences légales
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
La confidentialité des données devient un élément important des projets de ML. Il y a une poussée croissante vers l'IA éthique et un nombre croissant d'exigences légales autour de la confidentialité des données. De nombreuses prédictions faites par les modèles de ML sont basées sur des données personnelles collectées auprès des utilisateurs, il est donc important d'être sensibilisé aux stratégies visant à accroître la confidentialité dans les pipelines de ML, ainsi que d'avoir une certaine connaissance des lois et des réglementations dans ce domaine.
Avant même de commencer à construire tes pipelines ML, il est essentiel d'être transparent avec tes utilisateurs sur les données que tu collectes. Tu dois t'assurer que tu as le consentement de tes utilisateurs pour utiliser leurs données. Et tu dois aussi minimiser la collecte de données à ce qui est nécessaire pour entraîner tes modèles. Une fois ces principes fondamentaux mis en place, tu peux envisager les options de ML préservant la vie privée que nous décrivons dans ce chapitre afin d'assurer une plus grande confidentialité à tes utilisateurs.
Au moment où nous écrivons ces lignes, la protection de la vie privée a toujours un coût : l'augmentation de la protection de la vie privée de nos utilisateurs s'accompagne d'un ...
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.