مرحباً بطلاب المملكة العربية السعودية الأعزاء، أتمنى أن تكونوا في أتم الصحة والعافية. اليوم، سنتحدث عن موضوع مهم في عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وهو الحفاظ على خصوصية الأفراد أثناء تدريب النماذج. عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، يُعد الحفاظ على سرية المعلومات الشخصية من الأمور الأساسية. أحد الأساليب المستخدمة لتحقيق ذلك هو إضافة ضوضاء عشوائية إلى البيانات. هذا يساهم في تقليل تأثير أي فرد معين على نتائج النموذج، ويمنع التعرف على هوية شخص معين من خلال البيانات. لذا، فإن
أي من الخيارات التالية يضيف ضوضاء عشوائية أثناء تدريب النموذج لتقليل تأثير أي فرد على نتائج النموذج ولضمان عدم إمكانية التعرف على فرد في مجموعة بيانات التدريب؟
هو مصطلح "الخصوصية التفاضلية".
الخصوصية التفاضلية وتأثيرها في تقليل الضوضاء العشوائية
الخصوصية التفاضلية هي تقنية رياضية تهدف إلى حماية البيانات الشخصية عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تعتمد على إضافة ضوضاء عشوائية إلى البيانات أو النتائج، بحيث لا يمكن تحديد ما إذا كانت بيانات فرد معين قد تم استخدامها أم لا. تستخدم هذه التقنية لضمان أن النموذج لا يتأثر بشكل كبير بمعلومات فرد واحد، مما يعزز حماية الخصوصية.
- تعمل على إخفاء البيانات الحساسة
- تقلل من احتمالية استنتاج هوية شخص معين
- تحافظ على أداء النموذج بشكل مقبول
مميزات الخصوصية التفاضلية
- حماية البيانات الشخصية بشكل فعال
- ضمان سرية المعلومات خلال عملية التدريب
- مناسبة للاستخدام في البيانات الحساسة مثل الصحة أو المالية
| الخاصية | الوصف |
|---|---|
| إضافة الضوضاء | إدراج شوائب عشوائية في البيانات أو نتائج النموذج |
| التأثير على النموذج | تقليل تأثير الأفراد وحماية هويتهم |
| الأمان | زيادة مستوى الأمان والخصوصية في البيانات |
الهدف من تطبيق الخصوصية التفاضلية هو ضمان حماية الأفراد أثناء استخدام البيانات الكبيرة، مع الحفاظ على دقة النموذج إلى حد معقول. إنها تقنية فعالة في عالم البيانات الحديثة، حيث يكون الحفاظ على الخصوصية مسألة أساسية. الجواب:
أي من الخيارات التالية يضيف ضوضاء عشوائية أثناء تدريب النموذج لتقليل تأثير أي فرد على نتائج النموذج ولضمان عدم إمكانية التعرف على فرد في مجموعة بيانات التدريب؟
هو مصطلح "الخصوصية التفاضلية"، الذي يستخدم إضافة الضوضاء العشوائية كوسيلة لحماية سرية البيانات.