201 подписчик
⭐️ Стираем следы данных из ML-модели
Машинное разобучение — это процесс, позволяющий избирательно удалять информацию из обученных ML-моделей. В отличие от традиционного машинного обучения, разобучение "стирает" конкретные данные, сохраняя при этом общую функциональность алгоритма. Этот метод обеспечивает точечную корректировку знаний ИИ без необходимости полного переобучения.
❔ Для чего это нужно?
1️⃣ Устранение неверной или устаревшей информации.
2️⃣ Удаление персональных данных, случайно попавших в датасет.
3️⃣ Предотвращение потенциально вредных или неэтичных ответов.
4️⃣ Оптимизация модели путем удаления ненужных данных.
🤖 Как разобучают модели?
Разобучить модель можно разными способами. Например, заново обучить её без нежелательных данных, постепенно "стирать" ненужную информацию, удалять определённые части модели или добавлять "шум" для скрытия конкретных данных. Выбор метода зависит от задачи и типа модели, часто используют сразу несколько подходов для лучшего результата.
Около минуты
25 сентября 2024