Private AI. Ein Ansatz zur Verarbeitung sensibler Daten für Machine-Learning-Modelle (eBook)
36 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-65364-2 (ISBN)
[...] Somit bietet die branchen- und unternehmensübergreifende Veröffentlichung und Nutzung von Daten große Potenziale für die Güte von ML-Modellen. Jedoch werden besonders diese speziell benötigten Trainingsdaten von Unternehmen ungern veröffentlicht, da sie „dem Ausbau der eigenen Wettbewerbsfähigkeit dienen“ [Dö18, S.158].
Die erste Hälfte der vorliegenden Studie befasst sich mit dem Stand der Forschung zu dem Themengebiet Private AI. Dabei zielt eine Literaturrecherche darauf ab, ein grundlegendes Verständnis über die Idee von Private AI zu erlangen sowie Grundlagen zu den dazugehörigen wissenschaftlichen Grundkonzepte zu erarbeiten. Dieses Ziel wird von der folgenden Forschungsfrage geleitet:
Auf welchen wissenschaftlichen Grundkonzepten basiert die Idee von Private AI? (RQ1)
Hierauf basierend ist ein weiteres Ziel dieser Studie nach wissenschaftlich erforschten Ansätze des Private AI Prinzips zu recherchieren, zu analysieren und gegenüberzustellen. Die hierzu entwickelte Forschungsfrage lautet:
Welche Ansätze zu Private AI sind in der Wissenschaft erforscht? (RQ2)
Das abschließende Ziel beschäftigt sich mit den in der Praxis implementierten Ansätzen zu Private AI. Hierbei ist das Ziel zu analysieren, welche Implementierungen existieren, worauf sie basieren und ob sie öffentlich zugänglich sind:
Welche praktischen Implementierungen existieren zu dem Konzept von Private AI? (RQ3)
Erscheint lt. Verlag | 1.6.2022 |
---|---|
Verlagsort | München |
Sprache | deutsch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
Schlagworte | Ansatz • Daten • Machine-Learning-Modelle • private • Verarbeitung |
ISBN-10 | 3-346-65364-1 / 3346653641 |
ISBN-13 | 978-3-346-65364-2 / 9783346653642 |
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