Si l'on utilise un modèle Google et que l'on l'entraîne sur sa propre instance, Google conserve-t-il les améliorations apportées à partir des données d'entraînement ?
Lorsque vous utilisez un modèle Google et l'entraînez sur votre propre instance, la conservation par Google des améliorations apportées à vos données d'entraînement dépend de plusieurs facteurs, notamment du service ou de l'outil Google utilisé et des conditions d'utilisation associées. Dans le contexte des services de machine learning de Google Cloud, comprendre le traitement des données nécessite un examen approfondi de l'architecture sous-jacente et des politiques qui régissent la confidentialité et l'utilisation des données.
Google Cloud propose une variété de services et d'outils de machine learning, tels que Google Cloud AI Platform, TensorFlow et AutoML, chacun doté de ses propres fonctionnalités. Lors de l'entraînement d'un modèle à l'aide de ces services, des considérations essentielles concernant la confidentialité des données et les mises à jour du modèle doivent être prises en compte.
1. Propriété des données et confidentialitéLes conditions d'utilisation de Google Cloud stipulent généralement que les clients restent propriétaires de leurs données. Cela signifie que toutes les données que vous utilisez pour entraîner un modèle sur Google Cloud restent votre propriété. Google s'engage à protéger la confidentialité des données de ses clients, et ses services cloud sont conçus pour garantir la conformité avec diverses réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD.
2. Formation et améliorations du modèleLorsque vous entraînez un modèle de machine learning à l'aide des services Google Cloud, les améliorations ou mises à jour apportées au modèle grâce à vos données d'entraînement ne sont généralement pas partagées avec Google, sauf mention contraire explicite. Le modèle entraîné et les améliorations résultant de vos données restent sous votre contrôle et ne sont pas automatiquement intégrés aux modèles globaux de Google.
3. Apprentissage fédéréDans certains cas, Google utilise des techniques comme l'apprentissage fédéré, où les améliorations des modèles sont agrégées à partir de plusieurs sources sans partage des données sous-jacentes. Dans ce cas, seules les mises à jour des modèles sont renvoyées à un serveur central, et les points de données individuels ne sont pas partagés. Cependant, cette approche est spécifique et ne s'applique pas universellement à tous les services de machine learning de Google Cloud.
4. Politiques spécifiques aux servicesIl est important de consulter les conditions générales spécifiques du service Google Cloud que vous utilisez. Certains services peuvent proposer des options permettant de contribuer à un modèle partagé ou de bénéficier d'améliorations collectives, mais cela nécessite un consentement et une participation explicites.
5. Exemple pratiqueImaginez que vous utilisez Google AI Platform pour entraîner un modèle de reconnaissance d'images personnalisé pour votre entreprise. Vous importez votre jeu de données, entraînez le modèle et obtenez une précision accrue. Conformément aux pratiques standard de Google Cloud, les améliorations apportées à votre modèle sont conservées dans votre projet, et Google n'y accède pas et ne les utilise pas à ses propres fins. Votre modèle entraîné reste isolé des modèles pré-entraînés de Google, sauf si vous choisissez de le partager via une fonctionnalité ou un programme spécifique impliquant une collaboration.
Lorsque vous entraînez un modèle Google sur votre propre instance, les améliorations apportées à vos données d'entraînement sont généralement conservées dans votre environnement et ne sont pas partagées avec Google, sauf accord ou fonctionnalité spécifique facilitant ce partage. Il est important de comprendre les conditions d'utilisation et les politiques de traitement des données du service Google Cloud que vous utilisez.
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