মেশিন লার্নিং-এ গোপনীয়তা
দায়িত্বশীল AI ব্যবহারের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল নিশ্চিত করা যে ML মডেলগুলিকে সম্ভাব্য সংবেদনশীল তথ্য, যেমন জনসংখ্যার তথ্য বা প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি প্রকাশ করা থেকে বাধা দেওয়া হয় যা লোকেদের সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি অর্জন করার একটি উপায় হল ডিফারেনশিয়ালি প্রাইভেট স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (DP-SGD) ব্যবহার করা, যা মেশিন লার্নিং-এ স্ট্যান্ডার্ড স্টকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট (SGD) অ্যালগরিদমে একটি পরিবর্তন।
DP-SGD এর সাথে প্রশিক্ষিত মডেলগুলিতে পরিমাপযোগ্য ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি (DP) উন্নতি রয়েছে, যা সংবেদনশীল প্রশিক্ষণ ডেটা প্রকাশের ঝুঁকি কমাতে সাহায্য করে। যেহেতু DP-এর উদ্দেশ্য হল স্বতন্ত্র ডেটা পয়েন্টগুলিকে চিহ্নিত করা থেকে রক্ষা করা, তাই DP-এর সাথে প্রশিক্ষিত একটি মডেলকে তার প্রশিক্ষণ ডেটা সেটের কোনো একক প্রশিক্ষণ উদাহরণ দ্বারা প্রভাবিত করা উচিত নয়। DP-SGD কৌশলগুলি ব্যবহারকারী-স্তরের ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা প্রদানের জন্য ফেডারেটেড লার্নিংয়েও ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনি মূল কাগজে ডিফারেনশিয়ালি প্রাইভেট ডিপ লার্নিং সম্পর্কে আরও শিখতে পারেন।
import tensorflow as tf from tensorflow_privacy.privacy.optimizers import dp_optimizer_keras # Select your differentially private optimizer optimizer = tensorflow_privacy.DPKerasSGDOptimizer( l2_norm_clip=l2_norm_clip, noise_multiplier=noise_multiplier, num_microbatches=num_microbatches, learning_rate=learning_rate) # Select your loss function loss = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy( from_logits=True, reduction=tf.losses.Reduction.NONE) # Compile your model model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=['accuracy']) # Fit your model model.fit(train_data, train_labels, epochs=epochs, validation_data=(test_data, test_labels), batch_size=batch_size)
টেনসরফ্লো গোপনীয়তা
টেনসরফ্লো প্রাইভেসি (টিএফ প্রাইভেসি) হল একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি যা Google রিসার্চের টিম দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। লাইব্রেরিতে DP-এর সাথে ML মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সাধারণত ব্যবহৃত TensorFlow Optimizers-এর বাস্তবায়ন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। লক্ষ্য হল কোডের কয়েকটি লাইন পরিবর্তন করে গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য স্ট্যান্ডার্ড টেনসরফ্লো API ব্যবহার করে এমএল অনুশীলনকারীদের সক্ষম করা।
ডিফারেনশিয়ালি প্রাইভেট অপ্টিমাইজারগুলি উচ্চ-স্তরের APIগুলির সাথে একত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে যা অপ্টিমাইজার ক্লাস ব্যবহার করে, বিশেষ করে কেরাস। অতিরিক্তভাবে, আপনি কিছু কেরাস মডেলের পৃথকভাবে ব্যক্তিগত বাস্তবায়ন খুঁজে পেতে পারেন। সমস্ত অপ্টিমাইজার এবং মডেল API ডকুমেন্টেশনে পাওয়া যাবে।
