Trainieren Sie Ihre ML-Modelle, ohne die Privatsphäre zu gefährden

Das Problem:

Die Verwendung von Produktionsdaten zur Schulung von ML-Modellen gefährdet Kundendaten.

Beim maschinellen Lernen dreht sich alles um die Daten, und jedes ML-Modell ist nur so gut wie die Daten, auf Basis derer es trainiert wird. Daher besteht ein enormer Bedarf an Produktionsdaten.

Leider wird die Verwendung von Produktionsdaten zur Schulung von Chatbots oder anderen ML-Projekten von Datenschutzbehörden missbilligt, da es dazu führen kann, dass personenbezogene Daten von Usern einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Das kam z.B. bei diesem koreanischen Lovebot vor. Oder es können dadurch sogar mörderische Toaster erschaffen werden.

Auftritt Private AI:

Verhinderung von Genauigkeitsverlusten durch synthetische Generierung personenbezogener Daten

Private AI kann synthetische personenbezogenen Daten generieren, die zum Kontext des umgebenden Textes passen. Die Verwendung von Produktionsdaten und der Ersatz aller personenbezogener durch synthetische Daten, die zum Kontext passen, eröffnet einen ausgezeichneten Weg, Ihnen die Daten zu verschaffen, die Sie benötigen, um Ihre Modelle zu trainieren, ohne die Privatsphäre der Benutzerdaten innerhalb dieser Datensätze zu gefährden.

Und es ist äußerst sicher

Im Falle eines Angriffs ist es nahezu unmöglich, synthetische von echten personenbezogenen Daten zu unterscheiden, so dass das Risiko, versehentlich offengelegte personenbezogene Daten zu identifizieren, minimal ist. Darüber hinaus sieht der ML-gesteuerte Daten-Generator niemals die ursprünglichen personenbezogenen Daten, was eine einfache Datenschutzgarantie ohne viel Mathematik bietet.

 

Entwicklerorientiertes Design

Unser System ist in einem einzigen Docker-Container verpackt und wird mit nur wenigen Zeilen Code in Ihre Systeme eingegliedert, sodass Sie schnell einen Privatsphäreschutz in Ihre Datenpipeline integrieren können. Lesen Sie mehr über die Installation in unseren Dokumenten.

Private AI integriert sich nahtlos in Ihre vorhandene Infrastruktur.

Warum Private AI

Unübertroffene Genauigkeit

Private AI nutzt die neuesten Entwicklungen im maschinellen Lernen, um von Anfang an eine bemerkenswerte Genauigkeit zu erreichen. Lesen Sie in unserem technischen Whitepaper nach, wie wir im Vergleich zu unseren Mitbewerbern abschneiden.

Private AI
Bedeutender Cloud-Anbieter 2
Open-Source-Software 2
Open-Source-Software 1
Bedeutender Cloud-Anbieter 1
Bedeutender Cloud-Anbieter 3
0.80 0.90 1

Probieren Sie es selbst mit Ihren eigenen Daten aus:

Von allen Datenentfernungsprodukten, die wir gesehen haben (und glauben Sie mir, wir haben alle gesehen), ist Private AI mit Abstand das beste in Bezug auf Genauigkeit, Arten von Daten, die entfernt werden können, und Flexibilität ihrer Modelle. Nach einem direkten Vergleich wurde uns schnell klar, dass wir nicht zu etwas wie AWS Comprehend zurückkehren konnten.

Sebastian Jimenez
Founder, Rilla Voice

99.5%+ Accuracy

Number quoted is the number of PII words missed as a fraction of total number of words. Computed on a 268 thousand word internal test dataset, comprising data from over 50 different sources, including web scrapes, emails and ASR transcripts.

Please contact us for a copy of the code used to compute these metrics, try it yourself here, or download our whitepaper.

Recall

Tested on a dataset composed of messy conversational data containing sensitive health information. Download our whitepaper for further details, as well as how we perform on precision and F1-score or contact us to get a copy of the evaluation code.

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Rappel

Testé sur un ensemble de données composé de données conversationnelles désordonnées contenant des informations de santé sensibles. Téléchargez notre livre blanc pour plus de détails, ainsi que nos performances en termes d’exactitude et de score F1, ou contactez-nous pour obtenir une copie du code d’évaluation.