3 Wege, um Nutzerdaten in Ihrer ML-Pipeline anonym zu halten und zu schützen
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In diesem Artikel erfahren Sie drei praxisnahe Methoden, um Nutzerdaten in realen ML-Pipelines zu schützen. Die vorgestellten Techniken lassen sich sofort in die Arbeitsabläufe von Datenwissenschaftlern integrieren und bieten effektiven Schutz, ohne die Leistungsfähigkeit der Modelle zu beeinträchtigen.
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