কাগলের মতো প্ল্যাটফর্মে ডেটা সায়েন্স প্রকল্পগুলির সাথে কাজ করার সময়, একটি কার্নেলের "ফর্কিং" ধারণার সাথে বিদ্যমান কার্নেলের উপর ভিত্তি করে একটি ডেরিভেটিভ কাজ তৈরি করা জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি ডেটা গোপনীয়তা সম্পর্কে প্রশ্ন তুলতে পারে, বিশেষ করে যখন মূল কার্নেল ব্যক্তিগত হয়। আসলটি ব্যক্তিগত হলে একটি কাঁটাযুক্ত কার্নেলকে সর্বজনীন করা যায় কিনা এবং এটি একটি গোপনীয়তা লঙ্ঘন করে কিনা সেই প্রশ্নের সমাধান করার জন্য, কাগলের মতো প্ল্যাটফর্মে ডেটা ব্যবহার এবং গোপনীয়তা নিয়ন্ত্রণকারী অন্তর্নিহিত নীতিগুলি বোঝা অপরিহার্য।
Kaggle, Google-এর একটি সহযোগী প্রতিষ্ঠান, একটি প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে যেখানে ডেটা বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং উত্সাহীরা তাদের কাজগুলিকে সহযোগিতা করতে, প্রতিযোগিতা করতে এবং শেয়ার করতে পারেন৷ প্ল্যাটফর্মটি কার্নেলগুলির ব্যবহারকে সমর্থন করে, যা মূলত নোটবুক যা একটি নির্দিষ্ট ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পের সাথে সম্পর্কিত কোড, ডেটা এবং ডকুমেন্টেশন ধারণ করে। এই কার্নেলগুলি হয় সর্বজনীন বা ব্যক্তিগত হতে পারে, ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং জড়িত ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে।
যখন একটি কার্নেল কাঁটাচামচ করা হয়, এর মানে হল যে কার্নেলের একটি নতুন সংস্করণ তৈরি করা হয়েছে, যা ব্যবহারকারীকে বিদ্যমান কাজের উপর ভিত্তি করে তৈরি করার অনুমতি দেয়। এটি গিট-এর মতো সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থায় একটি শাখা তৈরি করার মতো, যেখানে ব্যবহারকারী এটিকে প্রভাবিত না করেই মূল কাজটি সংশোধন এবং প্রসারিত করতে পারে। যাইহোক, একটি কাঁটাযুক্ত কার্নেল প্রকাশ্য করা যাবে কিনা সেই প্রশ্নটি যখন মূলটি ব্যক্তিগত হয় তখন বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে:
1. ডেটা গোপনীয়তা নীতি: ডাটা গোপনীয়তা সম্পর্কিত কাগলের স্পষ্ট নির্দেশিকা এবং নীতি রয়েছে। যখন ডেটা Kaggle এ আপলোড করা হয়, ব্যবহারকারীকে অবশ্যই ডেটার গোপনীয়তা স্তর নির্দিষ্ট করতে হবে। যদি ডেটা ব্যক্তিগত হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, তাহলে এর মানে হল যে ডেটা মালিকের কাছ থেকে স্পষ্ট অনুমতি ছাড়া এটি সর্বজনীনভাবে ভাগ করার উদ্দেশ্যে নয়। সংবেদনশীল তথ্যের গোপনীয়তা এবং অখণ্ডতা বজায় রাখতে এই সীমাবদ্ধতা গুরুত্বপূর্ণ।
2. ফর্কিং পারমিশন: প্রাইভেট ডেটা ধারণ করে এমন একটি কার্নেল ফোর্ক করার সময়, কাঁটাযুক্ত সংস্করণটি মূল কার্নেলের গোপনীয়তা সেটিংসের উত্তরাধিকারী হয়। এর মানে হল যে যদি মূল কার্নেলটি ব্যক্তিগত হয়, তবে কাঁটাযুক্ত কার্নেলটিকেও ব্যক্তিগত থাকতে হবে যদি না ডেটা মালিক তার স্থিতি পরিবর্তন করার সুস্পষ্ট অনুমতি প্রদান করে। এটি ব্যক্তিগত তথ্যের অননুমোদিত ভাগাভাগি রোধ করার জন্য একটি সুরক্ষা ব্যবস্থা।
3. বুদ্ধিবৃত্তিক সম্পত্তি এবং ডেটা মালিকানা: একটি কার্নেলের মধ্যে থাকা ডেটা প্রায়ই মেধা সম্পত্তি অধিকারের বিষয়। ডেটা মালিক কীভাবে ডেটা ব্যবহার এবং ভাগ করা হয় তার উপর নিয়ন্ত্রণ রাখে। যখন একজন ব্যবহারকারী একটি কার্নেল কাঁটাচামচ করে, তখন তাদের অবশ্যই এই অধিকারগুলিকে সম্মান করতে হবে এবং কাঁটাযুক্ত কার্নেলটি ব্যক্তিগত ডেটা থাকলে তা সর্বজনীন করার সিদ্ধান্ত নিতে পারে না।
4. প্ল্যাটফর্ম এনফোর্সমেন্ট: Kaggle তার প্ল্যাটফর্ম আর্কিটেকচারের মাধ্যমে এই গোপনীয়তা সেটিংস প্রয়োগ করে৷ সিস্টেমটি এমন একটি কাঁটাযুক্ত কার্নেলের গোপনীয়তা স্থিতি পরিবর্তন করতে ব্যবহারকারীদের প্রতিরোধ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যাতে প্রয়োজনীয় অনুমতি ছাড়াই ব্যক্তিগত ডেটা থাকে। ডেটা গোপনীয়তা প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করতে এবং ডেটা মালিকদের স্বার্থ রক্ষা করার জন্য এটি করা হয়।
5. নৈতিক বিবেচ্য বিষয়: কারিগরি এবং আইনগত দিকগুলির বাইরে, নৈতিক বিবেচনাগুলি বিবেচনায় নিতে হবে৷ ডেটা বিজ্ঞানীদের নৈতিকভাবে ডেটা পরিচালনা করার এবং তারা যে ডেটা নিয়ে কাজ করে তার গোপনীয়তা এবং গোপনীয়তাকে সম্মান করার দায়িত্ব রয়েছে। সম্মতি ছাড়াই একটি কাঁটাযুক্ত কার্নেল সর্বজনীন করা তথ্য বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের বিশ্বাসকে দুর্বল করতে পারে এবং সংবেদনশীল তথ্য প্রকাশ করা হলে সম্ভাব্য ক্ষতি হতে পারে।
এই নীতিগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য, একটি অনুমানমূলক পরিস্থিতি বিবেচনা করুন যেখানে একজন ডেটা বিজ্ঞানী, এলিস, একটি ব্যক্তিগত কাগল কার্নেলে কাজ করেন যাতে সংবেদনশীল আর্থিক ডেটা রয়েছে৷ অ্যালিসের কার্নেল ব্যক্তিগত কারণ ডেটা মালিকানা এবং সর্বজনীনভাবে প্রকাশ করা উচিত নয়। বব, অন্য ডেটা বিজ্ঞানী, অ্যালিসের কাজটিকে মূল্যবান মনে করেন এবং এটিকে তৈরি করার জন্য তার কার্নেলকে কাঁটাচামচ করার সিদ্ধান্ত নেন। কাগলের নীতি অনুসারে, ববের কাঁটাযুক্ত কার্নেলটিও ব্যক্তিগত হবে, কারণ এতে অ্যালিসের ব্যক্তিগত ডেটা রয়েছে৷
বব যদি তার কাঁটাযুক্ত কার্নেলকে সর্বজনীন করতে চায়, তবে তাকে প্রথমে ডেটা মালিক অ্যালিসের কাছ থেকে স্পষ্ট অনুমতি নিতে হবে। এই অনুমতিতে অ্যালিস তার ডেটা সর্বজনীনভাবে ভাগ করতে সম্মত হবে, যার জন্য অতিরিক্ত বিবেচনার প্রয়োজন হতে পারে যেমন ডেটা বেনামী করা বা কোনও সংবেদনশীল তথ্য প্রকাশ না করা নিশ্চিত করা। অ্যালিসের সম্মতি ব্যতীত, বব তার কাঁটাযুক্ত কার্নেলের গোপনীয়তা সেটিং জনসাধারণের জন্য পরিবর্তন করতে পারবেন না, কারণ এটি করা কাগলের ডেটা গোপনীয়তা নীতি লঙ্ঘন করবে এবং সম্ভাব্যভাবে ডেটা গোপনীয়তা আইন লঙ্ঘন করবে৷
এই পরিস্থিতিতে, প্ল্যাটফর্মের এনফোর্সমেন্ট মেকানিজম, নৈতিক বিবেচনার সাথে মিলিত, নিশ্চিত করে যে আসল ডেটার গোপনীয়তা সংরক্ষিত আছে। অনুমতি ছাড়াই কাঁটাযুক্ত কার্নেলকে সর্বজনীন করতে ববের অক্ষমতা একটি সম্ভাব্য গোপনীয়তা লঙ্ঘন প্রতিরোধ করে এবং কাগলের ডেটা ব্যবহারের অখণ্ডতা বজায় রাখে।
প্রশ্নের উত্তর হল যে একটি কাঁটাযুক্ত কার্নেল একটি আসল প্রাইভেট কার্নেল থেকে ব্যক্তিগত ডেটা ধারণকারী কার্নেল ডেটা মালিকের সুস্পষ্ট অনুমতি ছাড়া সর্বজনীন করা যাবে না। গোপনীয়তা লঙ্ঘন রোধ করতে এবং ডেটা গোপনীয়তা নীতিগুলি মেনে চলা হয় তা নিশ্চিত করতে এই নিষেধাজ্ঞা জারি করা হয়েছে। Kaggle এর প্ল্যাটফর্ম আর্কিটেকচার, এর ডেটা গোপনীয়তা নির্দেশিকা সহ, ডেটা মালিকদের স্বার্থ রক্ষা করতে এবং ডেটা বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের বিশ্বাস বজায় রাখতে এই নিয়মটি প্রয়োগ করে৷
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?
- গুগল ক্লাউড সলিউশনগুলি কি বড় ডেটা সহ এমএল মডেলের আরও দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য স্টোরেজ থেকে কম্পিউটিং ডিকপল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন (CMLE) কি স্বয়ংক্রিয় রিসোর্স অধিগ্রহণ এবং কনফিগারেশন অফার করে এবং মডেলের প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে রিসোর্স শাটডাউন পরিচালনা করে?
- মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে নির্বিচারে বড় ডেটা সেটে প্রশিক্ষিত করা কি কোনো হেঁচকি ছাড়াই সম্ভব?
- CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?
- CMLE কি Google ক্লাউড স্টোরেজ ডেটা থেকে পড়তে পারে এবং অনুমানের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করতে পারে?
- টেনসরফ্লো কি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) এর প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন