{"id":14462,"date":"2019-03-08T09:59:48","date_gmt":"2019-03-08T15:59:48","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14462"},"modified":"2019-03-11T10:05:56","modified_gmt":"2019-03-11T16:05:56","slug":"google-lanza-herramientas-para-proteger-tus-datos-en-aplicaciones-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/otros\/google-lanza-herramientas-para-proteger-tus-datos-en-aplicaciones-con-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Google lanza herramientas para proteger tus datos en aplicaciones con inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<div class=\"wrapperBanner googlers sevisitor desktop mobile\">\n<div id=\"HPTX_googlers\" class=\"banner googlers\" data-google-query-id=\"COyIy5Py8uACFYEWAQodO1cAWQ\">\n<div id=\"google_ads_iframe_\/1036009\/HPTX_googlers_0__container__\">Google\u00a0anunci\u00f3\u00a0una nueva librer\u00eda que minimizar\u00e1 el impacto del aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) en t\u00e9rminos de privacidad. Conocida como\u00a0TensorFlow Privacy, esta biblioteca de c\u00f3digo abierto\u00a0se basa en la teor\u00eda de la privacidad diferencial, una t\u00e9cnica estad\u00edstica que busca aprender lo m\u00e1s posible de un grupo sin comprometer los datos de los individuos que lo conforman.<strong><em><!--more--><\/em><\/strong><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>La\u00a0privacidad diferencial es algo que Apple\u00a0utiliza en el iPhone\u00a0para proteger los datos de sus usuarios, mientras que Google dice aplicarla en el Modo Inc\u00f3gnito de\u00a0Chrome. En el caso de TensorFlow Privacy, la empresa de Mountain View indica:<\/p>\n<div id=\"hybs-mslot-e9021a09-0\" class=\"hybs-mslot\"><\/div>\n<div class=\"wrapperBanner roba_ATF mobile\"><\/div>\n<blockquote><p>Cuando se entrenan m\u00f3dulos de aprendiza autom\u00e1tico con datos de los usuarios, la privacidad diferencial ofrece garant\u00edas matem\u00e1ticas de que los modelos no aprenden ni recuerdan los detalles de ning\u00fan usuario espec\u00edfico.<\/p><\/blockquote>\n<p>Las nuevas bibliotecas de c\u00f3digo abierto se adhieren a las\u00a0Pr\u00e1cticas de IA responsables\u00a0de Google y\u00a0se pueden implementar con algunas l\u00edneas de c\u00f3digo adicional, sin necesidad que los desarrolladores requieran conocimientos de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos o sean expertos en privacidad.<\/p>\n<p>Este anuncio tambi\u00e9n hace menci\u00f3n a\u00a0TensorFlow Federated, un sistema para aprendizaje autom\u00e1tico y otros c\u00e1lculos sobre datos centralizados. Esta\u00a0plataforma est\u00e1 basada en\u00a0Aprendizaje Federado, una t\u00e9cnica en que\u00a0se entrena a un modelo en un entorno local\u00a0con la ayuda de varios clientes (smartphones, tablets).<\/p>\n<p>El ejemplo m\u00e1s claro de esto\u00a0lo vemos en el Teclado de Google para iOS y Android, el cual genera modelos predictivos sin exponer los datos de escritura de los usuarios. El aprendizaje federado no depende de la comunicaci\u00f3n con la nube, ya que seg\u00fan Google, parte del algoritmo de\u00a0machine learning\u00a0se ejecuta directamente en el dispositivo.<\/p>\n<p>En una \u00e9poca en la que el aprendizaje autom\u00e1tico toma mayor fuerza es necesario tomar medidas para realizar un correcto manejo de los datos del usuario. El uso del aprendizaje federado\u00a0garantiza que la \u00fanica informaci\u00f3n que se suba a la nube sea el modelo entrenado en los dispositivos, sin comprometer la informaci\u00f3n privada de cada persona.<\/p>\n<p>TensorFlow Privacy\u00a0y\u00a0TensorFlow Federated\u00a0est\u00e1n disponibles para aquellos desarrolladores que busquen aplicar m\u00e9todos predictivos en sus aplicaciones.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Hipertextual<\/strong><\/p>\n<h6><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google\u00a0anunci\u00f3\u00a0una nueva librer\u00eda que minimizar\u00e1 el impacto del aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) en t\u00e9rminos de privacidad. 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