Kaggle ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများရှိ ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင်၊ kernel တစ်ခုကို "forking" ဟူသော အယူအဆမှာ ရှိပြီးသား kernel တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ဆင်းသက်လာသော အလုပ်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် မူရင်း kernel သည် သီးသန့်ဖြစ်နေသောအခါ၊ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့်ပတ်သက်သည့် မေးခွန်းများ ထွက်ပေါ်လာနိုင်သည်။ မူရင်းသည် သီးသန့်ဖြစ်သည့်အခါ ကောက်နှုတ်ထားသော kernel ကို လူသိရှင်ကြားဖြစ်စေရန်၊ ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဖောက်ဖျက်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်ဖြစ်စေ Kaggle ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများတွင် ဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ အခြေခံမူများကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
Google ၏ လက်အောက်ခံ Kaggle သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် စက်သင်ယူမှုဝါသနာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏အလုပ်များကို ပူးပေါင်း၊ ယှဉ်ပြိုင်နိုင်ပြီး မျှဝေနိုင်သည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ပလက်ဖောင်းသည် တိကျသောဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်တစ်ခုနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ကုဒ်၊ ဒေတာနှင့် စာရွက်စာတမ်းများပါရှိသော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော မှတ်စုစာအုပ်များဖြစ်သည့် kernels များကို အသုံးပြုခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤ kernels များသည် အသုံးပြုသူ၏ စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများနှင့် ပါ၀င်သည့်ဒေတာ၏ သဘောသဘာဝပေါ် မူတည်၍ အများသူငှာ သို့မဟုတ် သီးသန့်ဖြစ်နိုင်ပါသည်။
kernel တစ်ခုကို ခွဲလိုက်သောအခါ၊ အသုံးပြုသူကို ရှိပြီးသားအလုပ်အပေါ်တွင် တည်ဆောက်နိုင်စေမည့် kernel ဗားရှင်းအသစ်ကို ဖန်တီးထားကြောင်း ဆိုလိုသည်။ ၎င်းသည် Git ကဲ့သို့သော ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှုစနစ်များတွင် ဌာနခွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းနှင့်တူသည်၊ သုံးစွဲသူသည် ၎င်းကိုမထိခိုက်စေဘဲ မူလအလုပ်ကို ပြုပြင်မွမ်းမံပြီး တိုးချဲ့နိုင်သည်။ သို့ရာတွင်၊ မူရင်းသည် သီးသန့်ပတ္တာများကို အချက်များစွာပေါ် မူတည်နေချိန်တွင် ဆံခြည်မျှင် kernel ကို လူသိရှင်ကြား ထုတ်နိုင်မလား။
1. ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မူဝါဒများ: Kaggle တွင် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ ရှင်းလင်းသောလမ်းညွှန်ချက်များနှင့် မူဝါဒများရှိသည်။ ဒေတာကို Kaggle သို့ အပ်လုဒ်လုပ်သောအခါ၊ အသုံးပြုသူသည် ဒေတာ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအဆင့်ကို သတ်မှတ်ရပါမည်။ ဒေတာကို သီးသန့်အဖြစ် အမှတ်အသားပြုပါက၊ ဒေတာပိုင်ရှင်ထံမှ တိကျပြတ်သားသော ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ လူသိရှင်ကြား မျှဝေရန် မရည်ရွယ်ကြောင်း ဆိုလိုသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်သည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များ၏ လျှို့ဝှက်ရေးနှင့် ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။
2. Forking Permissions များ: ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဒေတာများပါရှိသော kernel တစ်ခုကို ပေါင်းလိုက်သောအခါ၊ forked ဗားရှင်းသည် မူရင်း kernel ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆက်တင်များကို အမွေဆက်ခံပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ မူရင်း kernel သည် သီးသန့်ဖြစ်ပါက၊ ဒေတာပိုင်ရှင်မှ ၎င်း၏အခြေအနေကို ပြောင်းလဲရန် တိကျပြတ်သားစွာ ခွင့်ပြုချက်မပေးပါက၊ forked kernel သည်လည်း သီးသန့်ရှိနေရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဤသည်မှာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ မျှဝေခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် အကာအကွယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
3. ဉာဏပစ္စည်းမူပိုင်ခွင့်နှင့် ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှု: kernel တစ်ခုအတွင်းပါရှိသော ဒေတာသည် မကြာခဏဆိုသလို ဉာဏမူပိုင်ခွင့်ဆိုင်ရာ အခွင့်အရေးများဖြစ်သည်။ ဒေတာပိုင်ရှင်သည် ဒေတာအသုံးပြုပုံနှင့် မျှဝေပုံကို ထိန်းချုပ်ထားသည်။ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် kernel တစ်ခုကို ခွဲလိုက်သောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ဤအခွင့်အရေးများကို လေးစားရမည် ဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင် သီးသန့်ဒေတာပါရှိလျှင် ကောက်နှုတ်ထားသော kernel ကို အများသူငှာ ပြုလုပ်ရန် တစ်ဖက်သတ် ဆုံးဖြတ်၍မရပါ။
4. ပလပ်ဖောင်း စိုးမိုးရေး: Kaggle သည် ၎င်း၏ ပလက်ဖောင်းဗိသုကာမှတဆင့် ဤကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆက်တင်များကို တွန်းအားပေးသည်။ အဆိုပါစနစ်သည် လိုအပ်သောခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဒေတာများပါရှိသော ဆံခြည်မျှင် kernel ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအခြေအနေကို ပြောင်းလဲခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသူများအား ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ လိုက်နာမှုရှိစေရန်နှင့် ဒေတာပိုင်ရှင်များ၏ အကျိုးစီးပွားကို ကာကွယ်ရန် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။
5. ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာစဉ်းစား: နည်းပညာနှင့် ဥပဒေရေးရာ ကဏ္ဍများအပြင်၊ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ရှိပါသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာကို ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိရှိ ကိုင်တွယ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်နေသော ဒေတာများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လျှို့ဝှက်ချက်များကို လေးစားလိုက်နာရန် တာဝန်ရှိသည်။ ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ဆံခြည်မျှင် kernel ကို အများသူငှာ ပြုလုပ်ခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံအသိုင်းအဝိုင်းအပေါ် ယုံကြည်မှုကို ပျက်ပြားစေပြီး ထိလွယ်ရှလွယ်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်ပါက အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်။
ဤအခြေခံမူများကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် အဲလစ်စ်သည် အထိခိုက်မခံသော ငွေကြေးဒေတာများပါရှိသော ပုဂ္ဂလိက Kaggle kernel တွင် အလုပ်လုပ်သည့် စိတ်ကူးယဉ်ဇာတ်လမ်းကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဒေတာသည် တစ်ဦးတည်းပိုင်ဖြစ်ပြီး လူသိရှင်ကြားထုတ်ဖော်မသင့်သောကြောင့် Alice ၏ kernel သည် သီးသန့်ဖြစ်သည်။ အခြားသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် Bob သည် Alice ၏ အလုပ်ကို အဖိုးတန်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပြီး ၎င်းကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် သူမ၏ kernel ကို ခွဲထုတ်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ Kaggle ၏ မူဝါဒများအရ၊ Bob ၏ ဆံခြည်မျှင် kernel သည် Alice ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက် ပါ၀င်သောကြောင့် သီးသန့်ဖြစ်ပါမည်။
Bob သည် သူ၏ ဆံခြည်မျှင် kernel ကို အများသူငှာ ပြုလုပ်လိုပါက၊ ဒေတာပိုင်ရှင် Alice ထံမှ ပြတ်သားသော ခွင့်ပြုချက်ကို ဦးစွာ ရယူရပါမည်။ ဤခွင့်ပြုချက်တွင် Alice သည် ၎င်း၏ဒေတာကို လူသိရှင်ကြား မျှဝေရန် သဘောတူညီခြင်း ပါ၀င်သည်၊ ၎င်းသည် အချက်အလက်ကို အမည်ဝှက်ထားခြင်း သို့မဟုတ် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ထုတ်ဖော်ခြင်းကဲ့သို့ ထပ်လောင်းထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ Alice ၏ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ၊ Bob သည် ၎င်း၏ ဆံခြည်မျှင် kernel ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆက်တင်ကို အများသူငှာ ပြောင်းလဲနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
ဤအခြေအနေတွင်၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ပလပ်ဖောင်း၏ စိုးမိုးရေးယန္တရားများသည် မူရင်းဒေတာ၏ privacy ကို ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း သေချာစေသည်။ Bob ၏ ဆံခြည်မျှင် kernel ကို ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ အများသူငှာ ပြုလုပ်နိုင်ခြင်း မရှိခြင်းသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ချိုးဖောက်မှုကို တားဆီးပြီး Kaggle ရှိ ဒေတာအသုံးပြုမှု၏ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းထားသည်။
မေးခွန်း၏အဖြေမှာ မူရင်းပုဂ္ဂလိက kernel မှ သီးသန့်ဒေတာပါရှိသော ခြွေတာထားသော kernel သည် ဒေတာပိုင်ရှင်ထံမှ တိကျပြတ်သားစွာခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ လူသိရှင်ကြားမပြုလုပ်နိုင်ပါ။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ချိုးဖောက်မှုများကို တားဆီးရန်နှင့် ဒေတာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မူဝါဒများကို လိုက်နာကြောင်း သေချာစေရန် ဤကန့်သတ်ချက်သည် ရှိနေပါသည်။ Kaggle ၏ ပလက်ဖောင်းဗိသုကာသည် ၎င်း၏ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာလမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အတူ ဒေတာပိုင်ရှင်များ၏ အကျိုးစီးပွားကိုကာကွယ်ရန်နှင့် ဒေတာသိပ္ပံအသိုင်းအဝိုင်း၏ယုံကြည်မှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားရန် ဤစည်းမျဉ်းကို ပြဋ္ဌာန်းထားသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။