Google mejora AI Hub y lanza una versión open source de su framework de privacidad diferencial

Google ha hecho varios cambios y mejoras en su Hub de Inteligencia Artificial de Google Cloud, AI Hub, que tienen como finalidad, según Zdnet, fomentar y mejorar la colaboración entre científicos de datos y equipos de machine learning.

Las novedades en el servicio, que se lanzó la pasada primavera en fase de pruebas, van desde una nueva página de inicio hasta la capacidad de marcar cuadernos, modelos y otros activos como favoritos; pasando por una taxonomía de machine learning y más contenidos. También nuevas opciones para compartir, que la compañía cree que tendrán más impacto en flujos de trabajo de ciencias de datos. Ahora, las funciones de colaboración, los permisos y la compartición de AI Hub están en sintonía con las de G Suite.

Con estas medidas, Google, que cuenta con una división creada específicamente para tratar todo lo relacionado con la Inteligencia Artificial, cree que tanto los desarrolladores como los científicos de datos tendrán más facilidades para colaborar, al encontrarse con una interfaz para compartir modelos y herramientas más familiar. Además, podrán colaborar con grupos dándoles permisos para que los colegas puedan editar o ver componentes y modelos. Los que tengan permiso para ver cada activo podrán hacer un fork de cada uno tras descargarlo o abrir una copia. Pero lo que no podrán hacer es editar o hacer cambios en la versión compartida en el AI Hub.

Pero estos no son los únicos cambios de AI Hub. En su nueva página de inicio, cuyo contenido está diseñado para un desarrollo de modelos más rápido, los usuarios pueden acceder a los activos privados que se han compartido recientemente. Además, las URL de los activos públicos se podrán compartir en redes sociales. Y se podrá etiquetar y categorizar activos de machine learning en AI Hub mediante una lista de tipos de datos, técnicas y casos de uso.

En cuanto a los que quieran ampliar conocimientos sobre el desarrollo de modelos podrán utilizar uno de los nuevos tutoriales sobre el tema. Google ha incluido más de 70 nuevos en AI Hub como parte de estas mejoras.

Por otro lado, Google también ha decidido lanzar una versión open source su framework de privacidad diferencial, que utiliza en la mayoría de sus sistemas de análisis de datos. Este tipo de análisis de sistemas de privacidad diferencial utiliza un enfoque que permite a las organizaciones aprender de la mayoría de sus datos, al mismo tiempo que se asegura de que los resultados no permitan que los datos de los individuos puedan distinguirse o identificarse.

La noticia la ha comunicado la compañía mediante un post en el blog de desarrolladores de Google. En él, Miguel Guevara, Responsable de producto de la Oficina de Protección de Privacidad y Datos de Google, comunica la disponibilidad gratuita de la versión para quien quiera utilizarlo, y destaca que, para que los desarrolladores tengan más facilidades para utilizarla, se han centrado «en funciones que puedan ser particularmente complicadas de ejecutar desde cero, como el cálculo automático de los límites en las contribuciones de los usuarios«.