Segundo o CEO da ML Group, Milton de Oliveira Lyra Filho, com o aumento do uso de aprendizado de máquina em diversos setores, a quantidade de dados utilizados para treinar esses sistemas tem crescido exponencialmente. Mas o que exatamente a tokenização contribui para a proteção de dados em plataformas de aprendizado de máquina? Vamos explorar essa questão em mais detalhes.
O que é a tokenização no contexto de dados e aprendizado de máquina?
A tokenização é um processo que substitui informações sensíveis por identificadores únicos, chamados de tokens. Esses tokens são irreversíveis e não têm valor intrínseco, o que significa que, se alguém obtiver acesso a um token, não conseguirá reverter para os dados originais. No contexto de aprendizado de máquina, a tokenização pode ser aplicada para proteger dados sensíveis como nomes, endereços e números de cartões de crédito.
Ao tokenizar os dados, as plataformas de aprendizado de máquina conseguem processá-los e treinar seus modelos sem comprometer a privacidade dos usuários. Conforme alude o conhecedor do tema Milton de Oliveira Lyra Filho, isso garante que informações confidenciais não sejam expostas ou utilizadas de maneira inadequada, ao mesmo tempo em que possibilita a análise de grandes volumes de dados para aprimorar a eficiência dos sistemas.
Como a tokenização protege os dados em plataformas de aprendizado de máquina?
A tokenização age como uma camada extra de proteção, pois substitui os dados reais por tokens antes mesmo que eles sejam usados no treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Isso significa que, caso ocorra algum vazamento de dados, o que será exposto serão apenas tokens sem valor para quem os acessar. Essa prática reduz o risco de violações de privacidade e fraudes.
Como evidencia o empresário Milton de Oliveira Lyra Filho, o uso de tokens também facilita a conformidade com regulamentações de proteção de dados, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil ou o GDPR (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados) na Europa. Ao garantir que os dados pessoais não sejam manipulados diretamente, as plataformas podem garantir uma operação mais segura e transparente.
Como a tokenização afeta a qualidade dos modelos de aprendizado de máquina?
Uma preocupação comum é se a tokenização pode afetar negativamente a qualidade dos modelos de aprendizado de máquina. Na verdade, a tokenização, quando bem implementada, não prejudica o desempenho dos modelos. Isso porque os tokens mantêm padrões ou características que permitem ao sistema de aprendizado continuar a identificar tendências e fazer previsões precisas, mesmo sem ter acesso direto aos dados originais.
De acordo com o especialista Milton de Oliveira Lyra Filho, a tokenização preserva a funcionalidade essencial dos dados, permitindo que eles ainda sejam utilizados de maneira eficaz em algoritmos. Embora não se possa reverter o token para os dados originais, o aprendizado de máquina ainda consegue extrair informações valiosas dos padrões criados pelos tokens, garantindo tanto a segurança quanto a eficiência dos modelos.
Equilíbrio entre segurança e eficiência
Por fim, conforme Milton de Oliveira Lyra Filho, a tokenização oferece uma abordagem poderosa para proteger dados em plataformas de aprendizado de máquina. Essa técnica garante a privacidade dos usuários e permite que as plataformas operem de maneira segura e em conformidade com as regulamentações. Conforme o uso de aprendizado de máquina continua a crescer, a tokenização se torna uma ferramenta essencial para proteger os dados.
