Comment protéger votre code d’apprentissage machine Python et R

Quelles sont vos options lorsqu’il s’agit de distribuer du code Python et R tout en conservant un certain contrôle sur la propriété intellectuelle (IP) ? Dans cette vidéo, je présenterai quelques options avancées telles que l’API, l’image Docker, le code compilé et le cryptage. Si vous êtes intéressé, je peux suivre avec des tutoriels plus techniques de bas niveau sur la façon de protéger le code Python. 0:22 Quel code ne devriez-vous pas partager ? 0:55 Protéger le code d’apprentissage automatique 1:16 Quelles parties du déploiement du modèle 1:40 Code de notation et code d’entraînement 2:44 Tables de recherche et autres données ? 3:02 Est-il déployé dans le cloud ou en périphérie ? 3:12 Déployer derrière l’API 4:28 Protéger l’accès à l’API 4:50 Authentification et restriction 5:24 Exemple d’attaque d’avertissement 6:20 Déploiement Edge 7:50 Empêcher la copie et la modification 8:00 Langage de compilation 8:23 Docker Fournir une protection ? 9h50 Protéger les fichiers binaires 10h30 Et le cryptage ? Complete Eaglesoft (ESI), C64 Cracking Group Intro Suivez Jeff Heaton/Abonnement : Soutenez-moi sur Patreon :.