Datenkonformes Machine Learning in der Praxis

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Machine Learning und Datenschutz sind kein Widerspruch, vorausgesetzt, man plant Datensparsamkeit von Anfang an ein. Das beginnt bei der Frage, welche Daten wirklich nötig sind, und reicht bis zu Pseudonymisierung, Zugriffskonzepten und EU-Hosting.

In der Praxis heißt das oft: weniger Rohdaten, klarere Zwecke und nachvollziehbare Verarbeitung. Modelle lassen sich auch auf reduzierten oder anonymisierten Datensätzen sinnvoll trainieren.

So entsteht eine Lösung, die nicht nur funktioniert, sondern auch einer datenschutzrechtlichen Prüfung standhält, ein Vorteil gerade für Unternehmen mit sensiblen Daten.