Der deterministische Kern
Mustererkennung und Validatoren können strukturierte Werte identifizieren, einschliesslich unterstützter Formate mit Prüfsummenprüfungen. Die Laufzeit stellt eine Python-API, CLI, Richtlinienvoreinstellungen und Prüfmetadaten ohne Rohwerte bereit.
Diese Prüfungen haben explizite Abdeckungsgrenzen. Ein anerkanntes Format ist nicht dasselbe wie die vollständige Erkennung aller Arten personenbezogener Daten.
Das trainierte Modell
Bowden verfügt auch über ein eigenes fein abgestimmtes Modell zur Klassifizierung kleiner Token. Dabei handelt es sich um einen erlernten Detektor und nicht nur um eine Nachschlageliste bekannter Werte.
Die neuronale Laufzeit bleibt experimentell. Die deterministischen Website-Beispiele sollten nicht als Ergebnisse des trainierten Modells gelesen werden. Bewerten Sie die ausgewählte Laufzeit und Richtlinie anhand der beabsichtigten Domäne.
Die Anwendung besitzt die Grenze
Bei der lokalen Ausführung bleibt dieser Verarbeitungsschritt in Ihrer Umgebung, aber die Speicherung, die Mandantentrennung und der Zugriff auf Originalwerte bleiben weiterhin in der Anwendungsverantwortung.
Testen Sie die gesamte Reise, einschliesslich Protokolle und Fehlerbehandlung. Eine Zuordnung, die lokal bleibt, kann dennoch offengelegt werden, wenn eine andere Komponente Originalwerte in ein unkontrolliertes Protokoll schreibt.