Die Verwendung von DP OCO-Algorithmen kann die Effizienz der worst-group risk minimization verbessern, indem sie eine starke und nachweisbare Datenschutzgarantie bieten. Durch die Integration von Differential Privacy in die Optimierungsalgorithmen können sensible Informationen während des Lernprozesses geschützt werden. Dies ermöglicht es, Modelle zu trainieren, die die maximale Risikofunktion über verschiedene Gruppen hinweg minimieren, ohne die Vertraulichkeit der Daten zu gefährden. Obwohl die Implementierung von DP-Algorithmen zusätzliche Rechenressourcen erfordern kann, ist es ein wichtiger Schritt, um die Privatsphäre der Benutzer zu gewährleisten und das Vertrauen in maschinelle Lernsysteme zu stärken.