Um die Privatsphäre beim Lernen mit dem vorgeschlagenen Modell zu verbessern, könnten verschiedene Techniken angewendet werden. Eine Möglichkeit wäre die Anwendung von Privatsphäre-erhaltenden Bayesian-Inferenzmethoden, die sicherstellen, dass sensible Informationen nicht offengelegt werden. Dies könnte durch die Verwendung von Differential Privacy erreicht werden, um sicherzustellen, dass individuelle Daten nicht identifiziert werden können. Zudem könnten Techniken wie Homomorphe Verschlüsselung oder sichere Multi-Party-Berechnung eingesetzt werden, um die Vertraulichkeit der Daten während des Lernprozesses zu gewährleisten. Durch die Implementierung dieser Techniken könnte die Privatsphäre der Benutzer geschützt werden, während gleichzeitig aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden.