[ML] Use hashing for categorical data

Model inference definition can potentially reveal personally identifiable information used in categorical encoding maps. This is usually not a problem since the access permissions for reviewing the model definitions are the same as for reviewing the training datasets where this PII occurred.

However, there is no reason to have original categorical strings stored in the model. For the learning algorithm, it is sufficient to use the distinct representation of the categories produced by a cryptographic hash function.

Note that the encodings need to be unique only within the same feature, which reduces the complexity of the hash function

Comienza localizando los mapas de codificación categórica y el manejo de la definición de inferencia del modelo en el código C++. Determina cómo se almacenan actualmente las cadenas categóricas y dónde deben seguir siendo únicas las codificaciones hash por característica; se considerará terminado cuando las definiciones del modelo ya no conserven las cadenas categóricas originales y la inferencia siga distinguiendo correctamente las categorías.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.