GDPR: büyük veri ve yapay zekâ
GDPR'ı Anlamak
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
Genel bakış
GDPR, YZ ve büyük veri ilişkisi
Riskler ve fırsatlar
Veriyi ve YZ etiğini korumada GDPR’nin rolü
Mevcut ve gelecekteki düzenlemelerle eşleme
YZ nedir?
Belirli bir hedefe ulaşan yazılım veya donanım sistemleri
Fiziksel ve dijital ortamlar
Veri edinimi, işleme ve yorumlama
1
AB Komisyonu Yapay Zekâ Üst Düzey Uzman Grubu (AI HLEG)
YZ yaklaşımları
Makine öğrenmesi
Derin öğrenme, yapay sinir ağları
Büyük veri işleme
Makine akıl yürütme
Planlama, zamanlama
Arama, optimizasyon
Robotik
Siber-fiziksel sistemler: kontrol ve algı
Sensörler, aktüatörler
Entegrasyon
1
AB Komisyonu Yapay Zekâ Üst Düzey Uzman Grubu (AI HLEG)
YZ nasıl kullanılır?
Veri erişilebilirliğini artırma
YZ ile verinin potansiyelini kullanma
Tipik YZ uygulamaları
Hedefli ürün/film önerileri
Otomatik CV tarama
Sanal asistanlar
ML: Veriden öğrenen YZ sistemleri
Veriden ve deneyimden öğrenir
Algoritmalar, veri, altyapı ve insan tasarımından oluşur
Büyük veri ve güçlü hesaplama yükselişi
Kolay erişilebilir ve devreye alınabilir
Büyük ölçekli veri işleme
Profilleme
Karmaşık: kara kutu sorunu
GDPR nerede devreye girer?
YZ projeleri için GDPR uyum gereklilikleri
Büyük ölçekli veri işleme
GDPR ilkeleri vs. YZ:
Veri minimizasyonu
Hesap verebilirlik
Güvenlik
DPIA gerektirir
Hukuka uygunluk, adillik ve şeffaflık
GDPR açıkça YZ’yi anmaz, ancak mekanizmalar vardır
Hadi pratik yapalım!
GDPR'ı Anlamak
Preparing Video For Download...