Yapay zeka (AI), özellikle Üretken AI, çeşitli endüstrilerde ilgi ve yatırım toplamaya devam ettiğinden, veri bütünlüğünün ve gizliliğin korunması hayati önem taşımaktadır. AI’nın kabiliyetlerinin cazibesi, sadece teknoloji endüstrisinin içindekileri değil, aynı zamanda genel halkı da etkilemiştir, ancak endişeler olmadan değil.
Farklı sektörlerde Üretken AI teknolojilerine olan ilginin arttığı bir yükselme açık bir şekilde görülmektedir, ancak yüksek kaliteli veri olmadan sonuçlar tehlikeye girebilir. AI modellerinin eğitimi kapsamlı ve doğru veri kümeleri gerektirir. Düşük kaliteli veriler, hatalı veriler nedeniyle cinsiyet ayrımcılığı gösteren bazı AI işe alım araçlarında görüldüğü gibi önyargılı veya güvenilmez AI sistemlerine yol açabilir.
Doğru ve değerli sonuçlar elde etmek için, AI sadece eksiksiz ve iyi küratörlü veriler değil, aynı zamanda güvenli ve önyargısız veriler de gerektirir. Hassas bilgileri korumak ve herhangi bir önyargıyı ortadan kaldırma AI eğitim ve geliştirme süreçlerinde temel adımlardandır. Bu noktada veri hazırlama teknikleri devreye girer – temizleme, zenginleştirme, hassas veri keşfi, maskeleme ve büyük veri kümelerinin entegrasyonu gibi teknikler.
IRI Voracity platformu, kesin ve uyumlu AI modellerinin geliştirilmesini destekleyen yüksek kaliteli anonimleştirilmiş veri kümeleri oluşturma konusunda sağlam çözümler sunarak dikkat çeker. KNIME gibi platformlarla entegre olan Voracity, sağlık alanında tahmin modellemesi dahil olmak üzere çeşitli AI uygulamaları için işlenmiş verilerin kullanılabilirliğini artırır.
Yüksek kaliteli veri kümeleri, AI başarısı için temeldir. Veri keşfi, entegrasyon, göç, yönetim ve analiz gibi IRI Voracity’nin sağladığı kapsamlı yetenekler, veri yönetimi için etkili bir çözüm olarak konumlandırır. NASA, American Airlines ve Walt Disney gibi tanınmış müşterilere hizmet vermenin yanı sıra, Almanya’da JET-Software GmbH’nin özel dağıtım haklarıyla desteklenen IRI platformu, veri yönetimi ve gizlilik konusundaki mükemmelliğe olan uzun vadeli taahhüdü göstermektedir.
Current Market Trends
AI pazarı, veri hazırlığı ve gizlilik için araçlara büyük bir ilgi göstermektedir. GDPR ve California Tüketici Gizlilik Yasası gibi sıkı veri koruma düzenlemelerinin ortaya çıkmasıyla, işletmelerin uyumluluğu sağlamak için gizlilik çözümlerine daha fazla yatırım yapması beklenmektedir. AI’nın sağlık alanından finansa kadar çeşitli endüstrilere yayılmasıyla, yüksek kaliteli ve gizliliğe uygun veri kümelerine olan ihtiyaç artmaktadır. Bulut tabanlı AI hizmetlerinin benimsenmesi de ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği nedeniyle artmaktadır, bu da bulut ortamında etkili bir şekilde çalışabilen AI veri hazırlama araçlarına yönelik daha fazla yeniliği beraberinde getirmektedir.
Forecasts
AI veri hazırlığı ve gizlilik çözümleri pazarının önümüzdeki yıllarda büyük ölçüde büyümesi beklenmektedir. Reports and Data’ya göre, küresel AI büyük veri analitiği ve IoT pazarının 2020’den 2027’ye kadar %28,9 CAGR ile büyümesi beklenmektedir. AI çözümlerine olan talepteki artış ve işletmelerin veri üretimindeki artış bu büyümeyi destekleyecek.
Key Challenges and Controversies
AI veri hazırlığında karşılaşılan önemli bir zorluk, veri kullanışlığının ve gizliliğin dengesidir. Verileri anonimleştirmek gizlilik açısından kritik olsa da, verinin kalitesini ve faydalılığını azaltabilir, bu da daha az etkili AI sonuçlarına yol açabilir. Diğer bir tartışma konusu ise, algoritmaların eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları pekiştirebileceği ve karar alma süreçlerinde AI’nın kullanılmasının etik endişeleri ve sorumluluğu artırabileceğidir.
Important Questions
– AI modellerini eğitmek için kullanılan verilerin kalitesini nasıl sağlayabiliriz?
– Bireylerin verileri AI uygulamalarında kullanıldığında gizliliklerini korumak için etkili önlemler nelerdir?
– Düzenlemeler AI’nın kullanımını ve veri kümelerinin hazırlanmasını nasıl etkiler?
Advantages and Disadvantages
Advantages:
– AI potansiyelini artırma: Yüksek kaliteli veriler AI’nın tam kapasitesini açığa çıkarabilir, daha doğru ve güvenilir sistemlere yol açabilir.
– Gizlilik uyumluluğu: Sağlam gizlilik çözümlerinin kullanılması, işletmelerin yönetmeliklere uyum sağlamalarına yardımcı olur, yüksek cezalardan kaçınmalarını ve müşteri güvenini korumalarını sağlar.
– Rekabet avantajı: İyi hazırlanmış veri kümeleri ile AI’den yararlanan işletmeler, daha iyi kararlar almalarına ve inovasyon yapmalarına yol açabilecek önemli içgörüler elde edebilir.
Disadvantages:
– Maliyet: Veri hazırlığı ve gizlilik çözümlerine yatırım yapmak, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ’ler) için maliyetli olabilir.
– Karmaşıklık: Veri hazırlama ve anonimleştirme süreçleri, uzmanlık gerektiren ve anlayış gerektiren karmaşık süreçler olabilir.
– Potansiyel veri kaybı: Gizlilik önlemleri, veri erişilebilirliğini sınırlayabilir veya faydalılığını azaltabilir, bu da AI’nın performansını etkileyebilir.
Yapay zeka ve ilgili teknolojiler hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki bağlantılara göz atabilirsiniz:
– IRI (The CoSort Company)
– KNIME
– AI’nın etkisine dair raporlar genellikle Gartner veya Forrester gibi saygın pazar araştırma alanlarında bulunabilir.
Bu kaynaklar, veri bütünlüğünü ve gizliliğini korurken AI’ı etkili bir şekilde kullanmaya yönelik ek içgörüler sağlamaya yardımcı olabilir.
The source of the article is from the blog combopop.com.br