• Buradasın

    Yapay zeka kişisel verileri nasıl korur?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka (YZ), kişisel verileri çeşitli yöntemlerle korur:
    1. Veri Gizliliği ve Güvenliği: YZ, güçlü şifreleme yöntemleri ve güvenlik duvarları kullanarak verilerin izinsiz erişime karşı korunmasını sağlar 12.
    2. Veri Anonimleştirme: Kişisel verilerin anonimleştirilmesi ve maskelenmesi, veri setlerindeki bireysel kimlikleri korurken veri analizi için kullanılabilir verilerin sağlanmasına olanak tanır 13.
    3. Hassas Veri Tanımlama: YZ, hassas verileri otomatik olarak tanımlayabilir ve koruma gerektiren verilerin belirlenmesine yardımcı olabilir 1.
    4. Kullanıcı Onayı ve İzin Yönetimi: Kullanıcıların verileriyle ilgili onaylarını ve izinlerini yönetmek, kişisel verilerin yalnızca gerekli olduğunda işlenmesini sağlar 12.
    5. Şeffaflık: YZ, veri işleme süreçlerini ve algoritmaları açıklığa kavuşturarak kullanıcıların veri kullanımı hakkında bilgi sahibi olmalarını sağlar 12.
    Ancak, YZ ile kişisel verilerin korunması konusunda veri ihlalleri, algoritmik önyargılar ve etik endişeler gibi zorluklar da bulunmaktadır 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. karsem.karatay.edu.tr
        1
      2. incehesap.com
        2
      3. avukatdava.com
        3
      4. ulteh.com.tr
        4
      5. webtures.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay Zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına benzer şekilde öğrenme, düşünme ve analiz yapma yeteneklerine sahip olmasıdır. Bazı YZ örnekleri: 1. Dijital Asistanlar: Siri, Google Asistan ve Alexa gibi sesli asistanlar, kullanıcılarla etkileşime geçerek soruları yanıtlar, müzik çalar, mesaj yazar ve hava durumunu söyler. 2. Otonom Araçlar: Kendi kendini süren otomobiller, çevrelerini algılayarak trafikte güvenli bir şekilde hareket eder. 3. E-Ticaret Önerileri: Çevrimiçi alışveriş platformlarında, müşteri davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar. 4. Tıp ve Sağlık: YZ, tıbbi görüntüleri analiz ederek hastalıkların teşhisine yardımcı olur ve gen terapisi gibi alanlarda kullanılır. 5. Google Çeviri: Farklı dillerdeki metinleri çevirerek yabancı dil anlayışını geliştirir.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl çalışır kısaca?

    Yapay zeka (YZ) nasıl çalışır kısaca şu adımlarla özetlenebilir: 1. Veri Toplama: YZ projesinin ilk adımı, sistemin öğreneceği verileri toplamaktır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler, gereksiz bilgilerin çıkarılması ve YZ'nin anlayabileceği bir formata dönüştürülmesi için hazırlanır. 3. Algoritma Seçimi: YZ sisteminin verileri nasıl işleyeceğini belirlemek için uygun bir algoritma seçilir. 4. Model Eğitimi: Seçilen algoritma kullanılarak model, verilere dayanarak tahminlerde bulunmayı veya kararlar almayı öğrenir. 5. Model Testi: Eğitimden sonra modelin performansı test edilir ve yeterince doğru değilse daha fazla eğitim alması gerekebilir. 6. Dağıtım: Model eğitilip test edildikten sonra gerçek dünyadaki bir uygulamaya dağıtılır. 7. Sürekli Öğrenme: YZ sistemleri, zaman içinde öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahiptir, bu da performanslarını artırmalarına olanak tanır.
    5 kaynak

    Yapay zeka veri etiketleme nedir?

    Yapay zeka veri etiketleme, bir makine öğrenimi modelinin öğrenebilmesi için ham verilerin (görüntüler, metinler, sesler vb.) tanımlanması ve bu verilere anlamlı etiketler eklenmesi sürecidir. Bu süreçte: 1. Manuel Etiketleme: İnsanlar verileri etiketleyerek yapay zekanın öğrenmesi için anlamlı bir veri kümesi oluştururlar. 2. Otomatik Etiketleme: Yapay zeka tabanlı araçlar, öğrendikleri kalıplara göre verileri etiketler. Veri etiketleme, yapay zekanın doğru kararlar verebilmesi ve gerçek dünyada uygulanabilmesi için kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Yapay zekaya karşı ne yapmalı?

    Yapay zekaya karşı alınabilecek bazı önlemler şunlardır: 1. Şeffaf ve etik kurallar belirlemek: Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanımında şeffaflık, insan haklarına saygı ve önyargıdan arındırılmış algoritmalar gibi etik ilkelerin benimsenmesi önemlidir. 2. Sürekli denetim: Yapay zeka sistemlerinin sürekli olarak denetlenmesi ve kontrol altında tutulması gerekmektedir. 3. Veri gizliliği düzenlemeleri: Kişisel verilerin korunmasına yönelik katı düzenlemeler getirilmeli ve veri güvenliği sağlanmalıdır. 4. Uluslararası anlaşmalar: Yapay zeka kullanımına sınırlar çizmek için uluslararası anlaşmalar yapılmalıdır. 5. Eğitim ve bilinçlendirme: Kullanıcılar ve geliştiriciler, yapay zekanın etik sorunları hakkında bilinçlendirilmelidir. Ayrıca, yapay zekanın potansiyel risklerini minimize etmek için bazı uzmanlar, en gelişmiş yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine ara verilmesi çağrısında bulunmaktadır.
    5 kaynak