Yapay Zekâ için Veri Hazırlama, Veri Kalitesi ve Güvenli Veri Kullanımı
Yapay zekâ uygulamaları için verinin kalite ölçütleri, standartlaştırma, izinli kullanım ve anonimleştirme ilkeleriyle güvenli biçimde hazırlanmasını ele alır.
Eğitim içeriği
- Veri kalitesi metrikleri
- Temizlik–standartlaştırma
- Veri sözlüğü
- Izinli veri kullanımı
- Anonimleştirme/takma adlandırma (pseudonymization) ve veri izlenebilirliği
Katılımcılar bu eğitimin sonunda
- Yapay zekâ uygulamalarında veri kalitesinin performansa etkisini somut ölçütlerle değerlendirebilecektir.
- Veri hazırlama adımlarını standarda bağlayarak model veya üretken yapay zekâ kullanımına uygun veri seti üretebilecektir.
- Kurum içi veri paylaşım sınırlarını tanıyıp yetkilendirme ve güvenlik prensiplerini uygulayabilecektir.
- Kişisel verilerin korunmasına uygun yöntemlerle analitik değeri koruyan veri işleme yaklaşımı geliştirebilecektir.
- Veri izlenebilirliğini sağlayarak hangi çıktının hangi veriye dayandığını raporlayabilecektir.
Böylece güvenilir, denetlenebilir ve uyumlu bir yapay zekâ veri zemini oluşturulacaktır.