Membina set data tersuai baharu dari awal adalah mencabar dan membosankan. Terima kasih kepada data luar biasa, ia menawarkan penyelesaian yang cepat dan berkesan untuk pembangun membenamkan data ke dalam produk AI mereka dan menjadikannya berfungsi. Data di luar rak ialah data pra-bina yang dikumpul, dibersihkan, dilabel dan disimpan sedia untuk digunakan.
Walau bagaimanapun, mencari data yang betul di luar rak adalah satu cabaran. Selain kualiti data, privasi & keselamatan data adalah dua aspek penting yang perlu diingat sambil memanfaatkan set data yang sedia ada. Jika set data yang anda gunakan pada kod anda tidak mempunyai keselamatan yang mencukupi, ia boleh membawa kepada hasil perniagaan yang teruk.
Oleh itu, marilah kita mendedahkan risiko menggunakan data di luar rak dan cara untuk mengelakkan diri anda daripada risiko tersebut. Mari kita mulakan!
Risiko Menggunakan Data Latihan Luar Rak
Di Luar Rak privasi data ialah aspek keselamatan penting bagi set data yang perlu dipertimbangkan. Beberapa risiko dikaitkan dengan keselamatan data apabila menggunakan data luar untuk model atau program AI anda. Beberapa risiko adalah:
Akses Data Tanpa Kebenaran
Satu lagi potensi risiko menggunakan keselamatan data di luar rak ialah akses tanpa kebenaran. Sebagai data penyumberan luar, anda tidak pasti tentang kebolehcapaian set data. Seorang pembangun mungkin telah meninggalkan tempat yang longgar dari mana mereka kemudian boleh mengakses program AI anda dan mencuri maklumat berharga.
Penyalahgunaan Data
Kemungkinan risiko yang dikaitkan dengan data luar biasa ialah penggunaan data yang salah dalam program AI anda. Memandangkan banyak API memanfaatkan data luar biasa, prinsip kriptografi untuk data kekal sama jika tidak diubah suai. Ini membolehkan penggodam menyalahgunakan data dan mendapat akses kepada program anda.
Isu Kualiti Data
Kualiti data luar biasa anda boleh menjadi risiko besar untuk program AI anda. Selalunya, data tidak diperoleh daripada demografi yang pelbagai, mungkin mempunyai pendua, pelabelan yang salah, kekurangan persetujuan pengguna, dsb.
Langkah-langkah untuk Memastikan Privasi dan Keselamatan Data Apabila Menggunakan Data Luar Rak
Walaupun terdapat beberapa risiko dalam menggunakan data di luar rak, banyak cara boleh mengurangkan faktor risiko. Berikut ialah beberapa cara untuk mempertimbangkan keselamatan data luar yang dipertingkatkan:
Pilih Pembekal Berwibawa
Cara terbaik untuk mendapatkan data luar yang selamat dan terjamin adalah dengan membelinya daripada a pembekal data yang dipercayai dan boleh dipercayai. Pembekal data yang tulen akan sentiasa memberikan anda perjanjian dan jaminan bahawa data adalah teguh, tepat dan berkualiti tinggi.
Semak Dasar Privasi dan Keselamatan Data
Menyemak dasar privasi dan keselamatan data vendor sebelum membeli set data adalah sangat penting. Anda mesti memastikan bahawa data yang anda beli akan menjadi milik anda sepenuhnya. Jika mana-mana orang lain mendapat akses kepadanya, ia akan dianggap sebagai pelanggaran kebolehaksesan, dan tindakan yang sewajarnya akan diambil.
Sulitkan Data Sensitif
Walaupun terdapat beberapa klausa keselamatan dalam perjanjian anda, anda tidak boleh mengetahui isu privasi data luar biasa anda. Oleh itu, adalah amalan yang baik untuk menyulitkan data sensitif projek anda supaya ia kekal selamat semasa sebarang serangan siber.
Pantau Capaian Data secara kerap
Satu lagi amalan keselamatan yang anda mesti ikuti untuk melindungi data anda ialah sentiasa memantau senarai akses data. Anda harus menyemak siapa yang telah mengakses data baru-baru ini dan menapis sebarang aktiviti yang mencurigakan dalam sistem.
Latih Pekerja tentang Privasi Data dan Amalan Terbaik Keselamatan
Melatih pekerja anda tentang kaedah dan langkah keselamatan data adalah penting untuk memastikan data organisasi anda selamat dan terjamin. Semua pekerja anda mesti bekerja dengan tekun dan memastikan mereka mengikuti amalan data yang betul, yang boleh meminimumkan risiko pencurian data dengan ketara.
Terokai koleksi Katalog Data Perubatan, Pertuturan dan Penglihatan Komputer di luar rak kami.
Faedah Menggunakan Data Luar Rak Dengan Selamat
Sebaik sahaja anda memanfaatkan kaedah yang betul untuk mendapatkan dan menggunakan data luar biasa anda, anda boleh memperoleh hasil yang lebih baik dengan ketara daripada projek anda. Berikut adalah beberapa kelebihan yang disenaraikan di bawah:
Kualiti Data yang Diperbaiki
Menggunakan set data luar biasa yang betul untuk projek anda boleh meningkatkan kualiti data projek anda. Apabila kualiti data bertambah baik, projek anda boleh menyampaikan hasil yang dioptimumkan dan hasil keseluruhan yang lebih baik.
Peningkatan Ketersediaan Data
Kelebihan terbesar menggunakan set data di luar rak ialah skop ketersediaan data yang diperbesarkan. Anda boleh mendapatkan banyak set data seperti yang diperlukan dan meningkatkan fungsi dan skop projek.
Privasi dan Keselamatan Data yang Lebih Baik
Jika anda menemui vendor terkenal untuk keperluan data anda, anda mungkin mendapat privasi dan keselamatan data yang lebih halus. Tidak semua pembekal data adalah penipuan. Ada yang membangunkan data mereka dengan ketekunan yang melampau dan memastikan keselamatan optimumnya untuk hasil yang boleh dipercayai.
Mengurangkan Kos
Salah satu kelebihan paling ketara menggunakan data di luar rak ialah kecekapan kosnya. Tidak seperti proses pengumpulan dan pembersihan data biasa, membeli data di luar rak adalah agak murah dan pantas. Anda hanya boleh membeli data pada harga yang berpatutan dan memastikan projek anda berfungsi pada harga yang jauh lebih rendah.
[ Baca Juga: Faedah Menggunakan Set Data Latihan Luar Biasa ]
Kesimpulan
Privasi dan keselamatan data adalah mengenai aspek apabila data terlibat. Walau bagaimanapun, pengendalian keselamatan data di luar rak boleh memberi kesan kepada projek AI anda. Jadi daripada bimbang tentang keselamatan data anda, mencari pembekal data yang boleh dipercayai adalah lebih baik; Shaip ialah salah satu penyedia data paling dipercayai dalam industri yang boleh anda harapkan. Anda boleh menghubungi Saip untuk set data anda perlu mengetahui lebih lanjut.
