Responsible Data(책임 있는 데이터)란 무엇입니까?
Responsible Data 책임 있는 데이터 - Resources such as data and methods, help domain and data scientists to transform research in an innovation question into a responsible data-driven analytical. [1] In contrast to many other data science training approaches, the SRDS schools are designed to be 2-week, disciplinarily-agnostic, residential events where students are introduced to a broad range of tools requisite for efficient and responsible data-centric research. [2] This chapter identifies two of the key elements in accountable artificial intelligence infrastructure globally -ethical modelling and responsible data. [3] Responsible data-access and sharing regulations, infrastructure investments, and measures to ensure that AI contributes to sustainable and inclusive growth are other priorities. [4]데이터 및 방법과 같은 리소스는 도메인 및 데이터 과학자가 혁신 질문에 대한 연구를 책임감 있는 데이터 기반 분석으로 변환하는 데 도움이 됩니다. [1] 다른 많은 데이터 과학 교육 접근 방식과 달리 SRDS 학교는 효율적이고 책임감 있는 데이터 중심 연구에 필요한 광범위한 도구를 학생들에게 소개하는 2주간의 징계에 구애받지 않는 거주 행사로 설계되었습니다. [2] 이 장에서는 전 세계적으로 책임 있는 인공 지능 인프라의 두 가지 핵심 요소인 윤리적 모델링과 책임 있는 데이터를 식별합니다. [3] 책임 있는 데이터 액세스 및 공유 규정, 인프라 투자 및 AI가 지속 가능하고 포용적인 성장에 기여하도록 하는 조치는 다른 우선 순위입니다. [4]
emerging data driven
Responsible data science refers to efforts that address both the technical and societal issues in emerging data-driven technologies. [1] Responsible data science refers to efforts that address both the technical and societal issues in emerging data- driven technologies. [2] Responsible data science refers to efforts that address both the technical and societal issues in emerging data-driven technologies. [3]책임 있는 데이터 과학은 신흥 데이터 기반 기술의 기술 및 사회적 문제를 모두 해결하는 노력을 의미합니다. [1] 책임 있는 데이터 과학은 새로운 데이터 기반 기술에서 기술 및 사회적 문제를 모두 해결하는 노력을 의미합니다. [2] nan [3]
responsible data science 책임 있는 데이터 과학
In this paper we recount a recent experience in developing and teaching a technical course focused on responsible data science, which tackles the issues of ethics in AI, legal compliance, data quality, algorithmic fairness and diversity, transparency of data and algorithms, privacy, and data protection. [1] Our work aligns with recent trends towards responsible data science by coupling diversity with privacy-preserving data publishing. [2] , “Responsible data science,” Bus Inf. [3] In response to these issues,the company has put in place different mechanisms to ensure responsible innovation through what it calls Responsible Data Science. [4] We will argue that these environments will need to adhere to criteria for responsible data science and interests of coherent communities of practice (Wenger 2000, Stoyanovich et al. [5] Responsible data science refers to efforts that address both the technical and societal issues in emerging data-driven technologies. [6] Responsible data science aims to develop useful insights from the data while fully embracing these considerations. [7] Responsible data science refers to efforts that address both the technical and societal issues in emerging data- driven technologies. [8] Responsible data science refers to efforts that address both the technical and societal issues in emerging data-driven technologies. [9]이 백서에서 우리는 AI 윤리, 법규 준수, 데이터 품질, 알고리즘 공정성과 다양성, 데이터 및 알고리즘의 투명성, 개인 정보 보호 및 데이터 보호. [1] 우리의 작업은 개인 정보 보호 데이터 게시와 다양성을 결합하여 책임 있는 데이터 과학에 대한 최근 경향과 일치합니다. [2] , "책임 있는 데이터 과학", Bus Inf. [3] 이러한 문제에 대응하여 회사는 책임 있는 데이터 과학이라고 하는 것을 통해 책임 있는 혁신을 보장하기 위해 다양한 메커니즘을 마련했습니다. [4] nan [5] 책임 있는 데이터 과학은 신흥 데이터 기반 기술의 기술 및 사회적 문제를 모두 해결하는 노력을 의미합니다. [6] nan [7] 책임 있는 데이터 과학은 새로운 데이터 기반 기술에서 기술 및 사회적 문제를 모두 해결하는 노력을 의미합니다. [8] nan [9]
responsible data sharing 책임 있는 데이터 공유
" Additionally, the United Kingdom (UK) Data Standards Authority recommended the use of new open standards to improve data sharing across the government, while the Information Commissioner's Office published a revised version of its statutory data sharing code of practice to offer practical advice to businesses and organizations for ways to carry out responsible data sharing and launched a data sharing information hub. [1] We call for increased emphasis on responsible data sharing and open science practices whenever possible. [2] The ethics audit concluded that responsible data sharing imposes minimal burden, whereas the potential benefit is tremendous. [3] Despite the recent adoption of the EU General Data Protection Regulation (GDPR), the procedures for how to govern responsible data sharing in such projects are not at all spelled out yet. [4] To support responsible data sharing, we need to develop systems that work for all stakeholders. [5] In order to ensure responsible data sharing, the data access review process should be developed in a way that ensures fairness, transparency and objectivity. [6] BackgroundTo foster responsible data sharing in health research, ethical governance complementary to the EU General Data Protection Regulation is necessary. [7] The South African National Biodiversity Institute is the custodian of numerous national level botanical and zoological datasets that have been collated over several decades and is mandated to ensure that taxonomic and ecological data are made available to the public through responsible data sharing. [8] These studies provide rationale and motivation for the responsible use safeguards in place and further underscore the need for transparent, efficient, and responsible data sharing policies that can be easily operationalized. [9]" 또한 영국(UK) Data Standards Authority는 정부 전반에 걸친 데이터 공유를 개선하기 위해 새로운 개방형 표준의 사용을 권장했으며 Information Commissioner's Office는 기업에 실질적인 조언을 제공하기 위해 법정 데이터 공유 실행 규범의 개정판을 발행했습니다. 책임 있는 데이터 공유를 수행하는 방법에 대해 조직과 데이터 공유 정보 허브를 시작했습니다. [1] 우리는 가능한 한 책임 있는 데이터 공유와 개방형 과학 관행에 대한 강조를 강화할 것을 요구합니다. [2] 윤리 감사는 책임 있는 데이터 공유가 최소한의 부담을 주는 반면 잠재적인 이점은 크다고 결론지었습니다. [3] 최근 EU GDPR(일반 데이터 보호 규정)이 채택되었음에도 불구하고 이러한 프로젝트에서 책임 있는 데이터 공유를 관리하는 방법에 대한 절차는 아직 자세히 설명되지 않았습니다. [4] 책임 있는 데이터 공유를 지원하려면 모든 이해 관계자를 위해 작동하는 시스템을 개발해야 합니다. [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9]
responsible data management
This paper showcases how the concept of Responsible Research and Innovation (RRI) can be implemented in projects to mitigate irresponsible data management and use. [1] However, conceptualizations of data sharing risks and knowledge of responsible data management practices among teachers and learners may be impoverished—limiting the effectiveness of a consent form in communicating such risks in a manner that adequately supports participants in making informed decisions about sharing their data. [2]이 백서는 무책임한 데이터 관리 및 사용을 완화하기 위해 프로젝트에서 책임 있는 연구 및 혁신(RRI)의 개념을 구현하는 방법을 보여줍니다. [1] nan [2]