Az adatbiztonság az adatokat védő technológiák és eljárások összessége, amelyek megakadályozzák az illetéktelen hozzáférést, módosítást vagy lopást.
Az AI rendszerek különösen érzékenyek az adatbiztonsági kérdésekre, mert gyakran nagy mennyiségű és bizalmas adatot kezelnek. A titkosítás, a hozzáférés-kezelés és a monitoring kulcsfontosságú.
Az AI rendszerek megbízhatóságának alapfeltétele.
Banki AI rendszerek titkosított ügyféladat-kezelése.
Az adat minden olyan információ, amit az AI rendszerek feldolgoznak, és amiből tanulnak.
Az AI auditálás az a folyamat, amikor egy független vizsgálat során ellenőrzik egy AI-rendszer működését, megbízhatóságát és etikai megfelelését.
Az AI etika azon irányelvek és szabályok összessége, amelyek biztosítják, hogy a mesterséges intelligencia felelősségteljesen és igazságosan működjön.
A Big Data kifejezés hatalmas, gyorsan növekvő és sokszínű adathalmazokat jelöl, amelyeket hagyományos módszerekkel nem lehet hatékonyan feldolgozni.
A federált tanulás olyan módszer, amely lehetővé teszi, hogy több eszköz közösen tanítson egy modellt anélkül, hogy az adatokat központilag összegyűjtenék.
A felhőalapú AI egy olyan AI-szolgáltatás, amely távoli szervereken fut, és interneten keresztül érhető el.
Az on-premise AI egy olyan AI-rendszer, amelyet a vállalkozás saját szerverein vagy eszközein futtat.
Egy egy olyan AI keretrendszer, amely külső tudásbázisból keres információt, majd az abból kinyert adatok felhasználásával generál választ.
