Personal data de-identification for data science tasks

У доповіді будуть розповідатися про найгірші та найкращі способи виявлення особистих та чутливих даних у наборах даних про навчання, щоб зробити їх сумісними з правилами GDPR, CCPA та іншими правилами захисту даних, ефективними в США та ЄС, але все ж корисні з точки зору машинного навчання. Також будуть обговорені ключові поняття останніх актів захисту даних та можливі ресурси порушення даних.

Галина Олійник
1touch.io
  • Керівник data science відділу 1touch.io , який є платформою для просунутого життєвого циклу даних управління.
  • Має великий досвід розробки end-to-end NLP рішень, орієнтованих головним чином на виконання багатомовного аналізу для систем з високим навантаженням, що допомагають покращити, узагальнити та виділити конкретні властивості текстових даних.
  • LinkedIn, Medium
Увійти
Або поштою
Увійти
Або поштою
Реєстрація через e-mail
Реєстрація через e-mail
Забули пароль?