Personal data de-identification for data science tasks
Презентація доповіді
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