গোপনীয়তা,গোপনীয়তা,গোপনীয়তা,গোপনীয়তা
দায়বদ্ধ AI-তে গোপনীয়তা অনুশীলনগুলি সংবেদনশীল ডেটা ব্যবহারে সম্ভাব্য প্রভাব বিবেচনা করে। এর মধ্যে শুধুমাত্র আইনি এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাকে সম্মান করাই নয়, সামাজিক নিয়ম এবং সাধারণ ব্যক্তিগত প্রত্যাশা বিবেচনা করাও অন্তর্ভুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, ব্যক্তিদের গোপনীয়তা নিশ্চিত করার জন্য কোন সুরক্ষা ব্যবস্থাগুলি স্থাপন করা প্রয়োজন, এই বিবেচনায় যে এমএল মডেলগুলি তাদের কাছে প্রকাশিত ডেটার দিকগুলি মনে রাখতে বা প্রকাশ করতে পারে? ব্যবহারকারীদের পর্যাপ্ত স্বচ্ছতা এবং তাদের ডেটার নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করতে কী পদক্ষেপ নেওয়া দরকার?
পেয়ার এক্সপ্লোরেবলের ইন্টারেক্টিভ ওয়াকথ্রুসের মাধ্যমে এমএল গোপনীয়তা সম্পর্কে আরও জানুন:
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-02-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-02-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["Responsible AI privacy practices involve respecting legal and regulatory requirements, social norms, and individual expectations regarding sensitive data."],["Safeguards are crucial to ensure individual privacy, as ML models can retain and potentially reveal aspects of the data used in training."],["Transparency and user control over their data are essential considerations in responsible AI development."],["Google's PAIR Explorables offer interactive learning experiences to deepen your understanding of ML privacy concepts like randomized response, federated learning, and data leakage."]]],[]]