ອຸດສາຫະກໍາອື່ນໆຫຼາຍ, ອຸດສາຫະກໍາການປະທັບໃຈແມ່ນຍັງຄົງກັບການປ່ຽນແປງດິຈິຕອນ. ໃນສະຖານທີ່ນີ້, ການປະທັບໃຈປະທັບໃຈ (AI) ແມ່ນແຂ່ງຂັນເພີ່ມເຕີມໃນກິດຈະກໍາຂອງລູກຄ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າການເຄື່ອນໄຫວ, ການຄົ້ນຄວ້າປະສິດທິພາບ, ແລະການລົງທະບຽນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການເຮັດວຽກຂອງການເຊື່ອມໂລຫະປະທັບໃຈປະທັບໃຈປະທັບໃຈປະທັບໃຈໃນອຸດສາຫະກໍາການປະທັບໃຈປະກອບດ້ວຍການປະທັບໃຈປະທັບໃຈປະທັບໃຈປະທັບໃຈປະທັບໃຈປະທັບໃຈ. Balaji Adusupalli, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກໂນໂລຊີແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນວິສະວະກອນ AI, ໄດ້ຮັບປະກັນຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພນີ້ໂດຍຜ່ານບົດລາຍງານຂອງຕົນ, ມີຊື່ “Secure Data Engineering Pipelines for Federated Insurance AI: Balancing Privacy, Speed, And Intelligence.” ໂດຍຜ່ານການເຮັດວຽກຂອງຕົນ, Adusupalli ໄດ້ສະເຫນີປັດຈຸບັນສໍາລັບການກໍ່ສ້າງລະບົບປະສິດທິພາບສູງ, ການປົກປັກຮັກສາຄວາມປອດໄພ, ແລະລະບົບ AI scalable ທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ດີກວ່າໃນຂະນະທີ່ສອດຄ່ອງກັບຕົວແທນຂໍ້ມູນ. ການຝຶກອົບຮົມ Federated Learning Environments ໃນ Insurance ການຝຶກອົບຮົມ Federated Learning Environments ໃນ Insurance ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ Secure Data Engineering in Insurance AI ບໍລິສັດການປະກັນໄພແມ່ນຈໍາເປັນຕ້ອງທົດສອບຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນເງິນ, ເອກະຊົນ, ແລະການຄຸ້ມຄອງ. ຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນປົກກະຕິໄດ້ຖືກກວດສອບແລະທົດສອບໂດຍໃຊ້ສະຖາບັນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສູນກາງ. ນອກເຫນືອໄປຈາກນັ້ນ, ສະຖາບັນເຫຼົ່ານີ້ຄ້າຍຄືກັນກັບຜູ້ປະກັນໄພກັບການກວດສອບສະຖາບັນທີ່ສໍາຄັນແລະຄວາມປອດໄພ. ໂດຍ Adusupalli, ມັນເປັນຄວາມຕ້ອງການຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາການປະກັນໄພເພື່ອປ່ຽນແປງກັບລະບົບ AI federated. ໃນລະບົບເຫຼົ່ານີ້, ຮູບແບບໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນສະຖານທີ່ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ decentralized ແລະພຽງແຕ່ຄວາມຮູ້ສຶກອົບຮົມ agregate ໄດ້ຖືກຂຽນ. ວິທີການນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມປອດໄພກັບການປົກປັກຮັກສາຂໍ້ມູນເຊັ່ນ GDPR ແລະ HIPAA ໃນຂະນະທີ່ປົກປັກຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງບຸກຄົນ. ການພັດທະນາຂອງ pipelines ການວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພແມ່ນຕົ້ນຕໍຂອງການປ່ຽນແປງນີ້ໂດຍ Adusupalli. ນີ້ແມ່ນການທົດສອບທີ່ໂດຍຜ່ານການຫຼຸດຜ່ອນການປ່ຽນແປງ, ການເຂົ້າລະຫັດ, ການເຂົ້າລະຫັດເປັນເອກະລັກ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແລະການຢັ້ງຢືນຂອງມາດຕະຖານ AI. ທັງຫມົດຂອງ pipeline ນີ້ໄດ້ຖືກອອກແບບໂດຍ framework Adusupalli, ຈາກການເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນຕົ້ນຕໍກັບການນໍາໃຊ້ມາດຕະຖານທີ່ຫຼຸດລົງ. The Federated Insurance Data Engineering Pipeline ໂດຍການຄົ້ນຄວ້າຂອງຕົນ, Adusupalli ໄດ້ນໍາໃຊ້ ການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການຄົ້ນຄວ້າແລະການຄົ້ນຄວ້າ ສະຫນັບສະຫນູນການຝຶກອົບຮົມ Federal Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) ສະຫນັບສະຫນູນການຝຶກອົບຮົມ Federal Insurance Data Engineering Pipeline (FIDEP) 
 
 
 
 
 Anonymization & Encryption Layers: ການປົກປັກຮັກສາການເຂົ້າລະຫັດແລະຄຸນນະພາບຈໍານວນໂດຍໃຊ້ການນໍາໃຊ້ວິທີການເຂົ້າລະຫັດທີ່ດີເລີດເຊັ່ນ: ການເຂົ້າລະຫັດ semantic ແລະການເຂົ້າລະຫັດ random. Data Segmentation and Labeling: ການຕັດສິນໃຈຂອງການເຂົ້າລະຫັດແລະການເຂົ້າລະຫັດໂດຍໃຊ້ການປິ່ນປົວການປົກປັກຮັກສາຄວາມປອດໄພ. ວິທີການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ: ການຄຸ້ມຄອງອະນຸຍາດຂອງຂໍ້ມູນແລະການປະກັນຜົນປະໂຫຍດໂດຍໃຊ້ລະດັບຄຸນນະສົມບັດແລະລະດັບການອະນຸຍາດ Secure Multiparty Computation (SMC): ການຮັບປະກັນການຝຶກອົບຮົມການຮ່ວມມືຂອງມາດຕະຖານໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນໂດຍຜ່ານ protocols cryptographic. ປະເພດຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວ Privacy-Preserving Techniques ໃນຂະນະທີ່ຄວາມປອດໄພແມ່ນສໍາຄັນໃນອຸດສາຫະກໍານີ້, Adusupalli ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເຕັກໂນໂລຊີການປົກປັກຮັກສາຄວາມປອດໄພຈໍາເປັນຕ້ອງຖືກເຂົ້າລະຫັດໃນທ້ອງຖິ່ນຂໍ້ມູນຕົນເອງ. ມັນແນະນໍາການປົກປັກຮັກສາຄຸນນະພາບທີ່ສົມບູນແບບໂດຍນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີເຊັ່ນ: ການຢັ້ງຢືນຄວາມຮູ້ zero, ຄວາມປອດໄພທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະ k-anonymity. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງຕົນລວມເອົາວິທີການຄາດຄະເນດິນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດແລະຄວາມປອດໄພຂອງ re-identification ສາມາດຖືກປິ່ນປົວໂດຍໃຊ້ການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ໃນລະບົບ federated. ການຢັ້ງຢືນນີ້ຍັງປະກອບມີສະຖາບັນສໍາລັບການຢັ້ງຢືນແລະການຢັ້ງຢືນຕໍ່ເນື່ອງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການປົກປັກຮັກສາຄວາມປອດໄພແລະ fairness ຂອງມາດຕະຖານ. ການຢັ້ງຢືນແມ່ນເຫມາະສົມກັບຄໍາແນະນໍາຂອງການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ຮັບຜິດຊອບແລະສະຫນັບສະຫນູນການພັດທະນາ AI ethical ໂດຍການຕັດສິນໃຈການຝຶກອົບຮົມຂອງມາດຕະຖານຈາກການເຂົ້າເຖິງ data raw. Case Studies in Insurance AI Adusupalli ໄດ້ຮັບການຄົ້ນຄວ້າກໍລະນີທີ່ຫນ້າສົນໃຈໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນລັກສະນະຂອງຕົນ. 
 
 
 
 ອັດຕະໂນມັດ Insurance: ການຄາດຄະເນດິນແລະການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບໂດຍບໍ່ມີການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບໂດຍການຝຶກອົບຮົມມາດຕະຖານການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ. ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ: ການຝຶກອົບຮົມ federated ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍໂຄງການຄຸນນະພາບທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງໂດຍ consortium ເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ການປະລິນຍາໂຣກກັບຂໍ້ມູນການເຮັດວຽກໃນຂະນະທີ່ປົກປັກຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນບຸກຄົນ. Home Insurance: Platform federated ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍກ່ວາຜູ້ຊ່ຽວຊານການປະກັນໄພສໍາລັບການຄາດຄະເນຄວາມປອດໄພທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍທົ່ວໄປໃນໄລຍະການຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພແລະສະຖານທີ່ຂອງຂໍ້ມູນ. ຜະລິດຕະພັນເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສະດວກສະບາຍແລະຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງ pipeline, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຖືກນໍາໃຊ້ຂອງຕົນໃນຜະລິດຕະພັນການປະກັນໄພຕ່າງໆແລະພື້ນຖານ. ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ The Challenges to Address ຫຼັງຈາກນັ້ນ, Adusupalli ໄດ້ຮັບປະກັນວ່າໂຄງປະກອບການຂອງຕົນສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມປອດໄພໃນໄລຍະເວລາ. 
 
 
 
 Interoperability: ການເຊື່ອມໂລຫະຂອງລະບົບຂໍ້ມູນ heterogeneous ໃນລະຫວ່າງ brokers, insurers, ແລະບໍລິສັດອື່ນໆສາມາດເປັນການປິ່ນປົວທີ່ເຫມາະສົມ. Scalability: ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບສາມາດໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນອຸປະກອນຂໍ້ມູນແລະຮູບແບບໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ການຄົ້ນຄວ້າ Adversarial: ໃນສະຖານທີ່ federated, ການຄົ້ນຄວ້າຕໍ່ເນື່ອງແລະຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມເຂັ້ມແຂງກັບການປິ່ນປົວຂອງການປິ່ນປົວແລະການປ່ຽນແປງຮູບແບບ. ໃນຖານະເປັນການຄົ້ນຄວ້າ, ຄວາມປອດໄພຂອງການຄອມພິວເຕີສາມາດໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວໂດຍການພັດທະນາມາດຕະຖານຂໍ້ມູນທົ່ວໄປແລະການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການຄອມພິວເຕີທີ່ດີເລີດ. ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ Final ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Balaji Adusupalli ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ "ໂດຍອະນຸຍາດໃຫ້ການປັບປຸງການຮ່ວມມືຂອງຄວາມປອດໄພ-hardened AI ຈາກຮູບແບບ analytics ກັບຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ, ທີ່ຖືກປັບປຸງກັບຄວາມຕ້ອງການການປົກປັກຮັກສາຂອງທຸກຄົນ, ການເຮັດວຽກຂອງພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດໃນການສະຫນັບສະຫນູນຄວາມຕ້ອງການທີ່ທັນສະໄຫມໄດ້," Adusupalli ຊອກຫາໃນການຄົ້ນຄວ້າຂອງຕົນ.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

ການກໍ່ສ້າງການທົດລອງຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພສໍາລັບການປະກັນໄພ AI: ຄວາມຄິດເຫັນຈາກການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Balaji Adusupalli

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

The Branding Writing Contest: Winner Announcement!

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

Meet Bird Eye India, Winner of Startups of The Year 2024 in Fashion

Welcome to HackerNoon Decoded: The Best of 2024 Tech Blogging

The Branding Writing Contest: Winner Announcement!

Starting 2025 with New Features: Settings Dashboard, HackerNoon Decoded, Updated Search UI, and More

Meet Bird Eye India, Winner of Startups of The Year 2024 in Fashion

Welcome to HackerNoon Decoded: The Best of 2024 Tech Blogging

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ການກໍ່ສ້າງການທົດລອງຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພສໍາລັບການປະກັນໄພ AI: ຄວາມຄິດເຫັນຈາກການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Balaji Adusupalli

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ໃນ

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ