. Practical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models In an era where technology continues to advance and shape our lives, it is essential to understand the process of technological evolution and its impact on society. The book "Practical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models" by Aileen Nielsen provides a comprehensive guide to developing fair and secure data models that can help mitigate the biases present in machine learning and artificial intelligence (AI) algorithms. The author emphasizes the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. The book addresses the growing concern of fairness in data science, as the widespread deployment of machine learning and AI in business and government is reproducing the same biases we try to fight in the real world. The author presents a practical approach to ensuring fairness in code, covering basic concerns related to data security and privacy at all steps along the data pipeline, from data selection and preprocessing to closed model audits.

.Book Описание: Практическая справедливость Достижение справедливых и безопасных моделей данных В эпоху, когда технологии продолжают продвигать и формировать нашу жизнь, важно понимать процесс технологической эволюции и ее влияние на общество. Книга «Practical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models» Айлин Нильсен представляет собой всеобъемлющее руководство по разработке справедливых и безопасных моделей данных, которые могут помочь смягчить предубеждения, присутствующие в алгоритмах машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Автор подчеркивает необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. В книге рассматривается растущая обеспокоенность справедливостью в науке о данных, поскольку широкое распространение машинного обучения и ИИ в бизнесе и правительстве воспроизводит те же предубеждения, с которыми мы пытаемся бороться в реальном мире. Автор представляет практический подход к обеспечению справедливости в коде, охватывающий основные проблемы, связанные с безопасностью и конфиденциальностью данных на всех этапах передачи данных, от отбора и предварительной обработки данных до закрытых модельных аудитов.

.Book Description : Justice pratique Atteindre des modèles de données justes et sécurisés À une époque où la technologie continue de promouvoir et de façonner nos vies, il est important de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur la société. livre « Practical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models » d'Eileen Nielsen est un guide complet pour développer des modèles de données équitables et sécurisés qui peuvent aider à atténuer les préjugés présents dans les algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (IA). L'auteur souligne la nécessité d'un paradigme personnel pour percevoir le processus technologique du développement de la connaissance moderne comme la base de la survie de l'humanité et de l'unification des gens dans un État en guerre. livre traite des préoccupations croissantes en matière de justice dans la science des données, car la généralisation de l'apprentissage automatique et de l'IA dans les entreprises et le gouvernement reproduit les mêmes préjugés que nous essayons de combattre dans le monde réel. L'auteur présente une approche pratique de l'équité dans le code, couvrant les principaux problèmes liés à la sécurité et à la confidentialité des données à toutes les étapes de la transmission des données, de la sélection et du prétraitement des données aux audits de modèles fermés.

.Book Descripción: Justicia práctica Lograr modelos de datos justos y seguros En una era en la que la tecnología sigue avanzando y moldeando nuestras vidas, es importante comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la sociedad. libro «Practical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models» de Eileen Nielsen es una guía integral para desarrollar modelos de datos justos y seguros que puedan ayudar a mitigar los prejuicios presentes en los algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA). autor subraya la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un Estado en guerra. libro examina la creciente preocupación por la justicia en la ciencia de los datos, ya que la amplia difusión del aprendizaje automático y la IA en los negocios y el gobierno reproducen los mismos prejuicios que tratamos de combatir en el mundo real. autor presenta un enfoque práctico para garantizar la equidad en el código que cubre los principales problemas relacionados con la seguridad y confidencialidad de los datos en todas las etapas de la transmisión de datos, desde la selección y pre-procesamiento de datos hasta auditorías de modelos cerrados.

.Book Descrição: Justiça prática Alcançar modelos de dados justos e seguros Numa época em que a tecnologia continua a promover e moldar nossas vidas, é importante compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na sociedade. O livro «Pratical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models», de Eileen Nielsen, é uma guia abrangente para o desenvolvimento de modelos de dados justos e seguros que podem ajudar a aliviar os preconceitos presentes nos algoritmos de aprendizagem automática e inteligência artificial (IA). O autor ressalta a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num estado em guerra. O livro aborda a crescente preocupação com a justiça na ciência dos dados, porque a disseminação generalizada do ensino automático e da IA nos negócios e no governo reproduz os mesmos preconceitos que tentamos combater no mundo real. O autor apresenta uma abordagem prática de justiça no código que abrange os principais problemas relacionados com a segurança e confidencialidade dos dados em todas as etapas de dados, desde a seleção e pré-processamento de dados até as auditorias de modelos fechadas.

.Book Descrizione: Equità pratica Ottenere modelli di dati equi e sicuri In un'epoca in cui la tecnologia continua a promuovere e formare le nostre vite, è importante comprendere il processo di evoluzione tecnologica e i suoi effetti sulla società. Il libro «Pratical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models» di Eileen Nielsen è una guida completa per lo sviluppo di modelli di dati equi e sicuri che possano aiutare a mitigare i pregiudizi presenti negli algoritmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale (IA). L'autore sottolinea la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base della sopravvivenza dell'umanità e dell'unione delle persone in uno stato in guerra. Il libro affronta la crescente preoccupazione per la giustizia dei dati, perché la grande diffusione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale negli affari e nei governi riproduce gli stessi pregiudizi che cerchiamo di affrontare nel mondo reale. L'autore presenta un approccio pratico alla equità del codice, che comprende i principali problemi legati alla sicurezza e alla riservatezza dei dati in tutte le fasi del trasferimento, dalla selezione e pre-elaborazione dei dati fino alle revisioni a modello chiuse.

.Book Beschreibung: Praktische Gerechtigkeit Faire und sichere Datenmodelle erreichen In einer Zeit, in der Technologie unser ben immer weiter vorantreibt und prägt, ist es wichtig, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen. Das Buch „Practical Fairness Achieving Fair and Secure Data Models“ von Eileen Nielsen ist ein umfassender itfaden zur Entwicklung fairer und sicherer Datenmodelle, die dazu beitragen können, die in Algorithmen für maschinelles rnen und künstliche Intelligenz (KI) vorhandenen Vorurteile zu mildern. Der Autor betont die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat. Das Buch befasst sich mit der wachsenden Sorge um Gerechtigkeit in der Datenwissenschaft, da die weit verbreitete Verbreitung von maschinellem rnen und KI in Wirtschaft und Regierung die gleichen Vorurteile reproduziert, die wir in der realen Welt zu bekämpfen versuchen. Der Autor stellt einen praktischen Ansatz zur Gewährleistung von Fairness im Code vor, der die wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensicherheit und Datenschutz in allen Phasen der Datenübertragung von der Auswahl und Vorverarbeitung der Daten bis hin zu geschlossenen Modellaudits abdeckt.

.Book Opis: Praktyczna sprawiedliwość Osiąganie uczciwych i bezpiecznych modeli danych W dobie, gdy technologia nadal rozwija i kształtuje nasze życie, ważne jest, aby zrozumieć proces ewolucji technologicznej i jej wpływ na społeczeństwo. Praktyczna sprawiedliwość Eileen Nielsen Osiąganie uczciwych i bezpiecznych modeli danych to kompleksowy przewodnik po opracowaniu sprawiedliwych i bezpiecznych modeli danych, które mogą pomóc złagodzić uprzedzenia obecne w algorytmach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI). Autor podkreśla potrzebę osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Książka przygląda się rosnącym obawom o uczciwość w nauce o danych, ponieważ powszechne stosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w biznesie i rządzie replikuje te same uprzedzenia, które staramy się zwalczać w realnym świecie. Autor przedstawia praktyczne podejście do zapewnienia uczciwości kodu, obejmujące główne problemy związane z bezpieczeństwem i prywatnością danych na wszystkich etapach przekazywania danych, od wyboru i wstępnego przetwarzania danych po zamknięte audyty modelowe.

.Practical Justice Assessing Fair and Secure Data Models בעידן שבו הטכנולוגיה ממשיכה לקדם ולעצב את חיינו, חשוב להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על החברה. מודלים של הגינות מעשית של איילין נילסן (באנגלית: Eileen Nielsen's Practical Fairience Assessing Fair and Secure Data Models) הם מדריך מקיף לפיתוח מודלים הוגנים ומאובטחים המסייעים להקטין את ההטיות המצויות באלגוריתמי למידת מכונה ובינה מלאכותית. המחבר מדגיש את הצורך בפרדיגמה אישית של תפיסה של התהליך הטכנולוגי של פיתוח הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולאיחוד בני האדם במדינה לוחמת. הספר בוחן דאגות הולכות וגוברות לגבי הגינות במדעי המידע, כאשר האימוץ הנפוץ של למידת מכונה ובינה מלאכותית בעסקים ובממשלה משכפל את אותן הטיות שאנו מנסים להילחם בהן בעולם האמיתי. המחבר מציג גישה מעשית להבטחת הגינות בקוד, המכסה את הבעיות העיקריות הקשורות לאבטחת מידע ופרטיות בכל שלבי העברת נתונים, מבחירה ועיבוד מראש של נתונים לביקורת מודלים סגורה.''

.Practical Justice Adil ve güvenli veri modellerine ulaşmak Teknolojinin ilerlemeye ve hayatımızı şekillendirmeye devam ettiği bir çağda, teknolojik evrim sürecini ve toplum üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Eileen Nielsen'in Adil ve Güvenli Veri Modellerine Ulaşmak için Pratik Adalet, makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) algoritmalarında mevcut önyargıları azaltmaya yardımcı olabilecek adil ve güvenli veri modelleri geliştirmek için kapsamlı bir kılavuzdur. Yazar, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin temeli olarak modern bilginin teknolojik gelişim sürecinin kişisel bir algı paradigmasına olan ihtiyacını vurgulamaktadır. Kitap, veri bilimindeki adaletle ilgili artan endişelere bakıyor, çünkü makine öğreniminin ve AI'nın iş dünyasında ve devlette yaygın olarak benimsenmesi, gerçek dünyada mücadele etmeye çalıştığımız aynı önyargıları çoğaltıyor. Yazar, verilerin seçimi ve ön işlemesinden kapalı model denetimlerine kadar veri aktarımının tüm aşamalarında veri güvenliği ve gizliliği ile ilgili temel sorunları kapsayan, kodda adaleti sağlamak için pratik bir yaklaşım sunar.

وصف الكتاب: العدالة العملية تحقيق نماذج بيانات عادلة وآمنة في عصر تستمر فيه التكنولوجيا في التقدم وتشكيل حياتنا، من المهم فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيره على المجتمع. نماذج إيلين نيلسن للعدالة العملية لتحقيق بيانات عادلة وآمنة هي دليل شامل لتطوير نماذج بيانات عادلة وآمنة يمكن أن تساعد في التخفيف من التحيزات الموجودة في خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI). ويشدد المؤلف على الحاجة إلى نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وتوحيد الشعوب في دولة متحاربة. يبحث الكتاب في المخاوف المتزايدة بشأن العدالة في علم البيانات، حيث أن الاعتماد الواسع النطاق للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في الأعمال والحكومة يكرر نفس التحيزات التي نحاول مكافحتها في العالم الحقيقي. يقدم المؤلف نهجًا عمليًا لضمان الإنصاف في المدونة، ويغطي المشاكل الرئيسية المتعلقة بأمن البيانات والخصوصية في جميع مراحل نقل البيانات، من اختيار البيانات ومعالجتها مسبقًا إلى عمليات مراجعة النماذج المغلقة.

. 도서 설명: 공정하고 안전한 데이터 모델을 달성하는 실용적인 정의 기술이 우리의 삶을 계속 발전시키고 형성하는 시대에 기술 진화 과정과 사회에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. Eileen Nielsen의 실용적 공정성 달성 공정 및 보안 데이터 모델은 머신 러닝 및 인공 지능 (AI) 알고리즘에 존재하는 편견을 완화 할 수있는 공정하고 안전한 데이터 모델 개발을위한 포괄적 인 안내서입니다. 저자는 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일의 기초로서 현대 지식의 기술 발전 과정에 대한 인식의 개인적인 패러다임의 필요성을 강조한다. 이 책은 비즈니스와 정부에서 머신 러닝과 AI의 광범위한 채택이 실제 세계에서 싸우려는 것과 동일한 편견을 재현함에 따라 데이터 과학의 공정성에 대한 우려가 커지고 있음을 살펴 봅니다. 저자는 데이터의 선택 및 사전 처리에서 비공개 모델 감사에 이르기까지 모든 데이터 전송 단계에서 데이터 보안 및 개인 정보 보호와 관련된 주요 문제를 다루는 코드의 공정성을 보장하기위한 실질적인 접근 방식을 제시합니다.

。Book Description： Practical Justice公正で安全なデータモデルの実現技術が進歩し、私たちの生活を形作り続ける時代において、技術進化の過程と社会への影響を理解することが重要です。Eileen Nielsenの公正で安全なデータモデルを達成する実用的な公平性は、機械学習および人工知能（AI）アルゴリズムに存在するバイアスを軽減するのに役立つ公正で安全なデータモデルを開発するための包括的なガイドです。著者は、人類の生存と戦争状態における人々の統一の基礎としての近代的知識の発展の技術的プロセスの認識の個人的パラダイムの必要性を強調しています。この本は、機械学習とAIがビジネスや政府で広く採用されているため、データサイエンスの公平性に関する懸念が高まっています。著者は、データの選択と前処理からクローズドモデル監査まで、データ転送のすべての段階でのデータセキュリティとプライバシーに関連する主な問題をカバーし、コードの公平性を確保するための実用的なアプローチを提示します。