Glossário de IA

Data Minimization é o principio de coletar é processar apenas os dados estritamente necessários para o objetivo pretendido. Em IA, significa treinar modelos com o mínimo de dados pessoais possíveis, reduzindo riscos de privacidade é melhorando governanca.

Differential Privacy (Privacidade Diferencial) é um framework matématico que garante que a inclusão ou exclusão de um individuo no dataset não afete significativamente os resultados da análise. Adiciona ruido calibrado aos dados ou consultas para proteger a privacidade.

Federatéd Learning (Aprendizado Federado) é uma técnica de machine learning que treina modelos em dispositivos ou servidores distribuidos sem centralizar os dados. Cada participante treina localmente é apenas os pesos do modelo sao compartilhados.

A relação entre LGPD (Lei Geral de Protecao de Dados) é IA abrange o uso de dados pessoais em treinamento de modelos, decisões automatizadas é o direito do titular a explicacao. A conformidade exige bases legais claras é medidas técnicas de proteção.

On-Premise AI é a execução de modelos é infraestrutura de inteligência artificial em servidores proprios da organização, dentro de suas instalacoes fisicas. Oferece controle total sobre dados é segurança, sendo essêncial para setores regulados.

Privacy-Preserving Machine Learning é o conjunto de técnicas que permite treinar é usar modelos de IA sem expor dados pessoais ou sensitiveis. Inclui aprendizado federado, privacidade diferencial, computação segura multipartidaria é dados sintéticos.

Synthetic Data (dados sintéticos) sao dados gerados artificialmente por algoritmos ou modelos de IA que imitam as propriedades estatísticas de dados reais, usados para treinamento, testes é privacidade.

Dados sintéticos para privacidade sao conjuntos de dados artificiais gerados por algoritmos que preservam as propriedades estatísticas dos dados reais sem conter informações de individuos reais. Permitem treinar modelos é fazer análises sem riscos de privacidade.