IoT Politikası – Dijital İş Modelleri – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
IoT Politikası
Burada şeffaflık, mevcut veriler, makine öğrenimi ve IoT politika araştırmalarında sıcak bir konu olmuştur. Şeffaflık genellikle gizlilik düzenlemelerine (örneğin AB’deki Genel Veri Gizliliği Yönetmeliği) uymak ve verilerin nerede, hangi amaçlarla, kimler tarafından ve ne kadar süreyle kullanıldığının anlaşılmasını sağlamak için bir kavram olarak kullanılır.
Bu genellikle tasarım gereği gizlilik uyumluluğunun bir parçası olarak kabul edilir, ancak şeffaflık paradoksu sorunu, şeffaflığın bu tür karmaşık ağ hesaplarının çözümü olmasını engelleyebilir, çünkü kullanıcılar karmaşıklığı anlayamaz, okuyamaz. karmaşıklığı nedeniyle ve hizmeti daha fazla danışmadan kullanmaya devam edin.
Bu sorunlar IoT ile azalmıyor ve aslında arayüzler daha somut ve entegre hale geldikçe durum tam tersi. Bazı araştırmacılar, algoritmaların ve kodun şeffaflığının, şirketlerin insan haklarına ilişkin genel düzenlemelere ve farklı pazarlardaki özel düzenlemelere uymasını sağlayabileceğini düşünüyor.
Bununla birlikte, diğer bilim adamları, algoritmalar iç içe olduğundan ve genellikle bir dereceye kadar özerk olarak çalıştığından, algoritmanın şeffaflığının yönetişim sorununu çözmeyeceğini öne sürmüşlerdir; ölçüldü.
Hesap Verebilirlik
Hesap verebilirlik, algoritmalardaki kod için doğrudan şeffaflık talep ederek değil, şirketlerin ve kuruluşların, ilgili kriterleri nasıl karşıladıklarını belgeleyebileceklerinden ve hesaplayabileceklerinden nasıl emin olunacağına daha fazla odaklanarak, şeffaflık ve yönetişim hedeflerini bir dereceye kadar birleştirir. Örneğin, ayrımcılıkla mücadele ve fikri mülkiyet haklarını ihlal etmeden neyin, kim için ve nasıl manipüle edildiğini (örneğin siyasi kampanyalardaki içerik) göstermek gerekir.
Ek hesap verebilirlik aynı zamanda şirketler ve kuruluşlar gibi aktörlerin belirli bir pazarın, kültürün ve toplumun genel düzenlemelerine ve değerlerine nasıl uyduklarını da vurgular. Ancak, hesap verebilirlik de engelsiz değildir.
Derin sinir ağları gibi makine öğrenimi ve yapay zeka kullanılarak IoT’de verilerin akıllıca işlenmesi, tahminlerin neden olduğu gibi sonuçlandığını açıklamayı zorlaştırıyor.
Ancak bu süreçlerin muhasebeleştirilmesi sadece algoritmalara erişim sağlanarak değil, mevcut çalışmalara göre veri işleme sonuçlarının sürekli olarak depolanması ve bağımsız denetimlere açık hale getirilmesi ile yapılması gerekmektedir. misal.
Yine de bu tür denetimlerdeki en büyük engellerden biri zaman sorunudur: bir denetim bittiğinde algoritma değişmiş veya kapalı makine öğrenimi döngüsünde tahmini farklı kılan ve potansiyel olarak bazılarını ihlal eden yeni modeller almış olabilir.
What is IoT
IoT devices
Iot teknolojisi Nedir
internet of things (iot)
IoT Uygulamaları
nesnelerin interneti (iot)
Internet of Things examples
Nesnelerin interneti Nedir Ne İşe yarar
Mahremiyet
Etikteki iki kapsayıcı tema, bir yanda şeffaflık, diğer yanda mahremiyettir. Bir dereceye kadar bu iki konu birbirini dışlayabilir ve mutlaka birlikte çalışmayabilir. Bu çatışmanın bir örneği, dezenformasyonun yayılması ve bununla mücadele edilmesidir. Dezenformasyonu önlemek için, veri bilimcileri ve düzenleyicilerin sirkülasyonu geniş ölçekte anlamaları gerekir, ancak bilgi ifşasına erişim sağlarken düzenleyiciler bu bilgiyi paylaşan ağların gizliliğini ihlal edeceklerdir.
Ancak, potansiyel veri beklentileri ışığında, Genel Veri Koruma Yönetmeliği’nin (GDPR) yürürlüğe girmesiyle birlikte gizlilik, AB tarafından desteklenen yönetişim alanında yüksek bir önceliğe sahiptir. Ancak, mahremiyet sadece mevzuata uymanın bir yolu değildir; aynı zamanda, örnekte gösterildiği gibi, sürünme faktörü ve korku senaryolarına rağmen kullanıcıları çekmek ve tutmak için, şirket ve IoT’nin giderek daha fazla güvendiği kullanıcı arasındaki güven ilişkisini potansiyel olarak artıracak kurumsal sosyal sorumluluğu kullanıcıya iletmenin bir yolu olarak hizmet eder. yukarıdaki bölümler.
IoT için Bir Zorluk ve Potansiyeli
Güven, iki veya daha fazla aktör, bu durumda bir aktörün diğerinden daha fazla bilgiye sahip olduğu şirket ve kullanıcı(lar) arasındaki eşit olmayan bir güç ilişkisini gösteren bir kavramdır. Bu nedenle güven, IoT’de temel para birimi haline gelir ve kullanıcılarla sürdürülebilir ve güvenilir bir ilişki sağlamak için gelecekteki yenilikçi IoT çözümlerine entegre edilmesi gerekir.
Korku senaryolarında ve dikkatle oluşturulmuş dezenformasyon kampanyaları yoluyla saldırılarda gördüğümüz gibi, şirketler güven inşasına yönelik saldırıları nasıl önleyecekler? Bu önemli soruyu derinlemesine ve farklı düzeylerde yanıtlamak için yalnızca arayüz tasarımıyla değil, aynı zamanda altyapı ve protokollerle ilgili daha fazla araştırma yapılması gerekiyor.
Sonuç
Bu bölüm, IoT’nin gelişimi ile ilgili iç içe geçmiş üç disiplin hakkında bir fikir vermektedir. IoT uygulamaları ve hizmetleri geliştirmek için teknoloji, iş ve etik açısından araçlar ve anlayış sunmanın ve dolayısıyla yeni iş modellerini yönlendirmenin henüz erken bir aşamasında olduğumuz açıktır. Teknoloji, iş ve etik konuşmaları geride kalırken, yeniliği yönlendiriyor olarak görülebilir.
Teknolojik zorluk, birlikte çalışabilir, güvenli ve aynı zamanda verimli çözümleri teşvik etmek ve aynı zamanda etik IoT kullanımı için doğru düzeyde gizlilik mekanizmaları sunmak için iş ve etik zorluklarla nasıl işbirliği yapılacağına bakmaktır. İşle ilgili zorluk, yeni teknolojilerden bağımsız olan ve IoT’nin tüm potansiyelini yakalayamayan araçlarla dijital dünyadaki işletmelerin operasyonlarını modelleyerek başka bir yön sağlar.
Anlayış ve itici güçler arasında bir uyumsuzluk ortaya çıkmaya başlıyor ve Vermesan ve Mansour’un gösterdiği gibi, açığı kapatma girişimlerini görüyoruz. Üçgenin son tarafı olan IoT ve etik, bu olgunlaşmamışlığı yansıtan teknolojinin sömürülmesine dair bir içgörü sunar.
Dijital dönüşüm, otomobil üreticileri için listenin başında yer alıyor. Bir zamanlar dijital/fiziksel ikilikle ayrılan teknoloji şirketleri ve orijinal ekipman üreticileri (OEM’ler), bu hızla değişen rekabet ortamında şimdi konumlarını ve stratejilerini yeniden yapılandırıyor.
On yıl önce cep telefonu endüstrisinde tanık olunduğu gibi, günümüzün OEM’leri için dijital yeniliği benimsemek sadece bir eklenti özelliği değil, daha çok güncelliğini korumak için bir eylemdir. Sürdürülebilir mobilite zorunluluğu ve paylaşım ekonomisinin yükselişi ile birlikte dijital bozulma nedeniyle, küresel otomotiv endüstrisi bir paradigma değişimine tanık oldu.
internet of things (iot) Internet of Things examples IoT devices Iot teknolojisi Nedir IoT Uygulamaları nesnelerin interneti (iot) Nesnelerin interneti Nedir ne İşe yarar What is IoT