<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Provenance on Formize.com блог</title><link>https://blog.formize.com/bg/tags/data-provenance/</link><description>Recent content in Data Provenance on Formize.com блог</description><generator>Hugo</generator><language>bg</language><atom:link href="https://blog.formize.com/bg/tags/data-provenance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ускоряване на проследяването на данни и съответствието във федеративното обучение с Formize</title><link>https://blog.formize.com/bg/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/bg/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="ускоряване-на-проследяването-на-данни-и-съответствието-във-федеративното-обучение-с-formize">Ускоряване на проследяването на данни и съответствието във федеративното обучение с Formize&lt;/h1>
&lt;p>Федеративното обучение (FL) се превърна в де‑факто стратегия за обучение на висококачествени AI модели, като суровите данни остават на устройството. Подходът решава множество проблеми с поверителността, но същевременно въвежда нов набор от предизвикателства за съответствие: проследяване кои данни са допринесли за коя актуализация на модела, доказване, че е получено съгласие, и гарантиране, че одитните следи са неизменяеми в хиляди периферни възли.&lt;/p></description></item></channel></rss>