<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Lineage on Formize.com Blogi</title><link>https://blog.formize.com/et/tags/data-lineage/</link><description>Recent content in Data Lineage on Formize.com Blogi</description><generator>Hugo</generator><language>et</language><atom:link href="https://blog.formize.com/et/tags/data-lineage/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Andmete päritolu jälgimise kiirendamine masinõppe torujuhtmetes Formize abil</title><link>https://blog.formize.com/et/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/et/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="andmete-päritolu-jälgimise-kiirendamine-masinõppe-torujuhtmetes-formize-abil">Andmete päritolu jälgimise kiirendamine masinõppe torujuhtmetes Formize abil&lt;/h1>
&lt;p>Masinõppe (ML) projektid muutuvad üha enam andmemahukaks, mitmeastmeliseks ja rangelt reguleerituks. Alates toorandmete sissetoomisest kuni tunnuste loomise, mudeli treenimise, valideerimise ja kasutuselevõtuni – iga samm tekitab artefakte, mida tuleb dokumenteerida, versioonida ja siduda äriliste tulemustega. &lt;strong>Andmete päritolu&lt;/strong> – võime jälgida iga andmeelemendi algorigin, transformatsioon ja kasutus – on muutunud lihtsalt meeldivaks funktsiooniks asemel nõudluseks vastavuse osas sellistes sektorites nagu finants, tervishoid ja autonoomsed süsteemid.&lt;/p></description></item></channel></rss>