<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Quality on Formize.com blog</title><link>https://blog.formize.com/hr/categories/data-quality/</link><description>Recent content in Data Quality on Formize.com blog</description><generator>Hugo</generator><language>hr</language><atom:link href="https://blog.formize.com/hr/categories/data-quality/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ubrzavanje osiguranja kvalitete sintetičkih podataka uz Formize</title><link>https://blog.formize.com/hr/accelerating-synthetic-data-quality-assurance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/hr/accelerating-synthetic-data-quality-assurance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="ubrzavanje-osiguranja-kvalitete-sintetičkih-podataka-uz-formize">Ubrzavanje osiguranja kvalitete sintetičkih podataka uz Formize&lt;/h1>
&lt;p>Sintetički podaci postali su temelj za treniranje modernih modela strojnog učenja, osobito kada su stvarni podaci rijetki, osjetljivi ili strogo regulirani. Ipak, vrijednost sintetičkih podataka ovisi o &lt;strong>kvaliteti&lt;/strong> — ako generirani zapisi sadrže statistički drift, skrivenu pristranost ili curenje privatnosti, modeli u nastavku nasljeđuju te nedostatke. Tradicionalni procesi osiguranja kvalitete (QA) su ručni, vremenski zahtjevni i skloni greškama, što organizacijama otežava korak s brzim ciklusima iteracije modela.&lt;/p></description></item></channel></rss>