<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Machine Learning on Formize.com blog</title><link>https://blog.formize.com/hr/categories/machine-learning/</link><description>Recent content in Machine Learning on Formize.com blog</description><generator>Hugo</generator><language>hr</language><atom:link href="https://blog.formize.com/hr/categories/machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ubrzavanje praćenja podataka podrijetla za pipeline‑e strojnog učenja s Formize‑om</title><link>https://blog.formize.com/hr/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/hr/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="ubrzavanje-praćenja-podataka-podrijetla-za-pipelinee-strojnog-učenja-s-formizeom">Ubrzavanje praćenja podataka podrijetla za pipeline‑e strojnog učenja s Formize‑om&lt;/h1>
&lt;p>Projekti strojnog učenja (ML) sve više postaju intenzivni u podacima, višestruki po fazama i visoko regulirani. Od ingestije sirovih podataka do inženjeringa značajki, treniranja modela, validacije i servisa, svaki korak generira artefakte koji moraju biti dokumentirani, verzionirani i povezani s poslovnim rezultatima. &lt;strong>Podaci podrijetla&lt;/strong> – mogućnost praćenja podrijetla, transformacije i upotrebe svakog podatkovnog elementa – prešli su iz „lijepo‑da‑imamo“ značajke u preduslov usklađenosti u sektorima poput financija, zdravstva i autonomnih sustava.&lt;/p></description></item></channel></rss>