<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Federated Learning on Formize.com blog</title><link>https://blog.formize.com/hr/tags/federated-learning/</link><description>Recent content in Federated Learning on Formize.com blog</description><generator>Hugo</generator><language>hr</language><atom:link href="https://blog.formize.com/hr/tags/federated-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ubrzavanje podrijetla podataka i usklađenosti u federativnom učenju uz Formize</title><link>https://blog.formize.com/hr/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/hr/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="ubrzavanje-podrijetla-podataka-i-usklađenosti-u-federativnom-učenju-uz-formize">Ubrzavanje podrijetla podataka i usklađenosti u federativnom učenju uz Formize&lt;/h1>
&lt;p>Federativno učenje (FL) postalo je de‑facto strategija za treniranje visokokvalitetnih AI modela uz zadržavanje sirovih podataka na uređaju. Pristup rješava mnoge probleme privatnosti, ali također uvodi novi skup izazova usklađenosti: praćenje koji su podaci doprinijeli kojem ažuriranju modela, dokazivanje da je pristanak dobiven i jamčenje da su revizijski zapisi nepromjenjivi na tisućama rubnih čvorova.&lt;/p>
&lt;p>Formize, platforma s niskim kodom i bez koda za izgradnju usklađenih radnih tokova, može zatvoriti ovaj jaz. Korištenjem dinamičkog mehanizma obrazaca Formizea, shema podataka pod kontrolom verzija i revizijskih zapisa potpomognutih blockchainom, organizacije mogu &lt;strong>ubrzati&lt;/strong> cijeli životni ciklus podrijetla – od prikupljanja podataka na rubu do regulatornog izvještavanja u oblaku – bez pisanja i jedne linije koda.&lt;/p></description></item></channel></rss>