<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Governance on Formize.com բլոգ</title><link>https://blog.formize.com/hy/categories/data-governance/</link><description>Recent content in Data Governance on Formize.com բլոգ</description><generator>Hugo</generator><language>hy</language><atom:link href="https://blog.formize.com/hy/categories/data-governance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize-ի միջոցով մեքենայական ուսուցման պիպլայնների տվյալների ծագման հետագծի արագացում</title><link>https://blog.formize.com/hy/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/hy/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="formize-ի-միջոցով-մեքենայական-ուսուցման-պիպլայնների-տվյալների-ծագման-հետագծի-արագացում">Formize-ի միջոցով մեքենայական ուսուցման պիպլայնների տվյալների ծագման հետագծի արագացում&lt;/h1>
&lt;p>Մեքենայական ուսուցման (ML) նախագծերը ավելի ու ավելի դառնում են տվյալներով ծանր, բազմակամ և խիստ կարգավորված։ Սկսած չմշակված տվյալների ներմուծումից մինչև հատկությունների ինժեներություն, մոդելի ուսուցում, վավերացում և ծառայություն, յուրաքանչյուր քայլ ստեղծում է արհեստական նյութեր, որոնք պետք է փաստաթղթավորվեն, տարբերակվեն և կապվեն բիզնեսի արդյունքների հետ։ &lt;strong>Տվյալների ծագումը&lt;/strong>—հնարավորությունը հետագծել յուրաքանչյուր տվյալի ծագումը, փոխակերպումը և օգտագործումը—դարձել է ոչ միայն հաճելի հատկություն, այլ նաև համապատասխանության նախապայման ֆինանսական, առողջապահական և ինքնավար համակարգերի ոլորտներում։&lt;/p></description></item></channel></rss>