<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Real Time Monitoring on Formize.com բլոգ</title><link>https://blog.formize.com/hy/tags/real-time-monitoring/</link><description>Recent content in Real Time Monitoring on Formize.com բլոգ</description><generator>Hugo</generator><language>hy</language><atom:link href="https://blog.formize.com/hy/tags/real-time-monitoring/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ժամանակին իրական Սինտետիկ Տվյալների Կողբերի Հայտնաբերումը և Վերականգնումը Formize-ի Օգնությամբ</title><link>https://blog.formize.com/hy/real-time-synthetic-data-bias-detection-and-remediation-with/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/hy/real-time-synthetic-data-bias-detection-and-remediation-with/</guid><description>&lt;h1 id="ժամանակին-իրական-սինտետիկ-տվյալների-կողբերի-հայտնաբերումը-և-վերականգնումը-formize-ի-օգնությամբ">Ժամանակին իրական Սինտետիկ Տվյալների Կողբերի Հայտնաբերումը և Վերականգնումը Formize-ի Օգնությամբ&lt;/h1>
&lt;p>Սինտետիկ տվյալները դարձել են կարևոր հիմք բարձր կատարողական AI մոդելների ուսուցման համար, միաժամանակ պաշտպանելով գաղտնիությունը։ Սակայն, այն գործընթացը, որը ստեղծում է «արհեստական» գրառումներ, կարող է անանուն կերպով մեծացնել ծածկված կողմնորոշվածությունները, որոնք առկա են աղբյուր տվյալներում կամ գեներացիոն ալգորիթմի կողմից ներմուծված են։ Երբ սինտետիկ տվյալները մուտքագրվում են ներքևի մոդելներում, այդ կողմնորոշվածությունները կարող են տարածվել, վտանգելով արդարությունը, կանոնակարգային համապատասխանությունը և բրենդի պատիվը։&lt;/p></description></item></channel></rss>