<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Trustworthy AI on Formize.com բլոգ</title><link>https://blog.formize.com/hy/tags/trustworthy-ai/</link><description>Recent content in Trustworthy AI on Formize.com բլոգ</description><generator>Hugo</generator><language>hy</language><atom:link href="https://blog.formize.com/hy/tags/trustworthy-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize-ով սինթետիկ տվյալների որակի ապահովման արագացում</title><link>https://blog.formize.com/hy/accelerating-synthetic-data-quality-assurance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/hy/accelerating-synthetic-data-quality-assurance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="formize-ով-սինթետիկ-տվյալների-որակի-ապահովման-արագացում">Formize-ով սինթետիկ տվյալների որակի ապահովման արագացում&lt;/h1>
&lt;p>Սինթետիկ տվյալները դարձել են հիմնարար գործիք ժամանակակից մեքենայական ուսուցման մոդելների համար, հատկապես երբ իրական տվյալները պակասում են, զգայուն են կամ խիստ կարգավորված են: Սակայն սինթետիկ տվյալների արժեքը կախված է &lt;strong>որակից&lt;/strong>—եթե գեներացված գրառումները պարունակում են վիճակագրական շեղում, թաքնված կողմնորոշում կամ գաղտնիության խախտումներ, ապա ներքևի մոդելները ժառանգում են այդ սխալները: Ավանդական որակի ապահովման (QA) գործընթացները ձեռքով, ժամանակատար և սխալների ենթակա են, ինչը դժվարացնում է կազմակերպություններին արագանալ մոդելների արագ փոփոխությունների հետ:&lt;/p></description></item></channel></rss>