<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Provenance on Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/id/tags/data-provenance/</link><description>Recent content in Data Provenance on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>id</language><atom:link href="https://blog.formize.com/id/tags/data-provenance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Mempercepat Provenansi Data Pembelajaran Terfederasi dan Kepatuhan dengan Formize</title><link>https://blog.formize.com/id/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/id/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="mempercepat-provenansi-data-pembelajaran-terfederasi-dan-kepatuhan-dengan-formize">Mempercepat Provenansi Data Pembelajaran Terfederasi dan Kepatuhan dengan Formize&lt;/h1>
&lt;p>Pembelajaran terfederasi (FL) telah menjadi strategi de‑facto untuk melatih model AI berkualitas tinggi sambil menjaga data mentah tetap berada di perangkat. Pendekatan ini menyelesaikan banyak masalah privasi, namun juga memperkenalkan serangkaian tantangan kepatuhan baru: melacak data mana yang berkontribusi pada pembaruan model mana, membuktikan bahwa persetujuan telah diperoleh, dan menjamin bahwa jejak audit tidak dapat diubah di ribuan node edge.&lt;/p>
&lt;p>Formize, platform low‑code, no‑code untuk membangun alur kerja yang patuh, dapat menutup kesenjangan ini. Dengan memanfaatkan mesin formulir dinamis Formize, skema data yang dikontrol versi, dan jejak audit berbasis blockchain, organisasi dapat &lt;strong>mempercepat&lt;/strong> seluruh siklus provenance—dari pengumpulan data di edge hingga pelaporan regulasi di cloud—tanpa menulis satu baris kode pun.&lt;/p></description></item></channel></rss>