<?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 ბლოგი</title><link>https://blog.formize.com/ka/categories/data-governance/</link><description>Recent content in Data Governance on Formize.com ბლოგი</description><generator>Hugo</generator><language>ka</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ka/categories/data-governance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>მანქანის სწავლის პიპლაინებისთვის მონაცემთა ლინიის ტრეკინგის აჩქარება Formize-ის საშუალებით</title><link>https://blog.formize.com/ka/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ka/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="მანქანის-სწავლის-პიპლაინებისთვის-მონაცემთა-ლინიის-ტრეკინგის-აჩქარება-formize-ის-საშუალებით">მანქანის სწავლის პიპლაინებისთვის მონაცემთა ლინიის ტრეკინგის აჩქარება Formize-ის საშუალებით&lt;/h1>
&lt;p>მანქანის სწავლის (ML) პროექტები უფრო მეტად ხდება მონაცემთა ინტენსიური, მრავალ-სტაჟიანი და მაღალი რეგულირებით. ნედლეული მონაცემების შემოტანიდან, ფუნქციების ინჟინერინგამდე, მოდელის ტრენინგამდე, ვალიდაციამდე და სერვისში მიწოდებამდე, თითოეული ნაბიჯი ქმნის არქივებს, რომლებიც უნდა დოკუმენტირდეს, ვერსიაედროდ იყოს და დაკავშირებული იყოს ბიზნესის შედეგებთან. &lt;strong>მონაცემთა ლინია&lt;/strong> — შესაძლებლობა, რომ დავადგინოთ თითოეული მონაცემის წყარო, ტრანსფორმაცია და გამოყენება — გადადის სასურველი ფუნქციიდან შესაბამისობის პრიორიტეტზე ფინანსურ, ჯანმრთელობისა და ავტონომიურ სისტემებში.&lt;/p></description></item></channel></rss>