<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Quality on Formize.com tinklaraštis</title><link>https://blog.formize.com/lt/categories/data-quality/</link><description>Recent content in Data Quality on Formize.com tinklaraštis</description><generator>Hugo</generator><language>lt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/lt/categories/data-quality/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Sintetinių duomenų kokybės užtikrinimo spartinimas su Formize</title><link>https://blog.formize.com/lt/accelerating-synthetic-data-quality-assurance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/lt/accelerating-synthetic-data-quality-assurance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="sintetinių-duomenų-kokybės-užtikrinimo-spartinimas-su-formize">Sintetinių duomenų kokybės užtikrinimo spartinimas su Formize&lt;/h1>
&lt;p>Sintetiniai duomenys tapo kertiniu akmeniu mokant modernius mašininio mokymosi modelius, ypač kai realaus pasaulio duomenys yra reti, jautrūs arba griežtai reguliuojami. Tačiau sintetinių duomenų vertė priklauso nuo &lt;strong>kokybės&lt;/strong> – jei sugeneruoti įrašai turi statistinį nuokrypį, paslėptą šališkumą arba privatumo pažeidimus, vėlesni modeliai paveldės šias klaidas. Tradiciniai kokybės užtikrinimo (QA) procesai yra rankiniai, laiko reikalaujantys ir linkę į klaidas, todėl organizacijoms sunku išlaikyti tempą greituose modelio iteracijų cikluose.&lt;/p></description></item></channel></rss>