<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Machine Learning on Formize.com tinklaraštis</title><link>https://blog.formize.com/lt/categories/machine-learning/</link><description>Recent content in Machine Learning on Formize.com tinklaraštis</description><generator>Hugo</generator><language>lt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/lt/categories/machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Pagreitintas duomenų kilmės sekimas mašininio mokymosi konvejeriams su Formize</title><link>https://blog.formize.com/lt/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/lt/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="pagreitintas-duomenų-kilmės-sekimas-mašininio-mokymosi-konvejeriams-su-formize">Pagreitintas duomenų kilmės sekimas mašininio mokymosi konvejeriams su Formize&lt;/h1>
&lt;p>Mašininio mokymosi (ML) projektai vis dažniau tampa duomenų intensyvūs, daugiapakopiai ir griežtai reguliuojami. Nuo žaliųjų duomenų įkėlimo iki požymių kūrimo, modelio mokymo, validacijos ir paslaugų teikimo, kiekvienas žingsnis generuoja artefaktus, kuriuos būtina dokumentuoti, versijuoti ir susieti su verslo rezultatais. &lt;strong>Duomenų kilmė&lt;/strong> – galimybė atsekti kiekvieno duomenų elemento kilmę, transformacijas ir naudojimą – perėjo nuo patogaus priedų iki būtinos atitikties sąlygos sektoriuose, tokiuose kaip finansai, sveikatos apsauga ir autonominės sistemos.&lt;/p></description></item></channel></rss>