<?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 Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/ms/categories/data-governance/</link><description>Recent content in Data Governance on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>ms</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ms/categories/data-governance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Mempercepat Penjejakan Garis Keturunan Data untuk Saluran Pembelajaran Mesin dengan Formize</title><link>https://blog.formize.com/ms/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ms/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="mempercepat-penjejakan-garis-keturunan-data-untuk-saluran-pembelajaran-mesin-dengan-formize">Mempercepat Penjejakan Garis Keturunan Data untuk Saluran Pembelajaran Mesin dengan Formize&lt;/h1>
&lt;p>Projek pembelajaran mesin (ML) semakin menjadi projek yang intensif data, berbilang peringkat, dan sangat diatur. Dari pengambilan data mentah hingga kejuruteraan ciri, latihan model, pengesahan, dan penyampaian, setiap langkah menghasilkan artifak yang mesti didokumentasikan, di-versi, dan dihubungkan dengan hasil perniagaan. &lt;strong>Garis keturunan data&lt;/strong>—keupayaan untuk menjejaki asal, transformasi, dan penggunaan setiap elemen data—telah berubah daripada ciri yang menyenangkan kepada keperluan pematuhan dalam sektor seperti kewangan, penjagaan kesihatan, dan sistem autonomi.&lt;/p></description></item></channel></rss>