<?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/pt/tags/data-provenance/</link><description>Recent content in Data Provenance on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>pt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/pt/tags/data-provenance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Acelerando a Proveniência de Dados e Conformidade em Aprendizado Federado com Formize</title><link>https://blog.formize.com/pt/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/pt/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="acelerando-a-proveniência-de-dados-e-conformidade-em-aprendizado-federado-com-formize">Acelerando a Proveniência de Dados e Conformidade em Aprendizado Federado com Formize&lt;/h1>
&lt;p>O aprendizado federado (FL) tornou‑se a estratégia de fato para treinar modelos de IA de alta qualidade mantendo os dados brutos nos dispositivos. A abordagem resolve muitas preocupações de privacidade, mas também introduz um novo conjunto de desafios de conformidade: rastrear quais dados contribuíram para qual atualização de modelo, comprovar que o consentimento foi obtido e garantir que as trilhas de auditoria sejam imutáveis em milhares de nós de borda.&lt;/p></description></item></channel></rss>