<?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 Блог Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/ru/categories/machine-learning/</link><description>Recent content in Machine Learning on Блог Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ru/categories/machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ускорение отслеживания происхождения данных для конвейеров машинного обучения с Formize</title><link>https://blog.formize.com/ru/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ru/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/</guid><description>&lt;h1 id="ускорение-отслеживания-происхождения-данных-для-конвейеров-машинного-обучения-с-formize">Ускорение отслеживания происхождения данных для конвейеров машинного обучения с Formize&lt;/h1>
&lt;p>Проекты машинного обучения (ML) всё чаще становятся интенсивными в работе с данными, многоэтапными и строго регулируемыми. От загрузки сырых данных до инженерии признаков, обучения модели, валидации и обслуживания — каждый шаг генерирует артефакты, которые необходимо документировать, версионировать и связывать с бизнес‑результатами. &lt;strong>Происхождение данных&lt;/strong> — возможность отследить источник, трансформацию и использование каждого элемента данных — перешло из «приятного дополнения» в обязательное требование соответствия в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и автономные системы.&lt;/p></description></item></channel></rss>