<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Explainable AI on Formize.com Blog</title><link>https://blog.formize.com/tr/categories/explainable-ai/</link><description>Recent content in Explainable AI on Formize.com Blog</description><generator>Hugo</generator><language>tr</language><atom:link href="https://blog.formize.com/tr/categories/explainable-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Explainable AI ve Sentetik Veri Yönetişimini Formize ile Birleştirmek</title><link>https://blog.formize.com/tr/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/tr/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="explainable-ai-ve-sentetik-veri-yönetişimini-formize-ile-birleştirmek">Explainable AI ve Sentetik Veri Yönetişimini Formize ile Birleştirmek&lt;/h1>
&lt;p>Yapay zeka, deneysel laboratuvarlardan görev‑kritik üretim ortamlarına geçiyor. Bu geçişi iki eğilim hâkim kılıyor:&lt;/p>
&lt;ol>
&lt;li>&lt;strong>Sentetik veri&lt;/strong> – gizliliği korumak, model eğitimini hızlandırmak ve sınırlı veri setlerini zenginleştirmek için üretilir.&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>Explainable AI (XAI)&lt;/strong> – düzenleyiciler, denetçiler ve bir modelin belirli bir tahmini neden yaptığını anlamak isteyen son kullanıcılar tarafından gereklidir.&lt;/li>
&lt;/ol>
&lt;p>Her iki konu da olgun araç setlerine sahip olmasına rağmen, genellikle ayrı silolar olarak ele alınır. Sentetik veri boru hatları veri üretirken, XAI araçları model davranışını açıklar, ancak ikisini birleştiren tek bir gerçek kaynağı nadiren bulunur. Bu boşluk uyum riskine, denetlenebilirliğin zorlaşmasına ve paydaş güveninin azalmasına yol açar.&lt;/p></description></item></channel></rss>