<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Federated Learning on Formize.com Blog</title><link>https://blog.formize.com/tr/categories/federated-learning/</link><description>Recent content in Federated Learning on Formize.com Blog</description><generator>Hugo</generator><language>tr</language><atom:link href="https://blog.formize.com/tr/categories/federated-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize ile Federated Learning Veri Kökeni ve Uyumluluğunu Hızlandırma</title><link>https://blog.formize.com/tr/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/tr/accelerating-federated-learning-data-provenance-with-formize/</guid><description>&lt;h1 id="formize-ile-federated-learning-veri-kökeni-ve-uyumluluğunu-hızlandırma">Formize ile Federated Learning Veri Kökeni ve Uyumluluğunu Hızlandırma&lt;/h1>
&lt;p>Federated learning (FL), ham veriyi cihazda tutarak yüksek kaliteli AI modelleri eğitmenin de‑fakto stratejisi haline geldi. Bu yaklaşım birçok gizlilik endişesini çözer, ancak aynı zamanda yeni bir uyumluluk seti getirir: hangi verinin hangi model güncellemesine katkıda bulunduğunu izlemek, onayın alındığını kanıtlamak ve binlerce kenar düğümünde denetim izlerinin değiştirilemez olduğunu garanti etmek.&lt;/p>
&lt;p>Formize, uyumlu iş akışları oluşturmak için düşük‑kod, kod‑yok bir platform olarak bu boşluğu doldurabilir. Formize’ın dinamik form motoru, sürüm‑kontrollü veri şemaları ve blokzincir‑destekli denetim izlerini kullanarak, kuruluşlar &lt;strong>tüm köken yaşam döngüsünü&lt;/strong>—kenarda veri toplama aşamasından bulutta düzenleyici raporlamaya kadar—tek bir satır kod yazmadan hızlandırabilir.&lt;/p></description></item></channel></rss>