Знаете ли вы, что синтетические данные являются критической точкой для создания эффективной модели машинного обучения? Хотите знать, почему? Прочитайте эту гостевую статью, написанную генеральным директором Vatsal Ghiya и соучредителем Shaip, о важности синтетических данных.
Ключевой вывод из статьи
- Вы изо всех сил пытаетесь собирать и использовать данные без штрафов и наказаний за нарушения? Тогда вы обязательно найдете ответ в синтетических данных. Синтетические данные — это аннотированная информация, которую компьютерные алгоритмы генерируют как альтернативные данные, вы можете просто назвать ее данными, созданными в цифровом виде. А к 2030 году большая часть данных, используемых в ИИ, будет искусственно сгенерирована согласно отчету.
- Существует ключевое различие между реальными и синтетическими данными. Реальные данные содержат информацию, которую исследователи не хотят раскрывать, в то время как конфиденциальность синтетических данных не вызывает беспокойства. А синтетические данные важны для создания качественных моделей машинного обучения.
- А преимущества синтетических данных могут быть использованы во многих отраслях, таких как автомобилестроение, робототехника, финансы, здравоохранение и многие другие. Следовательно, синтетические данные намного быстрее генерируют наборы данных вместо реальных данных и помогают создавать высококачественные модели машинного обучения.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
