Tudja, hogy a szintetikus adatok a kritikus pontok egy hatékony gépi tanulási modell létrehozásához? Szeretné tudni, miért? Olvassa el ezt a vendégfunkciót, amelyet Vatsal Ghiya vezérigazgatója és a Shaip társalapítója írt a szintetikus adatok fontosságáról.
A cikk legfontosabb eleme az
- Nehezen gyűjti és használja fel az adatokat szabálysértési bírság és büntetés nélkül? Akkor biztosan megtalálná a választ a szintetikus adatokban. A szintetikus adatok olyan megjegyzésekkel ellátott információk, amelyeket a számítógépes algoritmusok alternatív adatként generálnak, egyszerűen nevezhetjük digitálisan létrehozott adatnak. 2030-ra pedig az AI-ban használt adatok nagy részét mesterségesen állítják elő, egy jelentés szerint.
- Lényeges különbség van a valódi és a szintetikus adatok között. A valós adatok olyan információkat tartalmaznak, amelyeket a kutatók nem akarnak nyilvánosságra hozni, míg a szintetikus adatok esetében az adatvédelem nem aggályos. A szintetikus adatok pedig fontosak a kiváló minőségű gépi tanulási modellek létrehozásához.
- A szintetikus adatok előnyeit pedig több iparág is kihasználhatja, például az autóipar, a robotika, a pénzügy, az egészségügy és még sok más. Ezért a szintetikus adatok sokkal gyorsabban generálnak adatkészleteket a valós adatok helyett, és segítenek kiváló minőségű gépi tanulási modellek létrehozásában.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
