Czy wiesz, że dane syntetyczne są punktem krytycznym przy tworzeniu wydajnego modelu uczenia maszynowego? Chcesz wiedzieć dlaczego? Przeczytaj ten gościnny artykuł napisany przez Vatsala Ghiya CEO i współzałożyciela Shaip na temat znaczenia danych syntetycznych.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest
- Czy walczysz o gromadzenie i wykorzystywanie danych bez naruszeń grzywien i kar? Wtedy na pewno znajdziesz odpowiedź w danych syntetycznych. Dane syntetyczne to opatrzone adnotacjami informacje, które algorytmy komputerowe generują jako dane alternatywne, można je po prostu nazwać danymi tworzonymi cyfrowo. A do 2030 r. większość danych wykorzystywanych w sztucznej inteligencji będzie generowana sztucznie, jak wynika z raportu.
- Istnieje zasadnicza różnica między danymi rzeczywistymi a syntetycznymi. Prawdziwe dane zawierają informacje, których badacze nie chcą ujawniać, podczas gdy w przypadku danych syntetycznych prywatność nie stanowi problemu. A dane syntetyczne są ważne przy tworzeniu wysokiej jakości modeli uczenia maszynowego.
- A korzyści płynące z danych syntetycznych mogą być wykorzystywane przez wiele branż, takich jak motoryzacja, robotyka, finanse, opieka zdrowotna i wiele innych. W związku z tym dane syntetyczne są znacznie szybsze w generowaniu zestawów danych zamiast rzeczywistych danych i pomagają w tworzeniu modeli uczenia maszynowego o doskonałej jakości.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
