Știți că datele sintetice sunt punctul critic pentru crearea unui model eficient de învățare automată? Vrei să știi de ce? Citiți această caracteristică pentru invitați scrisă de CEO-ul și co-fondatorul Shaip Vatsal Ghiya despre importanța datelor sintetice.
Principala concluzie din articol este
- Te străduiești să colectezi și să folosești date fără încălcări, amenzi și pedepse? Atunci cu siguranță vei găsi răspunsul tău în date sintetice. Datele sintetice sunt informații adnotate pe care algoritmii computerului le generează ca date alternative, le puteți numi pur și simplu date create digital. Și până în 2030, majoritatea datelor utilizate în IA vor fi generate artificial conform unui raport.
- Există o diferență cheie între datele reale și cele sintetice. Datele reale conțin informații pe care cercetătorii nu doresc să le dezvăluie, în timp ce confidențialitatea datelor sintetice nu este o problemă. Și datele sintetice sunt importante pentru crearea unor modele de învățare automată de înaltă calitate.
- Și beneficiile datelor sintetice pot fi valorificate de mai multe industrii, cum ar fi auto, robotică, finanțe, asistență medicală și multe altele. Prin urmare, datele sintetice sunt mult mai rapide pentru a genera seturi de date în loc de date reale și ajută la crearea modelelor de învățare automată de mare calitate.
Citeste articolul complet aici:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
