Víte, že syntetická data jsou kritickým bodem pro vytvoření efektivního modelu strojového učení? Chcete vědět proč? Přečtěte si tuto funkci pro hosty napsanou generálním ředitelem Vatsal Ghiya a spoluzakladatelem společnosti Shaip o důležitosti syntetických dat.
Klíčovým poznatkem z článku je
- Snažíte se shromažďovat a používat data bez pokut a trestů? Pak byste svou odpověď určitě našli v syntetických datech. Syntetická data jsou anotované informace, které počítačové algoritmy generují jako alternativní data, jednoduše je lze nazvat digitálně vytvořená data. A do roku 2030 bude většina dat používaných v AI uměle generována podle zprávy.
- Mezi skutečnými a syntetickými daty je zásadní rozdíl. Skutečná data obsahují informace, které výzkumníci nechtějí zveřejnit, zatímco u syntetických dat se soukromí netýká. A syntetická data jsou důležitá pro vytváření velmi kvalitních modelů strojového učení.
- A výhody syntetických dat lze využít v mnoha odvětvích, jako je automobilový průmysl, robotika, finance, zdravotnictví a mnoho dalších. Syntetická data tedy mnohem rychleji generují datové sady namísto skutečných dat a pomáhají při vytváření vysoce kvalitních modelů strojového učení.
Přečtěte si celý článek zde:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
