ScienceProg - Shaip

Навіщо вам потрібні синтетичні дані для машинного навчання?

Чи знаєте ви, що синтетичні дані є критичною точкою для створення ефективної моделі машинного навчання? Хочете знати чому? Прочитайте цю гостьову статтю, написану генеральним директором Вацалом Гією та співзасновником Shaip, про важливість синтетичних даних.

Ключовий висновок зі статті такий

  • Вам важко збирати та використовувати дані без штрафів і покарань за порушення? Тоді ви точно знайдете свою відповідь у синтетичних даних. Синтетичні дані — це анотована інформація, яку комп’ютерні алгоритми генерують як альтернативні дані, ви можете просто назвати це цифровими даними. А до 2030 року більшість даних, які використовуються в штучному інтелекті, будуть створюватися штучно відповідно до звіту.
  • Існує ключова різниця між реальними та синтетичними даними. Реальні дані містять інформацію, яку дослідники не хочуть розголошувати, тоді як у випадку з синтетичними даними конфіденційність не викликає занепокоєння. А синтетичні дані важливі для створення високоякісних моделей машинного навчання.
  • А переваги синтетичних даних можуть бути використані в багатьох галузях, як-от автомобільна, робототехніка, фінанси, охорона здоров’я та багато інших. Отже, синтетичні дані набагато швидше генерують набори даних замість реальних даних і допомагають створювати високоякісні моделі машинного навчання.

Прочитайте повну статтю тут:

https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/

Соціальна Поділитися

Давайте сьогодні обговоримо ваші вимоги до даних для навчання AI.