Weet jy dat sintetiese data die kritieke punt is vir die skep van 'n doeltreffende masjienleermodel? Wil jy weet hoekom? Lees hierdie gasfunksie geskryf deur Vatsal Ghiya se uitvoerende hoof en medestigter van Shaip oor die belangrikheid van sintetiese data.
Die sleutel wegneemete uit die artikel is
- Sukkel jy om data in te samel en te gebruik sonder oortredings boetes en straf? Dan sal jy beslis jou antwoord in sintetiese data vind. Sintetiese data is geannoteerde inligting wat rekenaaralgoritmes genereer as alternatiewe data, jy kan dit eenvoudig digitaal geskepte data noem. En teen 2030 sal die meeste van die data wat in KI gebruik word, kunsmatig gegenereer word volgens 'n verslag.
- Daar is 'n sleutelverskil tussen werklike en sintetiese data. Werklike data bevat inligting wat navorsers nie wil bekend maak nie, terwyl privaatheid met sintetiese data nie 'n bekommernis is nie. En sintetiese data is belangrik vir die skep van masjienleermodelle van hoë gehalte.
- En die voordele van sintetiese data kan deur verskeie industrieë soos motor, robotika, finansies, gesondheidsorg en vele ander benut word. Gevolglik is sintetiese data baie vinniger om datastelle in plaas van werklike data te genereer en help dit om masjienleermodelle van hoë gehalte te skep.
Lees die volledige artikel hier:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
