Vet du att syntetisk data är den kritiska punkten för att skapa en effektiv maskininlärningsmodell? Vill du veta varför? Läs detta gästinslag skrivet av Vatsal Ghiya VD och medgrundare av Shaip om vikten av syntetisk data.
Nyckeln från artikeln är
- Kämpar du för att samla in och använda data utan överträdelser av böter och straff? Då skulle du definitivt hitta ditt svar i syntetiska data. Syntetisk data är kommenterad information som datoralgoritmer genererar som alternativ data, man kan helt enkelt kalla det digitalt skapad data. Och år 2030 kommer de flesta av de data som används i AI att genereras artificiellt enligt en rapport.
- Det finns en nyckelskillnad mellan verklig och syntetisk data. Verkliga data innehåller information som forskare inte vill avslöja, medan integritet med syntetisk data inte är ett problem. Och syntetisk data är viktig för att skapa maskininlärningsmodeller av hög kvalitet.
- Och fördelarna med syntetisk data kan utnyttjas av flera branscher som bilindustrin, robotteknik, finans, hälsovård och många andra. Därför är syntetisk data mycket snabbare att generera datauppsättningar istället för riktiga data och hjälper till att skapa maskininlärningsmodeller av hög kvalitet.
Läs hela artikeln här:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
