Γνωρίζετε ότι τα συνθετικά δεδομένα είναι το κρίσιμο σημείο για τη δημιουργία ενός αποτελεσματικού μοντέλου μηχανικής εκμάθησης; Θέλετε να μάθετε γιατί; Διαβάστε αυτό το guest feature γραμμένο από τον CEO και συνιδρυτή της Shaip Vatsal Ghiya σχετικά με τη σημασία των συνθετικών δεδομένων.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι
- Δυσκολεύεστε να συλλέξετε και να χρησιμοποιήσετε δεδομένα χωρίς πρόστιμα και τιμωρία για παραβάσεις; Τότε σίγουρα θα έβρισκες την απάντησή σου σε συνθετικά δεδομένα. Τα συνθετικά δεδομένα είναι σχολιασμένες πληροφορίες που παράγουν οι αλγόριθμοι υπολογιστών ως εναλλακτικά δεδομένα, μπορείτε απλά να τα ονομάσετε δεδομένα που έχουν δημιουργηθεί ψηφιακά. Και μέχρι το 2030, τα περισσότερα από τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται στην τεχνητή νοημοσύνη θα δημιουργούνται τεχνητά σύμφωνα με μια αναφορά.
- Υπάρχει μια βασική διαφορά μεταξύ πραγματικών και συνθετικών δεδομένων. Τα πραγματικά δεδομένα περιέχουν πληροφορίες που οι ερευνητές δεν θέλουν να αποκαλύψουν, ενώ με τα συνθετικά δεδομένα το απόρρητο δεν προκαλεί ανησυχία. Και τα συνθετικά δεδομένα είναι σημαντικά για τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης εξαιρετικής ποιότητας.
- Και τα οφέλη των συνθετικών δεδομένων μπορούν να αξιοποιηθούν από πολλές βιομηχανίες όπως η αυτοκινητοβιομηχανία, η ρομποτική, η χρηματοδότηση, η υγειονομική περίθαλψη και πολλοί άλλοι. Ως εκ τούτου, τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούν πολύ πιο γρήγορα σύνολα δεδομένων αντί για πραγματικά δεδομένα και βοηθούν στη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης εξαιρετικής ποιότητας.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
