האם אתה יודע שנתונים סינתטיים הם הנקודה הקריטית ליצירת מודל למידת מכונה יעילה? רוצה לדעת למה? קרא את תכונת האורח הזו שנכתבה על ידי מנכ"ל Vatsal Ghiya ומייסד שותף של Shaip על החשיבות של נתונים סינתטיים.
המפתח מהמאמר הוא
- האם אתה מתקשה לאסוף ולהשתמש בנתונים ללא הפרות קנסות ועונשים? אז בהחלט תמצא את התשובה שלך בנתונים סינתטיים. נתונים סינתטיים הם מידע מוער שאלגוריתמי מחשב מייצרים כנתונים חלופיים, אתה יכול פשוט לקרוא לזה נתונים שנוצרו בצורה דיגיטלית. ועד שנת 2030, רוב הנתונים המשמשים ב-AI יופקו באופן מלאכותי לפי דוח.
- יש הבדל מרכזי בין נתונים אמיתיים לסינטטיים. נתונים אמיתיים מכילים מידע שחוקרים לא רוצים לחשוף, בעוד שפרטיות בנתונים סינתטיים אינה מהווה דאגה. ונתונים סינתטיים חשובים ליצירת מודלים איכותיים של לימוד מכונה.
- ואת היתרונות של נתונים סינתטיים ניתן למנף תעשיות מרובות כמו רכב, רובוטיקה, פיננסים, שירותי בריאות ועוד רבים אחרים. לפיכך, נתונים סינתטיים מהירים הרבה יותר ליצירת מערכי נתונים במקום נתונים אמיתיים ומסייעים ביצירת מודלים של למידת מכונה באיכות מעולה.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
