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合成数据及其在 AI 世界中的作用 - 优势、用例、类型和挑战
数据是新石油的最新说法是正确的，就像您的常规燃料一样，它变得越来越难以获得。然而，现实世界的数据为任何组织的机器学习和 AI 计划提供动力。然而，为他们的项目获取高质量的训练数据是一项挑战。这是因为只有少数公司可以访问 […]
来源:Shaip 博客合成数据的用例？
尽管合成数据是由计算机算法生成的，但它可以准确可靠地表示真实数据。此外，合成数据有许多用例。然而，人们强烈地感觉到它作为敏感数据的替代品，尤其是在非生产环境中进行训练、测试和分析。合成数据的一些最佳用例是：
训练
拥有准确可靠的 ML 模型的可能性取决于训练它的数据。而且，当现实世界的训练数据难以获得时，开发人员会依赖合成数据。由于合成数据增加了现实世界数据的价值并消除了非样本（罕见事件或模式），因此它有助于提高 AI 模型的效率。测试
训练数据当数据驱动的测试对 ML 模型的开发和成功至关重要时，必须使用合成数据。原因是合成数据比基于规则的数据更容易使用且获取速度更快。它还具有可扩展性、可靠性和灵活性。分析
合成数据没有现实世界数据中通常存在的偏见。它使合成数据成为非常适合对罕见事件的 AI 模型进行压力测试的数据集。它还分析了可能的数据模型行为。
合成数据的优势
数据科学家一直在寻找可靠、平衡、无偏见且代表可识别模式的高质量数据。使用合成数据的一些优势包括：
- 合成数据更容易生成，注释耗时更少，而且更加平衡。由于合成数据补充了现实世界的数据，因此更容易填补现实世界的数据空白。它具有可扩展性、灵活性，并确保隐私或个人信息保护。它没有数据重复、偏见和不准确性。可以访问与边缘情况或罕见事件相关的数据。数据生成更快、更便宜、更准确。