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合成数据及其用途、风险和应用的便捷指南
随着技术的进步，ML 模型使用的数据已经短缺。为了填补这一空白，大量合成数据/人工数据被生成或模拟来训练 ML 模型。原始数据收集虽然高度可靠，但通常成本高昂且耗时，因此对模拟数据的需求日益增长 […]
来源:Shaip 博客合成数据相对于真实数据的优势
合成数据集相对于原始数据集的主要优势是
原始数据集 原始数据集- 使用合成数据，可以根据模型要求生成无限量的数据。使用合成数据，可以构建一个质量数据集，但收集起来可能存在风险且成本高昂。使用合成数据，可以获取自动标记和注释的高质量数据。数据生成和注释并不像真实数据那样耗时。
为什么使用合成数据（合成数据与真实数据）
获取真实数据可能很危险
最重要的是，获取真实数据有时可能很危险。以自动驾驶汽车为例，不能指望人工智能只依赖真实数据来测试模型。运行自动驾驶汽车的人工智能需要测试模型以避免碰撞，但亲身经历碰撞可能很危险、昂贵且不可靠——这使得模拟成为测试的唯一选择。
真实数据可以基于罕见事件
如果由于事件的罕见性而难以获取真实数据，那么合成数据是唯一的解决方案。合成数据可用于根据罕见事件生成数据来训练模型。
合成数据可定制
合成数据可由用户定制和控制。为了确保合成数据不会遗漏极端情况，可以用真实数据进行补充。此外，事件频率、分布和多样性可由用户控制。