Ved du, at syntetiske data er det kritiske punkt for at skabe en effektiv maskinlæringsmodel? Vil du vide hvorfor? Læs dette gæsteindslag skrevet af Vatsal Ghiya CEO og medstifter af Shaip om vigtigheden af syntetiske data.
Nøglen takeaway fra artiklen er
- Kæmper du med at indsamle og bruge data uden at overtræde bøder og straf? Så ville du helt sikkert finde dit svar i syntetiske data. Syntetiske data er annoteret information, som computeralgoritmer genererer som alternative data, du kan blot kalde det digitalt skabte data. Og i 2030 vil de fleste af de data, der bruges i AI, være kunstigt genereret i henhold til en rapport.
- Der er en vigtig forskel mellem ægte og syntetiske data. Reelle data indeholder information, som forskere ikke ønsker at afsløre, mens privatliv med syntetiske data ikke er et problem. Og syntetiske data er vigtige for at skabe maskinlæringsmodeller af høj kvalitet.
- Og fordelene ved syntetiske data kan udnyttes af flere industrier som bilindustrien, robotteknologi, finans, sundhedspleje og mange andre. Derfor er syntetiske data meget hurtigere at generere datasæt i stedet for rigtige data og hjælper med at skabe maskinlæringsmodeller af høj kvalitet.
Læs hele artiklen her:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
