Vet du at syntetiske data er det kritiske punktet for å lage en effektiv maskinlæringsmodell? Vil du vite hvorfor? Les dette gjesteinnslaget skrevet av Vatsal Ghiya CEO og medgründer av Shaip om viktigheten av syntetiske data.
Nøkkeluttaket fra artikkelen er
- Sliter du med å samle inn og bruke data uten brudd på bøter og straff? Da vil du definitivt finne svaret ditt i syntetiske data. Syntetiske data er annotert informasjon som dataalgoritmer genererer som alternative data, du kan ganske enkelt kalle det digitalt opprettet data. Og innen 2030 vil de fleste dataene som brukes i AI være kunstig generert i henhold til en rapport.
- Det er en nøkkelforskjell mellom ekte og syntetiske data. Ekte data inneholder informasjon som forskere ikke ønsker å avsløre, mens personvern med syntetiske data ikke er en bekymring. Og syntetiske data er viktig for å lage maskinlæringsmodeller av høy kvalitet.
- Og fordelene med syntetiske data kan utnyttes av flere bransjer som bilindustri, robotikk, finans, helsevesen og mange andre. Derfor er syntetiske data mye raskere å generere datasett i stedet for ekte data og hjelper til med å lage maskinlæringsmodeller av høy kvalitet.
Les hele artikkelen her:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
