Синтетические данные создаются искусственным интеллектом, обученным на реальных наборах данных. Сначала модель изучает корреляцию шаблонов и статистические свойства реального набора данных. Одна обученная модель может генерировать синтетический набор данных. Синтетический набор данных выглядит и ощущается как наш исходный набор данных из реального мира, который был обучен на модели.

Почему синтетические данные важны в наши дни?

Когда разработчик обучался на модели, в это время требовался большой и точный набор данных меток. Более разнообразные данные, обученные на нейронных сетях, достигают более высокой точности. Если вы создаете вручную, сбор и маркировка этого большого набора данных с тысячами или миллионами объектов может занять нереально много времени и денег.

Синтетические данные могут снизить стоимость создания обучающих данных. Например, стоимость обучающего изображения составляет 5 долларов США, если служба меток исходных данных может стоить немного 0,05 доллара США при искусственном создании.

Преимущества синтетических данных

Data Scientist Не обращайте внимания на то, являются ли данные, которые они используют, подлинными или синтетическими, если они представляют точную закономерность, являются сбалансированными, беспристрастными и высококачественными. Синтетические данные позволяют как улучшать, так и оптимизировать. Это позволяет ученым, работающим с данными, разблокировать несколько преимуществ:

  • Качество данных. Если вы вручную собираете реальные данные, они будут сложными и обширными. Данные обычно полны ошибок, содержат неточность или представляют собой предвзятость, они могут повлиять на качество нейронной сети. Синтетические данные обеспечивают более высокое качество данных. баланс и разнообразие. Искусственно созданные данные могут автоматически заполнять пропущенные значения и применять метки. обеспечивая более точное предсказание.
  • Масштабируемость. Когда вы создаете модель машинного обучения, для этого требуется огромное количество данных. Обычно трудно получить релевантные данные в необходимом масштабе для обучения и тестирования прогностической модели. Синтетические данные могут помочь заполнить пробелы. увеличить реальные данные для достижения больших масштабов ввода.
  • Удобство использования. Синтетические данные легко создавать и использовать. Когда вы собираете данные в реальном мире, часто необходимо обеспечить конфиденциальность. отфильтровать ошибки или преобразовать данные в другой формат. Синтетические данные игнорируют неточности и дублирование и обеспечивают одинаковый формат и маркировку всех данных.