Bạn có biết dữ liệu tổng hợp là điểm quan trọng để tạo ra một mô hình học máy hiệu quả không? Bạn muốn biết tại sao? Đọc tính năng dành cho khách này do Giám đốc điều hành Vatsal Ghiya và Đồng sáng lập Shaip viết về tầm quan trọng của dữ liệu tổng hợp.
Chìa khóa rút ra từ Bài báo là
- Bạn đang vật lộn để thu thập và sử dụng dữ liệu mà không bị phạt vi phạm và trừng phạt? Sau đó, bạn chắc chắn sẽ tìm thấy câu trả lời của mình trong dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp là thông tin được chú thích mà các thuật toán máy tính tạo ra dưới dạng dữ liệu thay thế, bạn có thể chỉ cần gọi nó là dữ liệu được tạo bằng kỹ thuật số. Và đến năm 2030, hầu hết dữ liệu được sử dụng trong AI sẽ được tạo ra một cách giả tạo theo một báo cáo.
- Có một sự khác biệt chính giữa dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu thực chứa thông tin mà các nhà nghiên cứu không muốn tiết lộ, trong khi với dữ liệu tổng hợp, quyền riêng tư không phải là vấn đề đáng lo ngại. Và dữ liệu tổng hợp rất quan trọng để tạo ra các mô hình học máy chất lượng cao.
- Và lợi ích của dữ liệu tổng hợp có thể được tận dụng bởi nhiều ngành như ô tô, người máy, tài chính, chăm sóc sức khỏe và nhiều ngành khác. Do đó, dữ liệu tổng hợp nhanh hơn nhiều để tạo bộ dữ liệu thay vì dữ liệu thực và giúp tạo ra các mô hình máy học chất lượng tuyệt vời.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
