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Warum brauchen Sie synthetische Daten für maschinelles Lernen?

Wissen Sie, dass synthetische Daten der entscheidende Punkt für die Erstellung eines effizienten Modells für maschinelles Lernen sind? Willst du wissen warum? Lesen Sie diesen Gastbeitrag von Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, über die Bedeutung synthetischer Daten.

Das Wichtigste aus dem Artikel ist

  • Haben Sie Schwierigkeiten, Daten ohne Bußgelder und Strafen zu sammeln und zu verwenden? Dann würden Sie Ihre Antwort definitiv in synthetischen Daten finden. Synthetische Daten sind annotierte Informationen, die Computeralgorithmen als alternative Daten generieren, man kann sie einfach als digital erstellte Daten bezeichnen. Und bis 2030 werden die meisten der in der KI verwendeten Daten laut einem Bericht künstlich generiert.
  • Es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen realen und synthetischen Daten. Echte Daten enthalten Informationen, die Forscher nicht preisgeben möchten, während bei synthetischen Daten der Datenschutz kein Problem darstellt. Und synthetische Daten sind wichtig, um qualitativ hochwertige Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
  • Und die Vorteile synthetischer Daten können von mehreren Branchen wie Automobil, Robotik, Finanzen, Gesundheitswesen und vielen anderen genutzt werden. Daher können synthetische Daten viel schneller Datensätze als echte Daten generieren und helfen bei der Erstellung hochwertiger Modelle für maschinelles Lernen.

Lesen Sie den ganzen Artikel hier:

https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/

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Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.