¿Sabe que los datos sintéticos son el punto crítico para crear un modelo de aprendizaje automático eficiente? ¿Quieres saber por qué? Lea este artículo invitado escrito por el CEO de Vatsal Ghiya y cofundador de Shaip sobre la importancia de los datos sintéticos.
La conclusión clave del artículo es
- ¿Tiene dificultades para recopilar y utilizar datos sin infracciones, multas y castigos? Entonces definitivamente encontraría su respuesta en datos sintéticos. Los datos sintéticos son información anotada que los algoritmos informáticos generan como datos alternativos, simplemente puede llamarlos datos creados digitalmente. Y para 2030, la mayoría de los datos utilizados en IA se generarán artificialmente según un informe.
- Hay una diferencia clave entre los datos reales y los sintéticos. Los datos reales contienen información que los investigadores no quieren divulgar, mientras que con los datos sintéticos, la privacidad no es una preocupación. Y los datos sintéticos son importantes para crear modelos de aprendizaje automático de gran calidad.
- Y múltiples industrias como la automotriz, la robótica, las finanzas, la atención médica y muchas otras pueden aprovechar los beneficios de los datos sintéticos. Por lo tanto, los datos sintéticos son mucho más rápidos para generar conjuntos de datos en lugar de datos reales y ayudan a crear modelos de aprendizaje automático de gran calidad.
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https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
