Waarom heb je synthetische data nodig voor machine learning?

Weet u dat synthetische gegevens het kritieke punt zijn voor het creëren van een efficiënt machine learning-model? Wil je weten waarom? Lees dit gastartikel geschreven door Vatsal Ghiya CEO en mede-oprichter van Shaip over het belang van synthetische data.

De belangrijkste afhaalmaaltijd van het artikel is

• Heeft u moeite om gegevens te verzamelen en te gebruiken zonder boetes en straffen? Dan zou je zeker je antwoord vinden in synthetische data. Synthetische gegevens zijn geannoteerde informatie die computeralgoritmen genereren als alternatieve gegevens, je kunt het eenvoudigweg digitaal gemaakte gegevens noemen. En tegen 2030 zullen de meeste gegevens die in AI worden gebruikt, volgens een rapport kunstmatig worden gegenereerd.
• Er is een belangrijk verschil tussen echte en synthetische gegevens. Echte data bevatten informatie die onderzoekers niet willen vrijgeven, terwijl bij synthetische data privacy geen probleem is. En synthetische gegevens zijn belangrijk voor het maken van machine learning-modellen van hoge kwaliteit.
• En de voordelen van synthetische gegevens kunnen worden benut door meerdere sectoren, zoals de auto-industrie, robotica, financiën, gezondheidszorg en vele andere. Daarom is het veel sneller om met synthetische gegevens datasets te genereren in plaats van echte gegevens, en helpt het bij het creëren van machine learning-modellen van hoge kwaliteit.

Lees hier het volledige artikel:

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