Savez-vous que les données synthétiques sont le point critique pour créer un modèle d'apprentissage automatique efficace ? Vous voulez savoir pourquoi ? Lisez cet article invité écrit par le PDG de Vatsal Ghiya et co-fondateur de Shaip sur l'importance des données synthétiques.
La clé à retenir de l'article est
- Avez-vous du mal à collecter et à utiliser des données sans amendes et sanctions ? Ensuite, vous trouverez certainement votre réponse dans des données synthétiques. Les données synthétiques sont des informations annotées que les algorithmes informatiques génèrent comme données alternatives, vous pouvez simplement les appeler données créées numériquement. Et d'ici 2030, la plupart des données utilisées dans l'IA seront générées artificiellement selon un rapport.
- Il existe une différence essentielle entre les données réelles et synthétiques. Les données réelles contiennent des informations que les chercheurs ne veulent pas divulguer, alors qu'avec les données synthétiques, la confidentialité n'est pas un problème. Et les données synthétiques sont importantes pour créer des modèles d'apprentissage automatique de grande qualité.
- Et les avantages des données synthétiques peuvent être exploités par de nombreux secteurs tels que l'automobile, la robotique, la finance, la santé et bien d'autres. Par conséquent, les données synthétiques sont beaucoup plus rapides pour générer des ensembles de données au lieu de données réelles et aident à créer des modèles d'apprentissage automatique de grande qualité.
Lire l'article complet ici:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
