합성 데이터가 효율적인 기계 학습 모델을 만드는 데 중요한 요소라는 사실을 알고 계십니까? 이유를 알고 싶습니까? Vatsal Ghiya CEO이자 Shaip의 공동 설립자가 합성 데이터의 중요성에 대해 작성한 게스트 기능을 읽어보세요.
기사에서 핵심 테이크 아웃은
- 위반 벌금, 처벌 없이 데이터 수집 및 사용에 어려움을 겪고 계십니까? 그렇다면 합성 데이터에서 확실히 답을 찾을 수 있을 것입니다. 합성 데이터는 컴퓨터 알고리즘이 대체 데이터로 생성하는 주석이 달린 정보이며 간단히 디지털 생성 데이터라고 부를 수 있습니다. 그리고 2030년까지 AI에 사용되는 대부분의 데이터는 보고서에 따라 인위적으로 생성될 것입니다.
- 실제 데이터와 합성 데이터 간에는 중요한 차이점이 있습니다. 실제 데이터에는 연구원이 공개하고 싶지 않은 정보가 포함되어 있지만 합성 데이터 개인 정보는 문제가 되지 않습니다. 그리고 합성 데이터는 우수한 품질의 기계 학습 모델을 만드는 데 중요합니다.
- 그리고 합성 데이터의 이점은 자동차, 로봇 공학, 금융, 의료 및 기타 여러 산업과 같은 여러 산업에서 활용할 수 있습니다. 따라서 합성 데이터는 실제 데이터 대신 데이터 세트를 생성하는 데 훨씬 빠르고 우수한 품질의 기계 학습 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
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https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
