Você sabia que os dados sintéticos são o ponto crítico para a criação de um modelo de aprendizado de máquina eficiente? Quer saber por quê? Leia este artigo de convidado escrito pelo CEO Vatsal Ghiya e cofundador da Shaip sobre a importância dos dados sintéticos.
A principal conclusão do artigo é
- Você está lutando para coletar e usar dados sem violações, multas e punições? Então você definitivamente encontraria sua resposta em dados sintéticos. Dados sintéticos são informações anotadas que algoritmos de computador geram como dados alternativos, você pode simplesmente chamá-los de dados criados digitalmente. E até 2030, a maioria dos dados usados na IA serão gerados artificialmente de acordo com um relatório.
- Há uma diferença fundamental entre dados reais e sintéticos. Os dados reais contêm informações que os pesquisadores não desejam divulgar, enquanto a privacidade dos dados sintéticos não é uma preocupação. E os dados sintéticos são importantes para criar modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade.
- E os benefícios dos dados sintéticos podem ser aproveitados por vários setores, como automotivo, robótica, financeiro, saúde e muitos outros. Portanto, dados sintéticos são muito mais rápidos para gerar conjuntos de dados em vez de dados reais e ajudam na criação de modelos de aprendizado de máquina de grande qualidade.
Leia o artigo completo aqui:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
