क्या आप जानते हैं कि एक कुशल मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए सिंथेटिक डेटा महत्वपूर्ण बिंदु है? जानना चाहते हैं क्यों? सिंथेटिक डेटा के महत्व पर वत्सल घिया के सीईओ और शैप के सह-संस्थापक द्वारा लिखित इस अतिथि फीचर को पढ़ें।
लेख से मुख्य टेकअवे है
- क्या आप बिना किसी जुर्माने और सजा के डेटा एकत्र करने और उपयोग करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं? तब आपको निश्चित रूप से सिंथेटिक डेटा में अपना उत्तर मिल जाएगा। सिंथेटिक डेटा एनोटेटेड जानकारी है जो कंप्यूटर एल्गोरिदम वैकल्पिक डेटा के रूप में उत्पन्न करते हैं, आप इसे डिजिटल रूप से निर्मित डेटा कह सकते हैं। और 2030 तक, एआई में उपयोग किए जाने वाले अधिकांश डेटा को एक रिपोर्ट के अनुसार कृत्रिम रूप से उत्पन्न किया जाएगा।
- वास्तविक और सिंथेटिक डेटा के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। वास्तविक डेटा में ऐसी जानकारी होती है जिसे शोधकर्ता प्रकट नहीं करना चाहते हैं, जबकि सिंथेटिक डेटा के साथ गोपनीयता चिंता का विषय नहीं है। और अच्छी गुणवत्ता वाले मशीन-लर्निंग मॉडल बनाने के लिए सिंथेटिक डेटा महत्वपूर्ण है।
- और ऑटोमोटिव, रोबोटिक्स, फाइनेंस, हेल्थकेयर, और कई अन्य जैसे कई उद्योगों द्वारा सिंथेटिक डेटा के लाभों का लाभ उठाया जा सकता है। इसलिए, वास्तविक डेटा के बजाय डेटासेट उत्पन्न करने के लिए सिंथेटिक डेटा बहुत तेज़ है और उच्च गुणवत्ता वाले मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में मदद करता है।
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https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
