Verimli bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için sentetik verilerin kritik nokta olduğunu biliyor musunuz? Nedenini bilmek ister misin? Shaip'in CEO'su ve Kurucu Ortağı Vatsal Ghiya tarafından sentetik verilerin önemi üzerine yazılan bu konuk makalesini okuyun.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım
- İhlaller ve cezalar olmadan veri toplamakta ve kullanmakta zorlanıyor musunuz? O zaman cevabınızı kesinlikle sentetik verilerde bulursunuz. Sentetik veriler, bilgisayar algoritmalarının alternatif veriler olarak ürettiği açıklamalı bilgilerdir, buna basitçe dijital olarak oluşturulmuş veriler diyebilirsiniz. Ve 2030 yılına kadar yapay zekada kullanılan verilerin çoğu bir rapora göre yapay olarak üretilecek.
- Gerçek ve sentetik veriler arasında önemli bir fark vardır. Gerçek veriler, araştırmacıların ifşa etmek istemedikleri bilgileri içerirken, sentetik verilerde gizlilik endişe konusu değildir. Sentetik veriler, yüksek kaliteli makine öğrenimi modelleri oluşturmak için önemlidir.
- Sentetik verilerin avantajlarından otomotiv, robotik, finans, sağlık ve diğer pek çok sektör tarafından yararlanılabilir. Bu nedenle, sentetik veriler, gerçek veriler yerine veri kümeleri oluşturmak için çok daha hızlıdır ve mükemmel kalitede makine öğrenimi modelleri oluşturmaya yardımcı olur.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
