翻訳者 | Bugatti
レビュアー | Sun Shujuan
データは機械学習モデルの生命線であると言えます。しかし、この貴重なリソースへのアクセスが制限されたらどうなるでしょうか?多くのプロジェクトや企業が実証し始めているように、このような時代には合成データが、素晴らしいとは言えないにしても、実行可能な選択肢となります。
合成データがソリューションであり、企業は早期採用者を通じてデータのサブセットにアクセスできるようになります。その後、この情報を基礎として使用して、機械学習と AI のトレーニングに十分なデータを生成できます。このアプローチにより、時間と費用がかかるプライベート データの必要性が大幅に軽減され、実際のユーザー向けにアルゴリズムを開発できるようになります。
医療、銀行、法律などの一部の業界では、合成データは、これまで利用できなかった大量のデータに簡単にアクセスする方法を提供し、新しいより高度なアルゴリズムが直面することが多い課題を解消します。 。
合成データは実際のデータを置き換えることができますか?
実際のデータの問題は、それが機械学習や AI アルゴリズムのトレーニングを目的として生成されたものではなく、単に私たちの周りで起こっている出来事の副産物であることです。前述したように、これにより収集されたデータの可用性と使いやすさが明らかに制限されるだけでなく、データのパラメーターや結果を損なう可能性のある欠陥 (外れ値) の可能性も制限されます。このため、モデルをトレーニングする際には、カスタマイズおよび制御できる合成データの方が効率的です。
ただし、合成データはトレーニング シナリオには非常に適していますが、それを作成する際には必ず実際のデータの少なくとも一部に依存することになります。したがって、合成データは、依存する元のデータを置き換えることはありません。より現実的には、アルゴリズムのトレーニングに必要な実際のデータの量が大幅に削減されます。このプロセスでは、テストよりもはるかに多くのデータが必要になります。通常、データの 80% がトレーニングに使用され、残りの 20% がテストに使用されます。
最後に、合成データは、正しく行われれば、現実世界からデータを取得するよりも低コストで、必要なデータをより迅速かつ効率的に取得する方法を提供し、煩わしいデータのプライベート問題を軽減します。
原題: Synthetic data: The future of machine learning 、著者: Christian Lawaetz Halvorsen
以上が合成データ: 機械学習の未来の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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