세 가지 일반적인 데이터 생성 기술과 해당 응용 분야는 무엇입니까?

의사결정 트리, 딥러닝, 반복적 비례 피팅을 사용하여 요구 사항과 목적에 따라 방법을 선택합니다.

세 가지 일반적인 데이터 생성 기술

1. 분포별 생성

실제 데이터는 없지만 데이터 분석가가 데이터 세트의 분포를 이해하는 상황의 경우 분석가는 정규 분포와 같은 다양한 분포의 무작위 표본을 생성할 수 있습니다. 지수 분포, 카이제곱 분포, 로그 정규 분포, 균일 분포. 이를 통해 분석 및 예측을 위해 다양한 유형의 데이터를 시뮬레이션할 수 있습니다.

이 기술에서 합성 데이터의 유용성은 분석가가 특정 데이터 환경을 얼마나 잘 이해하는지에 따라 달라집니다.

2. 실제 데이터를 알려진 분포에 맞춤

실제 데이터가 있는 경우 알려진 분포를 피팅하여 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 분포 모수와 실제 데이터에 대한 적합성이 알려진 경우 몬테카를로 방법을 사용하여 데이터를 생성할 수 있습니다.

몬테카를로 방법은 가장 적합한 방법을 찾을 수 있지만 충분히 실용적이지 않을 수 있습니다.

다봉 분포 및 알려진 공통 특성이 없는 분포를 포함하여 비고전적 분포에 적합하도록 의사결정 트리와 같은 기계 학습 모델을 사용하는 것을 고려해 보세요.

기계 학습을 사용하여 분포를 맞추면 상관 관계가 높은 합성 데이터를 생성할 수 있지만 과적합은 위험합니다.

부분적인 실제 데이터만 존재하는 경우 하이브리드 합성 데이터 생성도 사용할 수 있습니다. 이 경우 분석가는 이론적 분포를 기반으로 데이터 세트의 일부를 생성하고 실제 데이터를 기반으로 다른 부분을 생성합니다.

3. 딥 러닝 사용

VAE(변형 자동 인코더) 및 GAN(생성적 적대 신경망)과 같은 심층 생성 모델은 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.

VAE(Variational Autoencoder)는 인코더가 원본 데이터 세트를 보다 컴팩트한 구조로 압축하여 데이터를 디코더로 전송하는 비지도 방식입니다. 그런 다음 디코더는 원본 데이터 세트를 나타내는 출력을 생성합니다. 시스템은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 상관관계를 최적화하여 학습됩니다.

GAN(Generative Adversarial Network)은 GAN 모델에서 생성자와 판별자의 두 네트워크가 모델을 반복적으로 훈련시킵니다. 생성기는 데이터의 무작위 샘플을 가져와 합성 데이터 세트를 생성합니다. 판별기는 합성으로 생성된 데이터를 미리 설정된 조건에 따라 실제 데이터 세트와 비교합니다.

합성 데이터 테스트 단계

데이터 합성 후, 합성 데이터와 실제 데이터를 비교하여 합성 데이터의 효용성을 평가합니다. 효용 평가 과정은 두 단계로 구성됩니다.

보편적 비교: 두 개의 데이터 세트에서 측정된 분포, 상관 계수 등의 매개변수를 비교합니다.

워크로드 인식 유틸리티 평가: 합성 데이터를 분석하여 특정 사용 사례에 대한 출력 정확도를 비교합니다.

위 내용은 세 가지 일반적인 데이터 생성 기술과 해당 응용 분야는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!