Apakah tiga teknologi penjanaan data biasa dan kawasan aplikasinya?

Gunakan pepohon keputusan, pembelajaran mendalam dan pemasangan berkadar berulang untuk menjana data Kaedah ini dipilih mengikut keperluan dan tujuan.

Tiga teknik penjanaan data biasa

1 Penjanaan mengikut pengedaran

Untuk situasi di mana tiada data sebenar tetapi penganalisis data memahami pengedaran set data, penganalisis boleh menjana sampel rawak pelbagai taburan, seperti biasa, taburan eksponen, Khi kuasa dua, lognormal dan seragam. Ini membolehkan pelbagai jenis data disimulasikan untuk analisis dan ramalan.

Dalam teknik ini, kegunaan data sintetik bergantung pada sejauh mana penganalisis memahami persekitaran data tertentu.

2. Sesuaikan data sebenar kepada pengedaran yang diketahui

Jika anda mempunyai data sebenar, anda boleh menjana data sintetik dengan menyesuaikan pengedaran yang diketahui. Kaedah Monte Carlo boleh digunakan untuk menjana data jika parameter taburan dan kesesuaian dengan data sebenar diketahui.

Walaupun kaedah Monte Carlo boleh mencari yang paling sesuai, ia mungkin tidak cukup praktikal.

Pertimbangkan untuk menggunakan model pembelajaran mesin seperti pepohon keputusan untuk menyesuaikan pengedaran bukan klasik, termasuk pengedaran dan pengedaran berbilang mod tanpa ciri sepunya yang diketahui.

Menggunakan pembelajaran mesin untuk menyesuaikan pengedaran boleh menghasilkan data sintetik yang sangat berkorelasi, tetapi pemasangan berlebihan adalah risiko.

Untuk kes di mana hanya sebahagian data sebenar wujud, penjanaan data sintetik hibrid juga boleh digunakan. Dalam kes ini, penganalisis menjana sebahagian daripada set data berdasarkan taburan teori dan bahagian lain berdasarkan data sebenar.

3. Gunakan pembelajaran mendalam

Model generatif mendalam seperti pengekod auto variasi (VAE) dan rangkaian lawan generatif (GAN) boleh menjana data sintetik.

Variational Autoencoder (VAE) ialah kaedah tanpa pengawasan di mana pengekod memampatkan set data asal ke dalam struktur yang lebih padat dan menghantar data ke penyahkod. Penyahkod kemudiannya menghasilkan output, yang merupakan perwakilan set data asal. Sistem ini dilatih dengan mengoptimumkan korelasi antara data input dan output.

Generative Adversarial Network (GAN), dalam model GAN, dua rangkaian, penjana dan diskriminator, melatih model secara berulang. Penjana mengambil sampel rawak data dan menjana set data sintetik. Diskriminator membandingkan data yang dijana secara sintetik dengan set data sebenar berdasarkan keadaan yang ditetapkan sebelum ini.

Peringkat menguji data sintetik

Selepas sintesis data, utiliti data sintetik dinilai dengan membandingkan data sintetik dengan data sebenar. Proses penilaian utiliti mempunyai dua peringkat:

Perbandingan universal: Membandingkan parameter seperti taburan dan pekali korelasi yang diukur daripada dua set data.

Penilaian utiliti sedar beban kerja: Bandingkan ketepatan output untuk kes penggunaan tertentu dengan menganalisis data sintetik.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah tiga teknologi penjanaan data biasa dan kawasan aplikasinya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!