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Perché hai bisogno di dati sintetici per l'apprendimento automatico?

Sai che i dati sintetici sono il punto critico per creare un modello di machine learning efficiente? Vuoi sapere perché? Leggi questo servizio per gli ospiti scritto da Vatsal Ghiya CEO e co-fondatore di Shaip sull'importanza dei dati sintetici.

La chiave da asporto dall'articolo è

  • Stai lottando per raccogliere e utilizzare i dati senza violazioni multe e punizioni? Allora troverai sicuramente la tua risposta nei dati sintetici. I dati sintetici sono informazioni annotate che gli algoritmi informatici generano come dati alternativi, puoi semplicemente chiamarli dati creati digitalmente. Ed entro il 2030, la maggior parte dei dati utilizzati nell'IA sarà generata artificialmente secondo un rapporto.
  • C'è una differenza fondamentale tra dati reali e sintetici. I dati reali contengono informazioni che i ricercatori non vogliono divulgare, mentre con i dati sintetici la privacy non è un problema. E i dati sintetici sono importanti per creare modelli di machine learning di grande qualità.
  • E i vantaggi dei dati sintetici possono essere sfruttati da più settori come quello automobilistico, robotico, finanziario, sanitario e molti altri. Pertanto, i dati sintetici sono molto più veloci nel generare set di dati anziché dati reali e aiutano a creare modelli di machine learning di grande qualità.

Leggi l'articolo completo qui:

https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/

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Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.