هل تعلم أن البيانات التركيبية هي النقطة الحاسمة لإنشاء نموذج فعال للتعلم الآلي؟ تريد أن تعرف لماذا؟ اقرأ ميزة الضيف هذه التي كتبها Vatsal Ghiya الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Shaip حول أهمية البيانات التركيبية.
مفتاح الوجبات الجاهزة من المادة هو
- هل تكافح من أجل جمع البيانات واستخدامها دون مخالفات الغرامات والعقاب؟ ثم ستجد إجابتك بالتأكيد في البيانات التركيبية. البيانات التركيبية هي معلومات مشروحة تولدها خوارزميات الكمبيوتر كبيانات بديلة ، يمكنك ببساطة تسميتها البيانات التي تم إنشاؤها رقميًا. وبحلول عام 2030 ، سيتم إنشاء معظم البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي بشكل مصطنع وفقًا للتقرير.
- هناك فرق رئيسي بين البيانات الحقيقية والتركيبية. تحتوي البيانات الحقيقية على معلومات لا يرغب الباحثون في الكشف عنها ، في حين أن خصوصية البيانات التركيبية ليست مصدر قلق. والبيانات التركيبية مهمة لإنشاء نماذج عالية الجودة للتعلم الآلي.
- ويمكن الاستفادة من فوائد البيانات التركيبية من خلال العديد من الصناعات مثل السيارات والروبوتات والتمويل والرعاية الصحية وغيرها الكثير. ومن ثم ، فإن البيانات التركيبية تكون أسرع في إنشاء مجموعات البيانات بدلاً من البيانات الحقيقية وتساعد في إنشاء نماذج عالية الجودة للتعلم الآلي.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
