Генерация синтетических данных для тестирования моделей машинного обучения (ENG)

В этой статье рассматриваются методологии и приложения генерации синтетических данных в машинном обучении (ML). Синтетические данные, основная альтернатива наборам данных реального мира, решают такие проблемы, как предвзятость данных, проблемы конфиденциальности и ограниченная доступность. В исследовании освещаются передовые методы, такие как генеративные состязательные сети (GAN), процедурная генерация и модели диффузии, изучаются их сильные и слабые стороны, а также практическое применение. Представлен сравнительный анализ этих методов, а также анализ их интеграции в рабочие процессы ML. В статье также обсуждаются будущие перспективы синтетических данных в новых областях, включая дополненную реальность, робототехнику и цифровых близнецов. Подчеркиваются этические соображения, такие как подлинность данных и потенциальное неправомерное использование, что выступает за прозрачные и подотчетные практики синтетических данных. Исследование подчеркивает преобразующий потенциал синтетических данных в обеспечении надежных и масштабируемых моделей машинного обучения в различных отраслях.