02.09.2022  Экспертиза, Искусственный интеллект

Реальные данные считаются золотым стандартом для анализа, однако доступ к ним может быть затруднен, они могут быть дорогими в использовании и даже ограничены нормативными требованиями. Именно здесь на помощь приходят синтетические данные. Несмотря на то, что их принято считать низкокачественной заменой, они могут обеспечить реальные операционные преимущества, пишет на портале Datanami Александр Линден, вице-президент по аналитике компании Gartner. При правильном развертывании лидеры в области данных и аналитики могут использовать синтетические данные для создания более эффективных моделей ИИ, поднимая ИИ-приложения своих организаций на новый уровень. По оценкам Gartner, к 2030 г. синтетические данные затмят реальные данные в широком спектре моделей ИИ. Использование синтетических данных Реальные данные, как правило, обеспечивают наилучшие инсайты. Однако они могут быть дорогими, необъективными или недоступными из-за правил конфиденциальности. В этих случаях синтетические данные могут стать эффективной альтернативой или дополнением, поскольку они обеспечивают доступ к более качественным аннотациям, которые могут быть использованы для построения точных и расширяемых моделей ИИ. При правильном сочетании с любыми доступными реальными данными синтетические данные позволят создавать расширенные наборы данных, которые помогут устранить некоторые недостатки, связанные с реальными данными. Например, организации могут использовать синтетические данные при тестировании новой системы ... читать далее.