同时，合成数据也可以很好地满足隐私保护与合规条件。据章磊介绍，对于医疗、金融等高敏感行业，因涉及患者隐私或客户数据安全，往往难以直接获取大规模真实数据。而合成数据不会包含真实患者的个人信息，但可具备真实病症特征，用于模型预训练或补充数据集。中国信息通信研究院《人工智能发展报告（2024年）》援引研究机构Ga...
由计算机模拟或算法生成的合成数据是一种替代真实数据的低成本方法。这种方法正在被越来越多地用于创建精确的 AI 模型。在如今这个 AI 时代,数据已成为像“石油”一样的宝藏资源,但只有少数幸运者能够坐享其成。…
虚幻合成数据生成器生成大规模训练合成数据是用于测试和训练AI模型的计算机生成信息，在我们数据驱动的时代，它已成为不可或缺的。它生产成本低廉，自动贴标签，并避开了在真实示例上训练深度学习模型带来的许多后勤、道德和隐私问题。无限量供应带注释的数据 在计算机上合成数据的美妙之处在于，它可以按需采购，根据您的...
合成数据是运用计算机模拟生成的人造数据,用来模拟现实世界的观察与观测。 简言之,合成数据是人工制造的模拟数据。 合成数据不包含任何由现实世界的现象或事件所产生的真实数据,但从数学和统计学上充分反映了真实数据的信息,可以解决真实数据不可用的场景,并可以满足特定情景的数据需求或条件。 合成数据已是数据科学与人...
合成数据是通过计算机程序人工生成的数据，而不是由真实事件生成的数据。企业可以用合成数据来增强其训练数据，以填补所有潜在用例和边缘用例，节省数据采集费用，或满足隐私要求。随着计算能力的提高和云数据存储选项的崛起，合成数据比以往更容易获取。这无疑是一个积极的发展：合成数据推动了AI解决方案的开发，从而更好...
合成数据（英文全称：Synthetic Data），简单来说，就是人为通过算法和统计模型创建的数据。它最早于1993 年由统计学家唐纳德·B·鲁宾 (Donald B. Rubin) 提出，目前被广泛引用，并在金融保险、医疗制药、汽车制造、零售、自动驾驶等领域都有或深或浅的应用。合成数据的产生原理，很大程度上在于模拟真实数据的分布...
“在AI治理上我们首先要注重数据安全和隐私保护,同时要对合成数据的内容进行审查,避免偏见、歧视、谣言,确保AI发展符合伦理原则。”石琳认为,只有高质量的数据才能训练出更可靠的模型。 中国电子信息产业发展研究院院长张立在其《畅通数据汇聚、供给、利用堵点凝力推进数据集高质量建设》一文中也指出,未来应制定合成数据...
合成数据是人工生成的信息，不是通过直接测量获得。“假”数据本质上不是新的概念或革命性的概念。它实际上是为缺少正常运行所需的可用或必要信息的模型生成测试或训练数据的一种方法。过去，缺少数据导致了使用随机生成的一组数据点的便捷方法。尽管这对于教学和测试用途可能已经足够了，但随机数据不是您想要拿来训练...
顾名思义，合成数据（synthetic data）就是通过计算机技术生成的数据，而不是由真实事件产生的数据。但合成数据又具备“可用性”，能够在数学上或统计学上反映原始数据的属性，因此也可以用来训练、测试并验证模型——OpenAI 的 GPT-4，就采用了大量前一代模型 GPT-3.5 生产的数据来进行训练。在2022年底，笔者曾写...
1.根据合成数据使用的目的,来确定应该如何保留真实数据样本的概率分布 虽然合成数据需要依赖于真实数据而产生,但是在真实数据本身存在偏见、错误观点的情况下,合成数据又是为了消弭这种偏见和错误而使用的时候,保留真实数据的概率分布会将真实数据中带有的偏见和错误带给合成数据,这不符合合成数据使用的目的。当合成数据的...