Génération de données synthétiques dans le portail Azure AI Foundry
Dans le portail Azure AI Foundry, vous pouvez utiliser la génération de données synthétiques pour produire efficacement des prédictions pour vos jeux de données. Cet article vous présente le concept de génération de données synthétiques et la façon dont vous pouvez l’utiliser dans le Machine Learning.
Qu’est-ce que la génération de données synthétiques ?
La génération de données synthétiques implique la création artificielle de données qui imite les propriétés statistiques des données réelles. Ces données sont générées par le biais d’algorithmes et de techniques de Machine Learning. Vous pouvez utiliser les données de différentes manières, telles que les simulations informatiques ou la modélisation d’événements réels.
Avantages
Dans le Machine Learning, les données synthétiques sont précieuses pour :
Augmentation des données : elle permet d’étendre la taille des jeux de données d’entraînement, ce qui est essentiel pour l’entraînement de modèles Machine Learning robustes. Cette technique d’expansion est particulièrement utile lorsque les données réelles sont rares ou coûteuses à obtenir.
Test et validation : il permet un test et une validation étendus des modèles Machine Learning selon différents scénarios, sans avoir besoin de données réelles.
Exemple de notebook
Pour voir comment générer des données synthétiques, vous pouvez utiliser l’exemple de notebook.