Syntetyczne generowanie danych w portalu usługi Azure AI Foundry
W portalu usługi Azure AI Foundry można użyć syntetycznego generowania danych w celu wydajnego tworzenia przewidywań dla zestawów danych. W tym artykule przedstawiono koncepcję syntetycznego generowania danych i sposobu ich używania w uczeniu maszynowym.
Co to jest syntetyczne generowanie danych?
Generowanie danych syntetycznych obejmuje tworzenie sztucznych danych, które naśladują właściwości statystyczne danych rzeczywistych. Te dane są generowane za pomocą algorytmów i technik uczenia maszynowego. Dane można używać na różne sposoby, takie jak symulacje komputerowe lub modelowanie rzeczywistych zdarzeń.
Świadczenia
W uczeniu maszynowym syntetyczne dane są cenne dla:
Rozszerzanie danych: pomaga w rozszerzaniu rozmiaru zestawów danych szkoleniowych, co ma kluczowe znaczenie dla trenowania niezawodnych modeli uczenia maszynowego. Ta technika rozszerzania jest szczególnie przydatna, gdy rzeczywiste dane są ograniczone lub kosztowne do uzyskania.
Testowanie i walidacja: umożliwia rozbudowane testowanie i walidację modeli uczenia maszynowego w różnych scenariuszach bez konieczności wykonywania rzeczywistych danych.
Przykładowy notes
Aby zobaczyć, jak wygenerować dane syntetyczne, możesz użyć przykładowego notesu.