“`html
Использование SynthEval для оценки утилиты и конфиденциальности синтетических данных
Использование синтетических данных стало широко распространенным в различных областях благодаря компьютерному зрению, машинному обучению и анализу данных. Синтетические данные моделируют сложные ситуации, которые трудно воссоздать в реальном мире, и могут быть использованы для создания продвинутых прогностических моделей.
Значение синтетических данных
Синтетические данные улучшают анонимизацию и защищают личные данные от посторонних глаз. Они также способствуют улучшению моделей и балансировке данных.
Новый инструмент для оценки синтетических данных
Ученые из Университета Южной Дании представили SynthEval, новую систему оценки синтетических табличных данных, которая включает большое количество метрик для создания пользовательских бенчмарков и облегчает оценку качества синтетических данных.
Применение SynthEval
SynthEval позволяет легко и последовательно оценивать синтетические табличные данные, создавать собственные настройки и добавлять пользовательские метрики. Он также позволяет одновременно оценивать несколько версий синтетических наборов данных и проводить сравнительный анализ моделей.
Дальнейшее развитие
Команда планирует расширить набор метрик и продолжать улучшать производительность алгоритмов и фреймворка SynthEval.
Подробнее ознакомиться с исследованием можно здесь.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте SynthEval: A Novel Open-Source Machine Learning Framework for Detailed Utility and Privacy Evaluation of Tabular Synthetic Data.
Практическое применение ИИ
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите, где возможно применение автоматизации. Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с малых проектов и анализируя результаты.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от aidone.ru.