Во многих отраслях, от финансов до здравоохранения, требования к защите данных, такие как GDPR или Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), препятствуют свободному использованию реальных пользовательских данных для разработки, тестирования и исследований. В то же время современные модели машинного обучения и сложная бизнес-логика требуют больших, разнообразных и репрезентативных наборов данных для надежной работы. Синтетические данные решают эту проблему, создавая новые наборы данных, которые статистически выглядят как оригинал, но больше не представляют реальных людей.

Генеративные модели, такие как GAN, VAE, диффузионные модели и все чаще генеративные трансформеры/LLM, изучают базовое распределение на основе примеров данных и могут генерировать из него любое количество точек данных. Это позволяет охватить типичные тестовые задачи: обучение и валидацию ML-моделей, нагрузочное и интеграционное тестирование API, исследовательский анализ или воспроизведение редких граничных случаев.

Вы уже подписаны?

Войти здесь

Дополнительная информация о Golem Plus