L'utilizzo di dati sintetici non è esattamente una pratica nuova: è un approccio produttivo ormai da diversi anni, poiché fornisce ai professionisti i dati di cui hanno bisogno per i loro progetti in situazioni in cui i set di dati del mondo reale si rivelano inaccessibili, non disponibili o limitati da copyright o approvati. -usare la prospettiva.
Tuttavia, la recente ascesa dei LLM e degli strumenti generati dall’intelligenza artificiale ha trasformato la scena dei dati sintetici, così come ha trasformato numerosi altri flussi di lavoro per i professionisti dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati. Questa settimana presentiamo una raccolta di articoli recenti che coprono le ultime tendenze e possibilità di cui dovresti essere a conoscenza, nonché le domande e le considerazioni che dovresti tenere a mente se decidi di creare il tuo set di dati sui giocattoli da zero. Immergiamoci!
- Come utilizzare l'intelligenza artificiale generativa e Python per creare set di dati fittizi per designer
Se è passato un po' di tempo dall'ultima volta che ti sei trovato ad aver bisogno di dati sintetici, non perderteli Mia DwyerIl tutorial conciso di, che delinea un metodo semplificato per creare un set di dati fittizio con GPT-4 e un po' di Python. Mia mantiene le cose abbastanza semplici e puoi adattare e sviluppare questo approccio in modo che si adatti alle tue esigenze specifiche. - Creazione di una ricerca sintetica sugli utenti: utilizzo della richiesta di persona e degli agenti autonomi
Per un caso d'uso più avanzato che si basa anche sulla potenza delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa, ti consigliamo di metterti al passo Vincenzo Kocalla ricerca sintetica sugli utenti. Sfrutta un'architettura di agenti autonomi per “creare e interagire con i clienti digitali in scenari di ricerca simulati”, rendendo la ricerca sugli utenti più accessibile e meno dispendiosa in termini di risorse. - Dati sintetici: il buono, il cattivo e il non ordinato
Lavorare con i dati generati risolve alcuni problemi comuni, ma ne può introdurre alcuni altri. Tè Mustac si concentra su un caso d'uso promettente, ovvero l'addestramento di prodotti di intelligenza artificiale, che spesso richiede enormi quantità di dati, e analizza le preoccupazioni legali ed etiche che i dati sintetici possono aiutarci a aggirare, così come quelle che non possono.
- Dati simulati, apprendimenti reali: analisi degli scenari
Nella sua serie in corso, Jarom Hulet esamina i diversi modi in cui i dati simulati possono consentirci di prendere decisioni aziendali e politiche migliori e di trarre informazioni approfondite lungo il percorso. Dopo aver trattato il test dei modelli e l'analisi della potenza negli articoli precedenti, l'ultima puntata si concentra sulla possibilità di simulare scenari più complessi per risultati ottimizzati. - Valutazione dei dati sintetici: la domanda da un milione di dollari
Il presupposto principale alla base di ogni processo che si basa su dati sintetici è che questi ultimi assomiglino sufficientemente alle proprietà e ai modelli statistici dei dati reali che emula. Andrew Skabar, Ph.D offre una guida dettagliata per aiutare i professionisti a valutare la qualità dei set di dati generati e il grado in cui soddisfano tale soglia cruciale.
Fonte: towardsdatascience.com
