Synthetische Daten sind eine Art von Daten, die von Computeralgorithmen künstlich erzeugt werden, um reale Daten zu replizieren. Sie sind zu einem immer wichtigeren Instrument für Unternehmen, Forscher und andere Organisationen geworden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, ohne auf reale Daten zurückgreifen zu müssen.
Synthetische Daten bieten eine Reihe von Vorteilen, u. a. den Schutz der Privatsphäre echter Daten, die Verringerung des Bedarfs an umfangreichen Datenerhebungen und eine effizientere Methode zur Entwicklung und Prüfung von Algorithmen.
3 Herausforderungen bei synthetischen Daten
Die Erstellung synthetischer Daten kann eine schwierige Aufgabe sein, da sie ein tiefes Verständnis der Daten und der zu ihrer Erzeugung verwendeten Algorithmen erfordert. Darüber hinaus kann es schwierig sein, synthetische Daten zu validieren und zu überprüfen, da reale Daten die Daten, die sie imitieren sollen, möglicherweise nicht genau wiedergeben.
Synthetische Daten können zur Analyse des Kundenverhaltens, zur Entwicklung von Marketingstrategien und zum Testen neuer Produkte und Dienstleistungen verwendet werden. Sie können auch dazu verwendet werden, Daten aus Bereichen zu sammeln und zu analysieren, in denen der Zugang zu realen Daten begrenzt ist, wie z. B. im Gesundheits- und Finanzwesen.
Die Generierung synthetischer Daten umfasst in der Regel die Erstellung von Algorithmen, die die Muster und Merkmale der realen Daten nachbilden. Dazu gehört in der Regel die Erstellung einer Verteilung, die die Merkmale der Daten, wie Mittelwert, Varianz und Korrelation, erfasst.
Synthetische Daten werden für Anwendungen des maschinellen Lernens immer wichtiger, da sie zum Trainieren und Validieren von Modellen verwendet werden können, ohne dass echte Daten benötigt werden. Auf diese Weise können Algorithmen für maschinelles Lernen in einer Vielzahl unterschiedlicher Szenarien getestet werden, und es wird sichergestellt, dass die verwendeten Daten gültig und zuverlässig sind.
Synthetische Daten können verwendet werden, um die Privatsphäre von realen Daten zu schützen, da sie keine identifizierbaren Informationen über Personen oder Organisationen enthalten. Dies macht sie zu einer attraktiven Option für Organisationen, die Daten sammeln und analysieren und gleichzeitig die Privatsphäre ihrer Kunden schützen müssen.
Synthetische Daten sind ein leistungsfähiges Instrument, das Unternehmen bei der Sammlung, der Analyse und dem Schutz von Daten helfen und gleichzeitig wertvolle Erkenntnisse liefern kann. Trotz der Herausforderungen bei der Generierung und Validierung synthetischer Daten bieten sie eine zuverlässige und effiziente Möglichkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und die Privatsphäre von Personen und Organisationen zu schützen.
Künstliche Daten sind Daten, die künstlich erzeugt wurden, in der Regel, um eine bestimmte Hypothese oder ein Modell zu testen.
Synthetische Variablen sind Variablen, die durch die Kombination anderer Variablen künstlich erzeugt werden. Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen, z. B. um die Vorhersagekraft eines maschinellen Lernmodells zu verbessern oder um eine neue Variable zu erstellen, die besser interpretierbar ist als die ursprünglichen Variablen.
Ja, synthetische Daten sind personenbezogene Daten. Der Grund dafür ist, dass synthetische Daten künstlich erzeugt werden und nicht in der Natur vorkommen. Daher können sie zur Identifizierung einer bestimmten Person verwendet werden.
Das Gegenteil von synthetischen Daten sind reale Daten. Echte Daten sind Daten, die in der realen Welt erhoben wurden und nicht künstlich erzeugt wurden.
Die synthetische Methode in der Forschung ist ein datengesteuerter Ansatz, bei dem Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt werden, um aus Daten neues Wissen zu gewinnen. Dieser Ansatz wird manchmal auch als datengesteuerte Entdeckung oder maschinengestützte Entdeckung bezeichnet.