Публикации по теме 'synthetic-data'
Табличные данные GAN-On (пример с кодом)
Генеративно-состязательная сеть
Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это тип архитектуры глубокого обучения, состоящий из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор обучен генерировать новые выборки данных, которые аналогичны заданному набору фактических выборок данных. Напротив, дискриминатор обучен различать сгенерированные выборки и настоящие выборки. Две сети тренируются в соревновании друг с другом, когда генератор пытается создать выборки, неотличимые от..
Gretel Synthetics: версия 0.10.0
Сегодня мы рады представить новые функции для gretel-synthetics , которые упрощают работу с синтетическими данными. После начальных этапов тестирования и получения отзывов от клиентов мы представляем новый интерфейс, который работает напрямую с Pandas DataFrames и позволяет групповое обучение столбцов для обмена исходным DataFrame напрямую с синтетическим DataFrame той же формы .
Есть DataFrames? Хотите синтетические данные? Время пришло.
Пакетный интерфейс использует..
Создание синтетических табличных данных с помощью GAN - Часть 2
Это часть 2 из 2 из генерации табличных данных с помощью веб-семинара по GAN. В части 1 мы рассмотрели, что такое GAN, область их применения и некоторые из наиболее часто используемых архитектур в генерирующих состязательных сетях.
Теперь, когда у нас есть довольно хорошая идея, пришло время рассказать в части 2 , как мы можем реализовать GAN, чтобы мы могли генерировать синтетические регулярные табличные данные. В приведенных ниже примерах были выбраны две архитектуры GAN: Vanilla..
Создание синтетических табличных данных
Научитесь генерировать синтетические табличные данные с помощью условной генеративной состязательной сети (GAN).
Вступление
В предыдущей статье мы представили концепцию синтетических данных и их приложений в области конфиденциальности данных и машинного обучения. В этой статье мы покажем вам, как генерировать синтетические табличные данные с помощью генеративной состязательной сети (GAN).
Табличные данные - одна из наиболее распространенных и важных модальностей данных. Огромные..
Являются ли синтетические данные святым Граалем машинного обучения?
В современном мире данные считаются активом и одним из самых ценных ресурсов, и, по правде говоря, только несколько крупных игроков имеют сильнейшее влияние на эту валюту. Крупнейшие компании по всему миру даже так великодушны, предоставляя алгоритмы машинного обучения бесплатно, потому что, в конце концов, эти алгоритмы не так ценны без данных, которые их кормят.
Основным узким местом при развертывании моделей восприятия является создание обучающих данных из-за отсутствия больших..
VirtualDataLab: библиотека Python для измерения качества вашего синтетического последовательного набора данных
Включая встроенные наборы данных с открытым исходным кодом, интерфейс генератора синтетических данных и показатели точности / конфиденциальности
По оценкам Gartner, к 2022 году 40% моделей AI / ML будут обучаться на синтетических данных. [1]
Действительно, синтетические данные становятся все более популярными - я вижу это каждый день, работая в компании, занимающейся синтетическими данными. Если вы чувствуете, что пришло время научиться искусству данных, продолжайте читать. Я..
Синтетические данные - основные преимущества, типы, методы генерации и проблемы!
Вот руководство для начинающих о том, что вам следует знать о синтетических данных.
Исследователи и специалисты по обработке данных часто сталкиваются с ситуациями, когда у них либо нет реальных данных, либо они не могут их использовать из-за соображений конфиденциальности или конфиденциальности. Чтобы преодолеть эту проблему, выполняется генерация синтетических данных для создания замены реальных данных. Для правильного функционирования алгоритма необходимо выполнить правильную..
