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顾名思义，合成数据是由 AI 程序人工制作的东西。 它可以是文本、图像、语音甚至视频片段中的任何内容。 现在真正的问题 - 为什么不简单地使用真实数据？ 原因是缺乏对数据的控制。 仅亚马逊一家每天就会产生超过 1000 PB 的数据。许多其他科技或社交媒体巨头产生了大量的用户数据。但这些真实数据的控制权仅掌握在少数科技巨头手中。 然而，较小的公司或初创公司无法获得如此丰富的资源。

因此，合成数据可以成为训练原型和创建模型的有利可图的机会。 此外，数字化为公司捕获我 电话号码清单 们的数据以训练他们的 ML 模型铺平了道路。只要他们使用我们的数据来产生收入，这对我们来说就不是问题。 但是，当黑客闯入系统并可以检索敏感数据时，就会出现大问题。 使用传统的匿名化技术是另一个问题。 该技术使用假名化、行和列改组、目录替换和加密。 尽管看起来很有希望，但研究表明，80% 的信用卡持有人的身份可以从最近 3 笔交易中重新识别，如果他们的出生日期、性别和邮政编码被泄露，其中 87% 的人将面临风险。



为了克服这个问题，公司现在正在转向合成数据生成工具。虽然它们提供了另一种捕获真实世界数据的方法，但处理后的数据不会受到影响。 什么是合成数据生成？ 合成数据生成是由机器学习模型执行的数学和统计过程，这些模型使用真实对象、人和环境进行训练。 但是，输出数据不携带任何敏感数据，而是保留了真实数据的行为特征。 合成数据与真实数据统计 合成数据生成不仅是一项创新，还是一种准确、安全且经济高效的数据建模解决方案。