合成数据不像传统数据那样由现实世界的活动创建，而是完全人造的。通过算法构建的合成数据经常用作测试数据集的替代品，以及验证数学模型和训练人工智能和机器学习模型。
合成数据的创建成本相对较低，易于访问，并且允许进行测试而无需担心任何人为影响。A5互联www.a5idc.net合成数据还可以促进更快的模型测试和评估，并且根据企业所做的工作类型，可以允许更快的数据采集和数据记录。
合成数据因其创建平衡且无偏见的数据集的能力而受到重视，这是机器学习中的一项重大挑战。 通过模拟数据，我们可以解决偏见和公平问题，特别是在医疗保健、电力系统、金融和教育等高风险领域，这将导致更值得信赖和更具包容性的机器学习模型的开发。
当可用数据有限时，通常很难获得高精度。 企业可以利用合成数据来训练模型，否则这些模型将无法达到必要的性能水平。
也许最典型的合成数据用例是欺诈检测。 欺诈事件很少见，但需要训练模型来检测它们， 做到这一点的最佳方法是生成综合事件数据以扩大培训机会。
当真实数据稀缺、敏感或使用风险太大时，合成数据就会发挥作用。 在无法收集充足且多样化的数据、具有挑战性或不道德的情况下，合成数据将成为可靠的替代方案，它允许企业在不损害隐私或安全的情况下对复杂的情况进行建模。
当使用生成式人工智能时，合成数据变得容易获得且创建成本低廉。 数据不仅可以轻松生成，而且还可以嵌入已经包含的注释，这对企业来说是一个巨大的好处，因为它减少了浏览数据以及识别特征和元数据的劳动密集型任务。
另一个好处是数据的生成方式可以消除或限制偏见和漏洞。此属性可以帮助减少无意信息或可能无法真正代表特定群体的信息的创建。 例如，如果我们考虑医疗领域，使用患者信息可能会侵犯隐私问题，通过使用合成数据，可以完全删除有关个人的私人信息。 这为研究和场景构建提供了绝佳的机会，而不会暴露负面事件或后果。
任何模型生成的内容，无论是预测还是一组合成变量或输出，都可能受到偏差或不准确内容的影响。 这对于合成数据来说尤其是一个风险，因为合成数据本质上与模型创建者为其设定的规则有关。重要的是要记住，合成数据通过生成人工智能功能有效地生成数据，这意味着当它被告知创建一些它没有足够上下文的东西时，它可能会产生幻觉。换句话说，与生成人工智能相关的所有风险也存在于合成数据中。
合成数据计划应由需求驱动。 如果您有一个需要人工智能解决方案的业务用例，但您无法获得足够的数据来生成正确的行为，那么是时候考虑改进模型的方法了，你的选择之一就是合成数据。
不利的一面是，如果合成数据开发不正确，生成的模型将无法按预期运行。 如果创建的数据不能真实地代表正在评估的内容，那么模型将不会收敛。
启动合成数据工作需要高质量的真实数据或大量的领域知识作为基础。
合成数据提供了研究新方法并将创造力注入各种人工智能方法的机会，而不会使人类或敏感数据面临风险。综合数据应用于举例说明人群、加快研究机会并尽可能消除偏见。所有广义假设都应该经过审查，以确保数据中包含尽可能多的事实，而不仅仅是方便收集的数据。
虽然合成数据非常有用，但重要的是要警惕过度依赖。 总是存在错过现实世界细微差别的风险，确保模拟的准确性并注意数据表示和使用中的道德考虑是关键。
