Synthetische Daten
Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Informationen, die reale Datensätze nachbilden, ohne sensible Informationen preiszugeben. Wir haben Dutzende von Plattformen und Erzeugungstechniken für synthetische Daten aus verschiedenen Branchen analysiert.
Die 3 besten Generatoren für synthetische Dokumente im Vergleich
Synthetische Dokumentengeneratoren erzeugen annotierte, realistische Dokumentenbilder, die beim Trainieren und Evaluieren von Modellen des maschinellen Lernens helfen, ohne auf große, manuell annotierte Datensätze angewiesen zu sein. Wir haben drei synthetische Dokumentengeneratoren – Genalog, DocCreator und Tonic Textual – anhand von über 2.500 synthetischen Dokumenten verglichen und ihre Effektivität hinsichtlich realistischer Layouts, präziser numerischer Daten und Trainingsdatensätzen für Dokumente analysiert.
Benchmark zur Generierung synthetischer Daten
Wir haben sieben öffentlich verfügbare Generatoren synthetischer Daten von vier verschiedenen Anbietern anhand eines Validierungsdatensatzes mit 70.000 Stichproben und vier numerischen sowie sieben kategorialen Merkmalen verglichen, um ihre Fähigkeit zur Nachbildung realer Datenmerkmale zu bewerten. Die Ergebnisse des Vergleichs sind unten dargestellt.
Die 25 wichtigsten Anwendungsfälle für synthetische Daten
Synthetische Daten erfreuen sich branchenübergreifend zunehmender Beliebtheit und Anwendung, unter anderem im Bereich des maschinellen Lernens, des Deep Learning und der generativen KI (GenAI). Sie bieten Lösungen für Herausforderungen wie Datenschutzbedenken und begrenzte Datensatzgrößen. Schätzungen zufolge werden synthetische Daten bis 2030 in KI-Modellen gegenüber realen Daten bevorzugt.