В света на машинното самообучение иновациите изискват използване на данни. Реалността за много компании обаче е, че контролът на достъпа до данни и на околната среда, който е жизненоважен за сигурността, може да добави и неефективност към жизнения цикъл на разработване и тестване на модели.

За да преодолее това предизвикателство и да помогне на компаниите Capital One предостави отворен ресурс за нов проект, наречен Synthetic Data.

“С този инструмент споделянето на данни може да се извършва безопасно и бързо, което позволява по-бързо тестване на хипотези и итерация на идеи”, казва Тейлър Търнър, водещ инженер по машинно самообучение и съавтор на Synthetic Data.

Синтетичните данни генерират изкуствени данни, които могат да се използват вместо “реални” данни. Често те съдържат същата схема и статистически свойства като оригиналните данни, но не включват информация, която може да бъде идентифицирана лично. Това е най-полезно в ситуации, в които са необходими сложни, нелинейни набори от данни, какъвто често е случаят при моделите за дълбоко обучение.

Повече подробности около Synthetic Data прочетете на DevStyleR.io – Capital One Announces New Synthetic Data Generation Project

Гледайте Втори Епизод “ИТ Индустрията във Варна – Компании, Кариера, Бъдеще” от документалната поредица The BIG TECH на DevStyleR.

Слушайте новия подкаст на DevStyleR “Може ли да се доверим на Cloud Provider”.

Следвайте ни във Facebook, Instagram, LinkedIn и YouTube.

Прочетете Още:
1. Българската Софтуерна Компания Melon Вече е Kin + Carta
2. Социалните Мрежи като Абстиненция: Изповедта на Едно Момиче за Опитите за Самоубийство и Годините Депресия
3. Известни са Победителите в Първи Кръг на CodeIT