Synthetic Data and Generative AI
Книга «Synthetic Data and Generative AI» представляет собой практическое руководство по созданию и использованию синтетических данных с помощью методов генеративного искусственного интеллекта. Автор, Винсент Гранвиль, фокусируется на современных подходах к генерации данных, которые могут заменить или дополнить реальные наборы данных в задачах машинного обучения.
В первой главе рассматриваются методы регрессии и оптимизации в облачных средах машинного обучения, включая подгонку кривых (например, окружностей и эллипсоидов), логистическую регрессию и анализ временных рядов. Автор демонстрирует, как эти методы связаны с генерацией синтетических данных на примерах метеоритов и океанских приливов.
Вторая глава посвящена ансамблевым методам, в частности, скрытым деревьям решений (HDT), которые обеспечивают простоту, надежность и эффективность. Рассматриваются примеры из области обработки естественного языка (NLP), методы коррекции смещений, а также реализация в Excel и Python. Особое внимание уделяется созданию доверительных интервалов без использования моделей и работе с идеальными узлами.
Книга сочетает теоретические основы с практическими кейсами, предлагая читателям инструменты для генерации качественных синтетических данных, которые могут быть использованы для тренировки моделей ИИ, тестирования алгоритмов и решения проблем, связанных с конфиденциальностью или нехваткой реальных данных.
