Gerador de Dados Sintéticos: MOSTLY AI Apresenta Precisão Excepcional
Introdução
Na busca por insights valiosos e pela construção de modelos de machine learning poderosos, a demanda por conjuntos de dados sintéticos de alta qualidade tem crescido significativamente. A MOSTLY AI tem a satisfação de compartilhar as mais recentes descobertas nessa área. Neste artigo, vamos apresentar os resultados de um experimento comparando dados sintéticos gerados pela MOSTLY AI e por um dos geradores de dados sintéticos de código aberto (SDV) mais populares. Vamos avaliar a qualidade desses dados sintéticos construindo um modelo de machine learning usando os conjuntos gerados.
Aprenda como realizar da multitarefa uma facilidade no seu PC Windows!
O que Diferencia a MOSTLY AI?
O método de geração de dados sintéticos que são utilizados combina os avanços mais recentes em Inteligência Artificial Generativa com um entendimento profundo de proteção de dados e conformidade. Nos é garantido que cada conjunto de dados sintético criado pela MOSTLY AI preserve as propriedades estatísticas dos dados originais, mantendo sua autenticidade ao mesmo tempo que protege informações sensíveis, graças a algoritmos e modelos de ponta.
Avaliação dos Dados Sintéticos
Para avaliar a qualidade e precisão dos dados sintéticos gerados pela MOSTLY AI e pelo SDV, utilizamos duas métricas diferentes. De acordo com o relatório de Controle de Qualidade da MOSTLY AI, nosso conjunto de dados sintético atingiu uma precisão impressionante de 96%. Por outro lado, o desempenho do SDV foi medido em 40% de precisão, destacando uma disparidade significativa nos resultados. Além disso, ao examinarmos os escores de qualidade através do Relatório de Qualidade do SDV, observamos que o conjunto de dados sintético da MOSTLY AI recebeu uma classificação de 97%, indicando uma alta aderência às distribuições do mundo real e às características estatísticas. O SDV alcançou uma pontuação de qualidade de 77%.
Avaliação por Meio da Construção de um Modelo de Machine Learning
Na etapa final da nossa avaliação, desenvolvemos um modelo de regressão usando o LightGBM, seguindo a mesma metodologia do post de referência. Basicamente, o objetivo era construir um modelo de regressão que pudesse prever a quantia de gorjeta que um cliente provavelmente daria ao motorista de táxi. Foi utilizado o conjunto de dados de validação como base para avaliar o desempenho preditivo dos modelos treinados no conjunto de dados original, bem como nos conjuntos de dados sintéticos gerados pela MOSTLY AI e pelo SDV. Vale destacar que os dados originais alcançaram um RMSE (Erro Médio Quadrático) de 0,99, o que demonstra sua alta capacidade preditiva. O conjunto de dados sintético gerado pela MOSTLY AI chegou muito próximo, com um RMSE de 1,00, confirmando sua habilidade em reproduzir com precisão a distribuição dos dados originais. Em contrapartida, o conjunto de dados sintético do SDV apresentou um RMSE mais elevado, de 1,64, indicando uma maior discrepância em relação ao desempenho preditivo do conjunto de dados original.
Conclusão
Ao compararmos conjuntos de dados sintéticos gerados pela MOSTLY AI e pelo SDV, fica claro que a solução da MOSTLY AI supera a concorrência em termos de precisão e qualidade. Com um conjunto de dados sintético alcançando um RMSE de 1,00, quase se igualando ao desempenho dos dados originais, evidenciamos a alta precisão e fidelidade de nossas capacidades de geração de dados sintéticos. Destaque importante, nossos dados sintéticos superaram tanto o algoritmo padrão quanto o avançado algoritmo TVAE do SDV.
Aproveitando os dados sintéticos, as organizações podem desfrutar de diversas vantagens. Primeiramente, a alta precisão e qualidade de nossos conjuntos de dados sintéticos garantem treinamento e teste confiáveis de modelos, permitindo que cientistas de dados desenvolvam modelos de machine learning robustos sem depender exclusivamente dos dados originais. Além disso, os dados sintéticos minimizam preocupações com a privacidade, uma vez que informações sensíveis são substituídas por valores sintetizados, porém estatisticamente representativos. Isso possibilita que organizações cumpram regulamentações rigorosas de privacidade de dados, ao mesmo tempo que aproveitam o poder de insights orientados por dados.
Estamos sempre entusiasmados em apresentar nossa plataforma. Experimente a geração de dados sintéticos e registre uma conta para gerar diariamente 100 mil linhas de dados sintéticos gratuitamente.
