趋近智
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先决条件: Python 和 机器学习基础
级别:
统计准确性评估
应用高级统计方法,比较真实数据集与合成数据集之间的分布。
机器学习效用评估
量化合成数据在训练下游机器学习模型时的作用。
隐私风险量化
实施技术以评估合成数据集相关的隐私泄露风险。
生成模型特定指标
应用针对特定生成模型(如GANs、VAEs等)输出评估的定制指标。
特定数据类型评估
调整评估策略以适应时间序列或序列数据等特殊数据类型。
评估流程搭建
构建自动化流程,以全面地生成合成数据质量报告。
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