评估合成数据质量：高级方法

• 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。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。