趋近智
评估合成数据质量：高级方法
章节 1: 合成数据评估的基本原理
定义数据质量的维度
评估生成数据的挑战
保真度、实用性与隐私的权衡
评估指标分类体系
建立评估环境
章节 2: 进阶统计保真度评估
多变量分布比较
分布相似性的假设检验
相关性和协方差结构分析
信息论度量
倾向得分评估
动手实践：实现多变量检验
章节 3: 评估机器学习效用
合成数据训练-真实数据测试 (TSTR) 方法
训练-真实-测试-合成 (TRTS) 方法
比较下游模型性能指标
评估特征重要性一致性
超参数优化带来的影响
动手实践：运行TSTR评估
章节 4: 隐私评估方法
了解合成数据中的隐私风险
成员推断攻击 (MIAs)
属性推断攻击
基于距离的隐私度量
差分隐私考量（如适用）
实践操作：实现一个基本的成员推断攻击
章节 5: 专用和模型特定评估指标
评估合成图像：FID、IS、精确率、召回率
评估合成文本：困惑度、BLEU分数
评估合成时间序列数据
生成对抗网络（GAN）评估指标
VAE评估指标
动手操作：图像数据FID计算
章节 6: 构建全面的评估报告
为任务选择合适的衡量标准
自动化评估管线
有效地呈现评估结果
解读与沟通评估结果
比较不同合成数据集的性能
实践：生成质量报告片段
评估合成数据质量：高级方法
先修课程 Python 和 机器学习基础
级别:
高级
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。
登录以撰写评论
分享您的反馈以帮助其他学习者。