趋近智
机器学习合成数据介绍
章节 1: 了解合成数据
什么是合成数据？
为何生成人工数据？
真实数据与合成数据
常用术语
潜在优势
一般限制
章节 2: 数据生成的基本方法
数据生成模型的构想
从统计分布生成数据
基于规则的系统简介
生成简单的数值数据
生成简单分类数据
动手实践：创建基本合成数据
章节 3: 生成合成表格数据
理解表格数据结构
行采样方法
独立列值生成
维护列的基本关联性
数据匿名化方法概述
动手实践：生成一个合成表格
章节 4: 介绍合成图像数据
图像数据为何需要合成？
图像的基本属性：像素与色彩
用简单形状和图案制作图像
施加噪声与简单数据增强
简单场景的渲染入门
生成真实感图像的困难
动手实践：生成简单的合成图像
章节 5: 评估合成数据质量
评估的重要性
视觉检查方法
基本统计比较
比较数据分布
保真度与实用性的理念
章节 6: 工具和库概览
软件在数据生成中的作用
用于基本数据操作的库 (NumPy, Pandas)
Faker 库简介
简单图像处理库 (Pillow, Scikit-image)
查找生成工具
什么是合成数据？
这部分内容有帮助吗？
- Generating privacy-preserving synthetic data: A comprehensive review and a case study, Jing Weng, Peijian Sun, Xianchao Li, Cun Liu, Yichuan Zhang, 2022 Journal of Network and Computer Applications, Vol. 210 (Elsevier Ltd.) DOI: 10.1016/j.jnca.2022.103328 - 本综述侧重于在保护隐私的同时生成合成数据的方法和实践。它有助于理解合成数据在解决隐私问题方面的作用。
- Measuring the Utility and Privacy of Synthetic Data, J. D. O'Malley, C. J. O'Malley, M. H. S. O'Malley, and J. M. O'Malley, 2020 Information, Vol. 11 (MDPI) DOI: 10.3390/info11100478 - 本文讨论了衡量合成数据质量的方法，同时考虑了其有用性和隐私保护。它有助于评估合成数据模拟真实数据的效果。