Resource Data

如前所述，实时生产数据是一个巨大的负担。组织需要在其分析和数据科学计划中实施数据最小化。这不仅是为了让监管机构满意，也符合“为客户做正确的事情”的道德规范。

机器学习模型需要大量可用数据才能有效 阿根廷电话号码数据 训练。这些数据通常需要丰富，以确保涵盖所有基础。例如，如果数据仅适用于场景 ，而场景 也有可能，但没有足够的数据，则可以使用额外的合成数据来补充数据。

如果数据是合成的，则意味着：

无需遵守 和其他法规
它可以大量生产，适合各种条件和驾驶员
可以为未遇到的情况创建数据
数据可以很好地分类
数据创建成本效益高
为什么修复数据质量是正确的答案
现在我们知道，低质量的数据会造成竞争劣势，而合成数据可以解决许多问题，让我们将两者结合起来。

如何创建合成数据？

一种简单的解决方案是分析生产数据并复制其统计特性，但更现实的方法是创建一个机器学习模型来复制实际数据特性、参数和约束。这是一种更复杂的方法，有很多 开源方式 这样做。

如果合成数据无法复制真实数据的糟糕数据质量，那么该机器学习模型在生产化时很有可能会失败。解决此问题的唯一方法是确保对真实数据进行可靠的数据质量检查。