数据稀缺：迫在眉睫的危机

随着人工智能的兴起，数据如今比以往任何时候都更成为新货币。合成数据已成为一种新的货币形式，它正在彻底改变企业和组织训练算法和模型的方式。

未来将提供巨大的计算机计算能力。但可能落后的是数据的可用性，这对处理和培训至关重要。未来至少在一定程度上是合成数据。

合成数据是由计算机算法生成的数据，而不是从现实世界中收集的数据。由于多种原因，它在人工智能中变得越来越有价值。

首先，当现实世界的数据不可用或难以获得时，合成数据可用于训练机器学习模型。其次，合成数据可用于测试和评估人工智能模型，尤其是在现实世界数据太稀缺或使用成本太高的情况下。

第三，合成数据可用于生成新的数据集，这些数据集可用于训练和测试模型，这些数据可用于提高模型的性能并提高其可推广性。最后，合成数据可用于创建具有特定财产的数据集，例如平衡的或包含某些特征的数据集。

Gartner估计，到2024年，用于人工智能和人工智能项目开发的60%的数据将被合成。

在医学中，合成数据的使用方式多种多样。一个常见的用例是医学成像算法的开发和训练。例如，可以生成模拟真实世界扫描的合成CT或MRI图像，并可用于训练深度学习模型以检测和诊断疾病。这在难以或不可能获得真实世界医学图像的情况下非常有用，例如罕见疾病或难以在实验室环境中复制的病症。

合成数据在医学中的另一个用例是药物发现和开发。例如，合成数据可用于模拟药物和蛋白质之间的相互作用，并可用于在人体试验之前预测药物的潜在副作用。

合成数据还可用于测试医学中人工智能模型的稳健性和泛化能力。由于模型是在合成数据上训练的，因此可以在真实世界的数据上测试模型以验证其性能。

合成数据有可能彻底改变许多计算领域，包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理。通过创建逼真的数据模拟，合成数据可用于在受控环境中训练和测试AI模型，从而减少昂贵且耗时的数据收集工作的需要。

此外，合成数据可用于通过允许企业共享数据而不泄露敏感信息来保护敏感信息。未来，合成数据可能会成为人工智能系统开发和部署中越来越重要的工具。它当然应该在我们的数字雷达上。

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