Czym są dane syntetyczne?
Dane syntetyczne to sztucznie wygenerowane zbiory danych, które zachowują statystyczne właściwości i wzorce oryginałów, ale nie zawierają żadnych rzeczywistych danych osobowych. Według Gartnera, do 2030 r. dane syntetyczne będą stanowić większość danych treningowych AI.
Metody generowania
Główne podejścia to: GANs (Generative Adversarial Networks — sieci generatywno-adwersaryjne tworzące realistyczne dane), modele dyfuzyjne (diffusion models — szczególnie do obrazów), reguły statystyczne (generowanie wg rozkładów prawdopodobieństwa) i LLM (generowanie tekstów, scenariuszy testowych, konwersacji).
Korzyści enterprise
Dane syntetyczne rozwiązują trzy kluczowe problemy: prywatność (brak danych osobowych = brak problemu z RODO), dostępność (możesz wygenerować miliony rekordów, nawet gdy masz tylko tysiąc prawdziwych) i balans (wyrównanie nierównych klas w zbiorze — np. rzadkie przypadki fraudu stają się reprezentowane).