Generare dati sintetici con Python

Generazione dati sintetici con Python

Una guida completa per creare dati sintetici

<p+Continuiamo a sentire ripetutamente del ruolo cruciale che i dati giocano nel guidare la crescita, l'innovazione e la competitività. Sono diventati la base del successo in tutti i settori. In sostanza, i dati sono diventati il fondamento di ogni nostro sforzo, dalla creazione di blog tecnici, contenuti educativi e test di prodotti o debug di software, all'esplorazione delle complessità dei modelli di addestramento AI/ML e degli algoritmi, i dati sono al centro di tutte queste attività.

Ottenere dati precisi che si adattino perfettamente a varie esigenze e interessi può essere un’impresa titanica. Cercare su Internet i dati esatti di cui si ha bisogno può essere frustrante e richiedere molto tempo. Anche se si riesce a trovare dati adatti, il processo di pulizia e elaborazione può richiedere tempo, risorse e spese preziose. Inoltre, le preoccupazioni per la privacy, la sensibilità dei dati, i diritti d’autore e le restrizioni normative spesso costituiscono significative barriere. Ad esempio, set di dati contenenti informazioni sensibili come dati medici, dati finanziari o l’ottenimento di un set di dati dimostrativo da un sito web con diritti d’autore, ecc.

In situazioni come queste, i dati sintetici arrivano in soccorso! In questo articolo, esploreremo di cosa si tratta concretamente il concetto di dati sintetici e come è possibile generarli in Python utilizzando due diverse librerie.

Cosa sono i dati sintetici?

I dati sintetici, secondo Wikipedia, sono dati generati artificialmente anziché derivare da eventi del mondo reale. In parole semplici,

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Dati sintetici = Dati falsi

Sono una replica di dati reali che possono mantenere la loro somiglianza senza rivelare informazioni specifiche su individui, situazioni o entità reali. Potresti aver già sentito termini diversi, tra cui dati generati al computer, dati artificiali, dati generati da AI o dati simulati, ma sostanzialmente sono tutti più o meno la stessa cosa: dati falsi.

Perché sono necessari i dati sintetici?

Potresti chiederti perché abbiamo bisogno di dati sintetici quando abbiamo già una grande quantità di dati del mondo reale. Sono preziosi per varie ragioni, ci permettono di creare dati aggiuntivi che sembrano dati reali ma che in realtà…