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Synthetic data generation for training of natural language understanding models
Synthetic data generation for training of natural language understanding models
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New research explores synthetic data generation for fairness and privacy
Two research papers explore novel approaches to synthetic data generation (SDG) with a focus on fairness and privacy. The first paper revisits the concept of disparate impact in SDG, examining how approximation and esti…
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合成数据测试可防止因架构更改而导致的 ML 模型静默故障
数据库架构更改会通过更改数据格式或列名来悄悄破坏机器学习模型，从而导致错误的特征计算和模型性能下降。一个常见的问题涉及重命名列，在这种情况下，管道可能会默认缺少数据为零值，导致模型误解新用户。为防止这些静默故障，可以实施合成架构测试框架。该框架生成模拟生产架构的合成数据库，允许在迁移影响实时数据之前针对 ML 管道对其进行测试。