Synthetic Data
Training or test data generated by a model rather than collected from the real world.
Synthetische Daten füllen Lücken, wo echte Daten knapp, sensibel oder teuer sind — seltene Randfälle, datenschutzrechtlich gesperrte Datensätze, ausgewogene Beispiele einer Minderheitsklasse. Das Risiko schaukelt sich auf: Ein Modell, das auf der eigenen Art von Ausgaben trainiert wird, kann sich von der Realität entfernen und vorhandene Verzerrungen verstärken, statt sie zu korrigieren.
In der Praxis: 5,000 plausible Support-Tickets erzeugen, um ein Szenario abzudecken, von dem du drei echte Beispiele hast.
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