|内容简介

该报告深入探讨了合成数据在人工智能（AI）与机器学习（ML）领域的应用潜力，为解决训练模型所需真实数据稀缺或难以获取的问题提供了新思路。报告首先介绍了合成数据的概念及其生成方法，包括但不限于基于规则的方法、统计建模以及最近兴起的生成对抗网络（GANs）。接着，分析了使用合成数据可以带来的优势，比如增强隐私保护、减少数据收集成本、提高模型泛化能力等。同时，也指出了当前面临的挑战，如确保合成数据的质量、防止潜在偏差引入等，并提出了相应的解决方案。最后，通过多个行业案例研究展示了合成数据在自动驾驶、医疗健康、金融等多个领域的实际应用效果，强调了其对于推动技术创新与发展的重要性。这份资料不仅为企业和个人开发者提供了宝贵的指导信息，也为未来研究方向给出了建议。