Ci sono diverse sfide nella creazione di dati sintetici. Di seguito sono riportate alcune limitazioni e sfide generali che probabilmente incontrerai con i dati sintetici.
Controllo della qualità
La qualità dei dati è fondamentale nelle statistiche e nell'analisi. Prima di incorporare dati sintetici nei modelli di apprendimento, è necessario verificare che siano accurati e abbiano un livello minimo di qualità dei dati. Tuttavia, garantire che nessuno possa ricondurre i dati sintetici a informazioni reali può richiedere una riduzione dell'accuratezza. Un compromesso tra privacy e precisione potrebbe influire sulla qualità.
È possibile eseguire controlli manuali dei dati sintetici prima di utilizzarli, il che può aiutare a risolvere questo problema. Tuttavia, il controllo manuale può richiedere molto tempo se è necessario generare molti dati sintetici.
Sfide tecniche
La creazione di dati sintetici è difficile: è necessario comprendere le tecniche, le regole e i metodi attuali per garantirne l'accuratezza e l'utilità. È necessaria un'elevata esperienza in questo campo prima di generare dati sintetici utili.
Non importa quanta esperienza tu abbia dalla tua parte, è difficile generare dati sintetici come una perfetta imitazione della loro controparte reale. Ad esempio, i dati del mondo reale spesso includono valori anomali e anomalie che gli algoritmi di generazione di dati sintetici raramente riescono a ricreare.
Confusione tra le parti interessate
Sebbene i dati sintetici siano un utile strumento supplementare, non tutte le parti interessate possono comprenderne l'importanza. Trattandosi di una tecnologia più recente, alcuni utenti aziendali potrebbero non accettare che l'analisi dei dati sintetici abbia una rilevanza nel mondo reale. D'altra parte, altri potrebbero enfatizzare eccessivamente i risultati a causa dell'aspetto controllato della generazione. Comunica i limiti di questa tecnologia e i suoi risultati alle parti interessate, assicurandoti che comprendano sia i vantaggi che le carenze.