Back

[Перевод] Пошаговое руководство по созданию синтетических данных в Python

Простое руководство для новичков: как самому генерировать данные для анализа и тестирования Представьте: вы только что написали модель машинного обучения и вам нужно протестировать её работу в конкретном сценарии. Или вы собираетесь опубликовать научную статью о пользовательском решении в области Data Science, но имеющиеся датасеты нельзя использовать из-за юридических ограничений. А может быть, в рамках проекта машинного обучения вы занимаетесь отладкой и исправлением ошибок и вам нужны данные, чтобы идентифицировать и устранить проблемы. В этих, да и во многих других ситуациях могут пригодиться синтетические данные. Реальные данные часто недоступны: уже кому-то принадлежат или дорого стоят. Так что умение создавать синтетические данные — важный навык для дата-сайентистов. В этой статье я расскажу, с помощью каких приёмов и методов можно с нуля создать в Python синтетические данные, игрушечные датасеты и фиктивные значения. В некоторых решениях применяются методы из библиотек Python, в других — приёмы, основанные на встроенных функциях Python.

https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/841952/