البيانات الاصطناعية

ابدأ بالغرض. تحتاج سجلات اختبار الواجهة إلى أشكال وحالات حافة صالحة؛ قد تحتاج مجموعة بيانات التدريب إلى علاقات ذات معنى وظروف نادرة. مجموعة البيانات المناسبة لفحص النموذج ليست بالضرورة مناسبة لتقدير الإحصاءات السكانية. قم بتوثيق كيفية إنتاج البيانات وما هي المعلومات الحقيقية التي أثرت عليها. يؤدي التوليد القائم على القواعد والمحاكاة وأخذ العينات الإحصائية والنماذج التوليدية إلى إنشاء أنواع مختلفة من الأخطاء. احتفظ بالسجلات التي تم إنشاؤها بحيث يمكن تمييزها عن السجلات التي تمت ملاحظتها في نسب البيانات. تقييم المنفعة لمهمة المصب المحددة. قارن النتائج في مجموعة اختبارات واقعية مستقلة حيثما كان ذلك مناسبًا، وافحص تغطية المجموعة الفرعية. يمكن للسجلات الاصطناعية تضخيم افتراضات المولد أو حذف المواقف غير المألوفة حتى عندما يبدو التوزيع الإجمالي معقولا. تقييم الخصوصية بشكل منفصل. قد يقوم المولد بإعادة إنتاج المعلومات من بيانات المصدر الخاصة به، ولا تعد إزالة المعرفات الواضحة ضمانًا عالميًا للخصوصية. الخصوصية التفاضلية هي إطار رسمي واحد، لكن ضماناتها تعتمد على الآلية والمعلمات الفعلية. قم بمراجعة المطالبات المتعلقة بالخصوصية والمنفعة بشكل مستقل بدلاً من افتراض أن أحدهما يتضمن الآخر.