সিন্থেটিক ডেটা

উদ্দেশ্য দিয়ে শুরু করুন। ইন্টারফেস পরীক্ষার রেকর্ডের জন্য বৈধ আকার এবং প্রান্তের ক্ষেত্রে প্রয়োজন; একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের অর্থপূর্ণ সম্পর্ক এবং বিরল অবস্থার প্রয়োজন হতে পারে। একটি ফর্ম পরীক্ষা করার জন্য উপযুক্ত একটি ডেটাসেট জনসংখ্যার পরিসংখ্যান অনুমানের জন্য অগত্যা উপযুক্ত নয়৷ তথ্য কিভাবে উত্পাদিত হয়েছিল এবং কোন বাস্তব তথ্য এটিকে প্রভাবিত করেছে তা নথিভুক্ত করুন। নিয়ম-ভিত্তিক প্রজন্ম, সিমুলেশন, পরিসংখ্যানগত নমুনা এবং জেনারেটিভ মডেল বিভিন্ন ধরণের ত্রুটি তৈরি করে। উত্পন্ন রেকর্ডগুলিকে ডেটা বংশে পর্যবেক্ষণ করা রেকর্ড থেকে আলাদা করে রাখুন। নির্দিষ্ট ডাউনস্ট্রিম টাস্কের জন্য ইউটিলিটি মূল্যায়ন করুন। যেখানে উপযুক্ত সেখানে একটি স্বাধীন বাস্তব-বিশ্ব পরীক্ষার ফলাফলের তুলনা করুন এবং উপগোষ্ঠী কভারেজ পরিদর্শন করুন। সিন্থেটিক রেকর্ডগুলি একটি জেনারেটরের অনুমানকে প্রশস্ত করতে পারে বা অস্বাভাবিক পরিস্থিতিগুলি বাদ দিতে পারে এমনকি যখন সামগ্রিক বিতরণটি প্রশংসনীয় দেখায়। গোপনীয়তা আলাদাভাবে মূল্যায়ন করুন। একটি জেনারেটর তার উৎস ডেটা থেকে তথ্য পুনরুত্পাদন করতে পারে, এবং সুস্পষ্ট শনাক্তকারী অপসারণ একটি সর্বজনীন গোপনীয়তার গ্যারান্টি নয়। ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা একটি আনুষ্ঠানিক কাঠামো, তবে এর গ্যারান্টিগুলি প্রকৃত প্রক্রিয়া এবং পরামিতির উপর নির্ভর করে। গোপনীয়তা এবং ইউটিলিটি সম্পর্কে দাবিগুলি একটি অন্যটিকে বোঝায় বলে ধরে নেওয়ার পরিবর্তে স্বাধীনভাবে পর্যালোচনা করুন৷