创建合成数据的综合指南
我们一再听到数据在推动增长、创新和竞争力方面起着关键作用。它已成为所有行业成功的基石。实际上，数据已成为我们每一项努力的基础，从撰写技术博客、教育内容和测试产品或调试软件以探索AI/ML训练模型和算法的复杂性，数据都是所有这些任务的核心。
获取完全符合各种需求和兴趣的精确数据可能是一项艰巨的任务。在互联网上搜索您所需的确切数据可能既令人沮丧又耗时。即使您成功找到合适的数据，清理和处理它的过程可能需要宝贵的时间、资源和费用。此外，隐私问题、数据敏感性、版权和法规限制通常是重要的障碍。例如，包含敏感信息（如医疗数据、财务记录数据）的数据集，或从受版权保护的网站获取演示数据集等。
在这种情况下，合成数据来拯救！在本文中，我们将探讨合成数据的含义以及如何使用两个不同的Python库生成合成数据。
什么是合成数据？
根据维基百科的定义，合成数据是人工生成的数据，而不是从现实世界事件中得出的数据。简单来说，
合成数据 = 假数据
它是真实数据的复制品，可能保持其相似性，而不泄露任何关于真实个人、情况或实体的具体信息。您可能已经听说过不同的术语，包括计算机生成的数据、人工数据、AI生成的数据或模拟数据，但本质上它们都是差不多的 – 假数据。
为什么需要合成数据？
您可能会想为什么我们需要合成数据，当我们已经有大量的现实世界数据。它有多种原因，它使我们能够创建看起来像真实数据但实际上并非真实的额外数据…