×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Practical Synthetic Data Generation. Balancing Privacy and the Broad Availability of Data Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Practical Synthetic Data Generation. Balancing Privacy and the Broad Availability of Data Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff - okladka książki

Practical Synthetic Data Generation. Balancing Privacy and the Broad Availability of Data Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff - okladka książki

Practical Synthetic Data Generation. Balancing Privacy and the Broad Availability of Data Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff - audiobook MP3

Practical Synthetic Data Generation. Balancing Privacy and the Broad Availability of Data Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff - audiobook CD

Autorzy:
Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
166
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi

Building and testing machine learning models requires access to large and diverse data. But where can you find usable datasets without running into privacy issues? This practical book introduces techniques for generating synthetic data—fake data generated from real data—so you can perform secondary analysis to do research, understand customer behaviors, develop new products, or generate new revenue.

Data scientists will learn how synthetic data generation provides a way to make such data broadly available for secondary purposes while addressing many privacy concerns. Analysts will learn the principles and steps for generating synthetic data from real datasets. And business leaders will see how synthetic data can help accelerate time to a product or solution.

This book describes:

  • Steps for generating synthetic data using multivariate normal distributions
  • Methods for distribution fitting covering different goodness-of-fit metrics
  • How to replicate the simple structure of original data
  • An approach for modeling data structure to consider complex relationships
  • Multiple approaches and metrics you can use to assess data utility
  • How analysis performed on real data can be replicated with synthetic data
  • Privacy implications of synthetic data and methods to assess identity disclosure

Wybrane bestsellery

O'Reilly Media - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
194,65 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.