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通过计算机算法（如生成对抗网络或扩散模型）创建的模拟数据，用于补充真实数据不足或保护隐私。
医疗领域常用生成合成数据训练诊断模型，避免使用真实患者数据涉及隐私问题。
医疗AI通过合成病例数据训练，在不侵犯患者隐私的前提下提升模型准确性。
自动驾驶公司利用生成合成数据模拟罕见交通场景，弥补真实路测数据的不足。
通过虚拟环境生成的合成数据，帮助自动驾驶系统识别极端天气或罕见事故。
与‘真实数据’相对，生成合成数据可能包含噪声或偏差，需评估其质量后使用。
合成数据是通过算法模拟生成，而伪造数据可能涉及篡改真实数据。前者强调‘构建’，后者强调‘欺骗’。
使用合成数据前，需验证其分布与真实数据的一致性，避免模型因‘垃圾进、垃圾出’而失效。
‘生成’指通过算法创建，‘合成’指人工构建，‘数据’指信息集合。该术语在2010年代随着AI技术发展而普及，源于‘synthetic data’的中文直译。
常用于AI训练、隐私保护、测试场景。需注意合成数据与真实数据的差异，避免在对精度要求极高的场景中替代真实数据。