ข้อใดกล่าวถึงข้อดีสำคัญของการใช้ข้อมูลเทียม (Synthetic Data) ในการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้ถูกต้องที่สุด

ช่วยแก้ปัญหาข้อมูลไม่สมดุล (Class Imbalance) และปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจริง
ทำให้โมเดลมีความแม่นยำสูงกว่าการใช้ข้อมูลจริงเสมอในทุกกรณีการใช้งาน
ลดความจำเป็นในการตรวจสอบคุณภาพโมเดลเนื่องจากข้อมูลถูกสร้างอย่างสมบูรณ์แบบ
ช่วยให้โมเดลสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลจริงในขั้นตอนการทดสอบ

เฉลยอธิบาย

ข้อมูลเทียม (Synthetic Data) มีข้อดีสำคัญ 2 ประการทางวิชาการ ได้แก่ การแก้ปัญหาข้อมูลไม่สมดุล (Class Imbalance) โดยสร้างข้อมูลในกลุ่มที่มีจำนวนน้อยให้เพียงพอ และการปกป้องความเป็นส่วนตัว (Privacy Protection) เนื่องจากไม่ได้ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลจริง ส่วนตัวเลือกอื่นไม่ถูกต้อง เพราะข้อมูลเทียมไม่ได้ทำให้โมเดลแม่นยำกว่าข้อมูลจริงเสมอไป ยังต้องมีการตรวจสอบคุณภาพโมเดล และยังคงต้องใช้ข้อมูลจริงในขั้นตอนการทดสอบ

ข้อสอบอื่นในวิชาความรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีดิจิทัล

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →