合成數據

今年2023年，我經歷了許多重要的事情。首先，在臉書的一個組裡進行研究合作，這是一個重要的開始。隨後，我參加了ICORPS計畫，進行了顧客發現的工作。在研究方面，我與其他博士後研究人員合作，並指導了多名碩士生完成他們的論文。此外，我還帶領暑期研究實習生進行了基本的計算和研究工作。

2023年5月，我在UCLA做合成數據(Synthetic Data)的研究。 我正規劃撰寫組內的學術Newsletter，讓他變成重要的知識平台，探索合成數據的各種可能性，分享研究想法。 以下是目前我規劃撰寫學術Newsletter，打造豐富合成數據專欄的3個策略：

這篇文章與你分享，我閱讀合成數據文章以後，產生的三個思考與理解。 本文章收錄三個思考： 合成數據能夠成為夥伴，還是成為替代呢？ 我們關心的是統計任務，還是運營任務呢？ 基於合成數據的學習，要怎麼學得好呢？ 思考#1：合成數據，是夥伴，還是替代？ 有兩個觀點來看合成數據：夥伴，或是替代。

這篇文章與你分享，我閱讀合成數據文章以後，產生的三個思考與理解。

本文章想分享給你，我在閱讀有效合成數據的文章後，產生的理解與思考。 首先，本文章有三個有趣的實驗問題： 資料前處理(Data-Preprocession)對合成數據效度的影響。 是否需要對合成的機器學習模型調參(Tuning)。 效度測量是否能預測合成數據訓練的機器學習模型的準確度。