Kurz-Fakten

  • Anwendungsfelder: Datenschutz, seltene Fälle, Testumgebungen
  • Bilden nur ab, was das erzeugende Modell kennt
  • Können bestehende Verzerrungen verstärken statt ausgleichen
  • Bewertung muss zwingend auf echten Daten erfolgen

Bedeutung in der Praxis

Ein Modell, das überwiegend auf synthetischen Daten trainiert und auch darauf bewertet wurde, misst seine eigene Annahme. Für die Abnahme braucht es echte Fälle – auch wenige.

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