Data Generation

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RESEARCHarXiv CS.AI·4/17/2026

Fun-TSG: A Function-Driven Multivariate Time Series Generator with Variable-Level Anomaly Labeling

Die Bewertung von Anomalieerkennungsmethoden in multivariaten Zeitreihen ist aufgrund begrenzter Benchmark-Datensätze mit feingranularen Annotationen schwierig. Fun-TSG wird als anpassbarer Zeitreihengenerator eingeführt, um dieses Problem zu lösen, indem es sowohl automatisierte als auch manuelle Datengenerierung mit voller Transparenz für eine rigorose Evaluierung ermöglicht.

Anomaly Detection Benchmarking Data Generation Time Series

DOCKDNuggets·vor 15T

Auditing Model Bias with Balanced Datasets with Mimesis

Dieser Inhalt zeigt, wie die Mimesis-Bibliothek verwendet wird, um einen ausgewogenen, kontrafaktischen Datensatz zu erstellen. Dies hilft bei der Analyse und Identifizierung potenzieller Verzerrungen in KI-Modellen.

counterfactual dataset Mimesis library AI ethics Data Generation

Auditing Model Bias with Balanced Datasets with Mimesis

RESEARCHarXiv CS.LG·4/6/2026

SIEVE: Sample-Efficient Parametric Learning from Natural Language

SIEVE propõe um método para aprendizado paramétrico com eficiência de amostra a partir de contexto de linguagem natural, necessitando de apenas três exemplos de consulta. Ele emprega uma pipeline de geração de dados sintéticos, SIEVE-GEN, que decompõe o contexto para gerar resultados de maior qualidade e destilar o contexto no modelo.

language models Sample Efficiency contextual learning machine learning

DOCDEV.to AI·4/23/2026

Using Chat GPT To Generate Datasets 🤖

Der Artikel zeigt, wie man Chat GPT nutzt, um realistische JSON-Mock-Datensätze zu generieren, besonders nützlich für die Befüllung von Dokumentationen oder Entwicklungsumgebungen. Er bietet einen spezifischen Prompt zur Erstellung von Zeiteinträgen mit realistischen Softwareentwicklungsaufgaben.

Development Tools prompt-engineering AI Data Generation