Synthetic Data Generation
Fehlende oder sensible Trainingsdaten sind einer der häufigsten Bottlenecks in ML-Projekten. Synthetic Data Generation löst dieses Problem: LLMs generieren realistische Textdaten, Diffusion Models erzeugen synthetische Bilder, und statistisch-fundierte Methoden produzieren tabellarische Daten ohne Privacy-Risiken. Sie lernen, wie synthetische Daten professionell generiert und eingesetzt werden.
Ziele
Sie können nach diesem Kurs synthetische Datensätze erstellen: Text-Datasets mit LLMs generieren, tabellarische Daten synthetisieren, Qualität synthetischer Daten evaluieren und Privacy-Compliance sicherstellen.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: Synthetic-Data-Grundlagen
- Warum synthetische Daten: Datenmangel, Privacy und Class Imbalance lösen
- Typen synthetischer Daten: text, tabular, image und time series
- Qualitätsmetriken: Fidelity, Diversity und Downstream-Task-Performance
- Rechtliche Grundlagen: DSGVO und synthetische Daten — was erlaubt ist
Modul 2: Text-Daten mit LLMs generieren
- Instruction Datasets: Prompt-Response-Paare für Fine-Tuning generieren
- Personas und Szenarien: realistische Nutzerdialoge und Edge Cases erzeugen
- Distilabel und Argilla: professionelle Pipelines für Synthetic-Text-Data
- Qualitätssicherung: LLM-as-a-Judge für generierte Datensätze
Modul 3: Tabellarische und strukturierte Daten
- SDV (Synthetic Data Vault): statistisch-fundierte Tabellar-Synthese
- CTGAN und TVAE: neuronale Generatoren für tabellarische Daten
- Privacy-Garantien: Differential Privacy und k-Anonymity
- Validierung: statistische Verteilungstests für synthetische Tabellendaten
Modul 4: Synthetic Data in der ML-Pipeline
- Data Augmentation: synthetische Daten mit echten Daten kombinieren
- Few-Shot-Bootstrapping: aus wenigen Beispielen viele generieren
- Evaluierungs-Workflow: Train-on-Synthetic, Test-on-Real (TSTR)
- Production-Pipeline: automatisierte Synthetic-Data-Pipelines mit Airflow
Kodschul-Trainer & Team
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Selina Schmid
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So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
+Wie kann ich mich für den Kurs anmelden?
+Wie hoch sind die Kosten für den Kurs?
+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
+Werde ich das Gelernte in diesem Kurs anwenden können?
+Welche Software oder Tools benötige ich für den Kurs?
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul