Synthetische Data en Licenties: Trainingsdatastrategie voor 2026
Trainingsdatastrategie in begin 2026 draait om meer dan alleen modelkwaliteit. Licentiehelderheid, privacybeperkingen en risicobeheer staan nu centraal. Synthetische data komt opnieuw op als een strategische hefboom.
Waarom Dit Belangrijk Is
- Licentie-onzekerheid beperkt het gebruik van grote datasets.
- Gevoelige sectoren worden geconfronteerd met strikte beperkingen op gegevensdeling.
- Synthetische data kan snel opschalen en tegelijkertijd het privacyrisico verkleinen.
Sterke Punten en Afwegingen
- Sterk punt: kostenbeheersing, snelheid en privacy by design.
- Afweging: risico dat de data afwijkt van echte wereldverdelingen.
- Gebalanceerde aanpak: mix van synthetische en echte data met metingen.
Praktische Patronen
- Genereer synthetische randgevallen die zeldzaam zijn in echte data.
- Gebruik synthetische data om labelkosten te verlagen voor pretraining.
- Prototype in domeinen met hoge privacy-eisen vóór uitrol in productie.
Snelle Checklist
- Definieer kwaliteitsmetrics voor synthetische datasets.
- Voer regelmatige vergelijkingen uit met real-data-baselines.
- Documenteer licentie- en compliance‑aannames.
Samenvatting
Synthetische data verschuift van een optioneel experiment naar een strategisch hulpmiddel in 2026. De sterkste aanpak is hybride: synthetisch voor schaal, echte data voor kalibratie.