“AutoML 主要通过数据增强、生成建模和仿真等技术生成合成数据。数据增强涉及修改现有数据以创建新样本，同时保留原始数据的特征。例如，在图像数据的情况下，通过翻转、旋转或调整亮度等技术可以显著增加数据集的规模，而无需收集新图像。这个过程有助于模型变得更加健壮，并且在原始数据有限的情况下表现更好。
生成建模是 AutoML 中用于合成数据生成的另一种方法。像生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）这样的模型能够学习输入数据的分布，并生成新的、相似的数据点。例如，如果您有一个手写数字的数据集，GAN 可以从现有数字中学习模式，并创建完全新的手写样本，以模仿原始数据集的风格。这种技术在获取真实数据代价高昂或不可行的情况下尤为有用，比如在医学成像或稀有事件中。
仿真也是生成合成数据的一种实用方法。在仿真中，开发者基于预定义的规则或场景创建数据集。例如，金融应用程序可能会模拟成千上万的交易以建模可能的市场行为。通过调整不同的变量，开发者可以测试他们的模型如何应对各种投机性情况，帮助他们理解在不同条件下的表现。这种方法不仅提供了丰富的训练数据，还有助于进行控制实验，从而更有效地优化模型。”