합성데이터 검증은 생성된 데이터가 실제 데이터를 대신해 쓸 만큼 충분히 좋은지 확인하는 단계입니다. 그럴듯해 보이는 레코드를 만드는 일은 쉬운 축에 속합니다.
정작 어려운 질문은, 그 합성 데이터가 후속 모델이 의존하는 구조와 통계적 분포, 예측 신호까지 여전히 담고 있는가입니다. 검증은 합성 데이터를 그 속성들 위에서 원본과 비교하고, 그 데이터로 학습한 모델이 어떻게 동작하는지 확인해 답합니다.
이 점검이 없으면 그럴듯한 합성 데이터가 모델을 조용히 망가뜨릴 수 있습니다. 그래서 합성데이터를 학습에 신뢰할 수 있게 만드는 것은 생성이 아니라 검증입니다.