Какие преимущества и недостатки имеет синтетическая разметка данных?

Некоторые преимущества синтетической разметки данных:

• Решение проблемы недостатка данных. data-light.ru Синтетические данные позволяют дополнить обучающий набор за счёт сгенерированных изображений, видео и других форматов данных. data-light.ru
• Решение проблемы дисбаланса классов. data-light.ru Синтетические данные позволяют генерировать примеры для недостаточно представленных классов, что помогает сбалансировать обучающий набор и повысить точность модели. data-light.ru
• Снижение затрат и ускорение процесса сбора данных. data-light.ru Синтетические данные можно создать быстрее и с меньшими затратами, чем собирать и обрабатывать огромные массивы реальной информации. data-light.ru
• Защита конфиденциальности и безопасности данных. data-light.ru Синтетические данные могут имитировать такие данные без риска раскрытия личной информации. data-light.ru
• Улучшение качества и контролируемости данных. blog.skillfactory.ru Синтетические данные могут быть идеально чистыми, что помогает нейросети учиться быстрее и лучше. blog.skillfactory.ru
• Целенаправленная генерация данных. blog.skillfactory.ru Синтетические данные можно создавать под конкретную задачу. blog.skillfactory.ru

Некоторые недостатки синтетической разметки данных:

• Недостаточная реалистичность. blog.skillfactory.ru Синтетические данные могут быть недостаточно похожи на настоящие. blog.skillfactory.ru Если синтетика слишком «идеальная» или упрощённая, нейросеть, обученная на ней, может разучиться работать с реальными, сложными и «грязными» данными. blog.skillfactory.ru
• Доменный разрыв. blog.skillfactory.ru Синтетический мир может сильно отличаться от реального мира. blog.skillfactory.ru Чем больше это отличие, тем хуже нейросеть, обученная на синтетике, будет работать в реальности. blog.skillfactory.ru
• Зависимость от качества генеративной модели. blog.skillfactory.ru Если нейросеть, которая создаёт синтетику, сама «не очень умная» или плохо обучена, то и синтетические данные будут нереалистичными, искажёнными, неполными. blog.skillfactory.ru