Некоторые преимущества синтетической разметки данных:

• Решение проблемы недостатка данных. 5 Синтетические данные позволяют дополнить обучающий набор за счёт сгенерированных изображений, видео и других форматов данных. 5
• Решение проблемы дисбаланса классов. 5 Синтетические данные позволяют генерировать примеры для недостаточно представленных классов, что помогает сбалансировать обучающий набор и повысить точность модели. 5
• Снижение затрат и ускорение процесса сбора данных. 5 Синтетические данные можно создать быстрее и с меньшими затратами, чем собирать и обрабатывать огромные массивы реальной информации. 5
• Защита конфиденциальности и безопасности данных. 5 Синтетические данные могут имитировать такие данные без риска раскрытия личной информации. 5
• Улучшение качества и контролируемости данных. 3 Синтетические данные могут быть идеально чистыми, что помогает нейросети учиться быстрее и лучше. 3
• Целенаправленная генерация данных. 3 Синтетические данные можно создавать под конкретную задачу. 3

Некоторые недостатки синтетической разметки данных:

• Недостаточная реалистичность. 3 Синтетические данные могут быть недостаточно похожи на настоящие. 3 Если синтетика слишком «идеальная» или упрощённая, нейросеть, обученная на ней, может разучиться работать с реальными, сложными и «грязными» данными. 3
• Доменный разрыв. 3 Синтетический мир может сильно отличаться от реального мира. 3 Чем больше это отличие, тем хуже нейросеть, обученная на синтетике, будет работать в реальности. 3
• Зависимость от качества генеративной модели. 3 Если нейросеть, которая создаёт синтетику, сама «не очень умная» или плохо обучена, то и синтетические данные будут нереалистичными, искажёнными, неполными. 3