Каковы преимущества и недостатки использования реальных данных для машинного обучения?

Преимущества использования реальных данных для машинного обучения:

• Высокое качество и релевантность данных. data-light.ru Сбор реальных данных, например из окружающего мира с помощью записывающих устройств, обеспечивает хорошее качество информации, что важно для задач компьютерного зрения или анализа поведения. data-light.ru
• Охват всех возможных сценариев. data-light.ru Обучающий набор данных должен включать разные ракурсы и освещение на изображениях, вариативность фраз в текстах и другие ситуации, с которыми модель столкнётся в реальной работе. data-light.ru

Некоторые недостатки использования реальных данных для машинного обучения:

• Высокая стоимость. data-light.ru Сбор данных может быть дорогостоящим, но при этом обеспечивает более высокое качество информации по сравнению с другими методами. data-light.ru
• Сложная организация процесса. data-light.ru Сбор данных требует чёткого планирования на каждом этапе: от поиска подходящего помещения и оборудования до организации контроля за исполнителями. data-light.ru Нужно учитывать юридические аспекты, бюджет, вопросы безопасности и многое другое. data-light.ru
• Зависимость от данных. sky.pro www.geeksforgeeks.org Качество модели напрямую зависит от качества данных для обучения. sky.pro Некачественные или предвзятые данные могут привести к неточным прогнозам или несправедливым результатам. www.geeksforgeeks.org
• Выявление ложных корреляций. www.altirixgroup.com Методы машинного обучения могут извлекать из данных такие закономерности, которых в реальной жизни нет. www.altirixgroup.com