Каковы преимущества и недостатки использования реальных данных для машинного обучения?

Преимущества использования реальных данных для машинного обучения:

• Высокое качество и релевантность данных. 3 Сбор реальных данных, например из окружающего мира с помощью записывающих устройств, обеспечивает хорошее качество информации, что важно для задач компьютерного зрения или анализа поведения. 3
• Охват всех возможных сценариев. 3 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. 3

Некоторые недостатки использования реальных данных для машинного обучения:

• Высокая стоимость. 3 Сбор данных может быть дорогостоящим, но при этом обеспечивает более высокое качество информации по сравнению с другими методами. 3
• Сложная организация процесса. 3 Сбор данных требует чёткого планирования на каждом этапе: от поиска подходящего помещения и оборудования до организации контроля за исполнителями. 3 Нужно учитывать юридические аспекты, бюджет, вопросы безопасности и многое другое. 3
• Зависимость от данных. 12 Качество модели напрямую зависит от качества данных для обучения. 1 Некачественные или предвзятые данные могут привести к неточным прогнозам или несправедливым результатам. 2
• Выявление ложных корреляций. 5 Методы машинного обучения могут извлекать из данных такие закономерности, которых в реальной жизни нет. 5