Почему применение синтетических данных может привести к снижению качества искусственного интеллекта?

Применение синтетических данных может привести к снижению качества искусственного интеллекта по нескольким причинам:

• Сложность оценки качества. vc.ru Для каждого нового набора синтетических данных необходима подходящая процедура проверки качества. vc.ru При этом сложно обобщить и оценить качество синтетических данных для всех возможных вариантов использования. vc.ru
• Зависимость качества модели от источника данных. vc.ru Качество синтетических данных тесно связано с качеством входных данных и моделью генерации. vc.ru Кроме того, человеческий фактор добавляет риски: данные создаются алгоритмом, а алгоритм — человеком, и любой просчёт может обесценить качество синтетических данных. vc.ru
• Отсутствие отклонений. vc.ru Поскольку синтетические данные лишь имитируют реальные, они могут упускать редкие «выпады», которые есть в исходных данных. vc.ru Однако иногда эти нерегулярные отклонения от «нормы» могут быть самой важной частью данных. vc.ru
• Возможность возникновения сценариев, которые не встречаются в реальной жизни. it4b2b.media Это связано с тем, что моделирование часто основывается на упрощениях и предположениях, которые могут не учитывать всех аспектов реальности. it4b2b.media Если генерация данных выполнена с недостаточной точностью, результаты могут ввести в заблуждение, формируя искажённые представления о системе. it4b2b.media
• Воспроизведение предвзятости. ru.shaip.com Синтетические данные могут воспроизводить исторические предубеждения, присутствующие в реальных данных, что может привести к проблемам со справедливостью в моделях ИИ. ru.shaip.com

Чтобы минимизировать риски, связанные с применением синтетических данных, необходимо тщательно проверять, фильтровать их и сопоставлять с реальной информацией. forklog.com