В чём преимущества и недостатки использования синтетических данных для обучения искусственного интеллекта?

Преимущества использования синтетических данных для обучения искусственного интеллекта:

• Эффективность затрат. ru.shaip.com Синтетические данные можно генерировать быстрее и дешевле, чем получать и маркировать реальные. ru.shaip.com
• Конфиденциальность и безопасность. ru.shaip.com Синтетические данные не привязаны к реальным людям или событиям, поэтому не содержат личной информации. ru.shaip.com
• Покрытие пограничных случаев. ru.shaip.com Синтетические данные могут моделировать редкие или опасные сценарии, например, автомобильные аварии. ru.shaip.com
• Масштабируемость. ru.shaip.com Синтетические данные могут генерироваться в неограниченных количествах, что поддерживает разработку надёжных моделей ИИ. ru.shaip.com
• Автоматически аннотированные данные. ru.shaip.com В отличие от реальных данных, синтетические наборы поставляются уже предварительно маркированными, что экономит время и снижает затраты на ручную аннотацию. ru.shaip.com

Некоторые недостатки использования синтетических данных для обучения искусственного интеллекта:

• 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 Мир синтетических данных 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 синтетические данные, сама «не очень умная» или плохо обучена, то и синтетические данные будут нереалистичными, искажёнными, неполными. blog.skillfactory.ru
• Риски переобучения на синтетических данных. blog.skillfactory.ru Нейросеть может так «зазубрить» особенности синтетических данных, что перестанет «видеть» реальные данные. blog.skillfactory.ru
• Игнорирование важных аспектов реальных данных. blog.skillfactory.ru Увлекшись созданием и использованием синтетических данных, разработчики могут забыть о важных нюансах реальных данных. blog.skillfactory.ru

Синтетические данные следует использовать как дополнение, а не как замену реальным наборам. www.computerra.ru Оптимальным решением становится гибридный подход — сочетание реальных и синтетических выборок, их регулярное обновление и контроль разнообразия. www.computerra.ru