В чем преимущества использования сырых данных в машинном обучении?

Некоторые преимущества использования сырых данных в машинном обучении:

• Снижение затрат. www.v7labs.com Разметка больших объёмов данных с миллионами атрибутов на точку данных требует времени и денег. www.v7labs.com Использование синтетических сырых данных помогает сократить расходы на сбор и разметку. www.v7labs.com
• Решение проблем с конфиденциальностью. www.v7labs.com Синтетические сырые данные позволяют обойти или снизить риски, связанные с чувствительными данными из реального мира. www.v7labs.com
• Балансировка выборок. blogs.epsilonmetrics.ru Если AI-модель обучается на несбалансированном датасете, она может игнорировать редкие случаи. blogs.epsilonmetrics.ru Генерация дополнительных примеров помогает устранить этот дисбаланс. blogs.epsilonmetrics.ru
• Повышение разнообразия. www.v7labs.com Синтетические сырые данные могут включать аномалии, которые трудно получить из подлинных данных. www.v7labs.com
• Обнаружение скрытых структур. gimal-ai.ru Обучение без учителя, при котором алгоритм работает с «сырыми» данными, позволяет обнаруживать скрытые структуры в данных без наличия меток. gimal-ai.ru Алгоритмы самостоятельно выявляют закономерности, что делает этот подход очень ценным для анализа больших массивов информации. gimal-ai.ru