Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

👇 Зачем обучать модель на синтетически сгенерированных данных, если есть реальные

Синтетические данные могут показаться искусственными, но в некоторых ситуациях они становятся незаменимым инструментом, особенно когда:

➡️ Реальных данных мало, и модель склонна к переобучению. Синтетика помогает обобщить.

➡️ Некоторые сценарии в реальности редки, но критичны. Например, аварии в автономном вождении или сбои в медицине — их просто нет в нужном количестве в реальных логах.

➡️ Конфиденциальность или юридические ограничения. В здравоохранении, банках, телекомах реальные данные недоступны для открытой разработки — синтетические клоны могут сохранить статистику без утечки персональных данных.

➡️ Анализ worst-case behavior. Можно сгенерировать «провокационные» примеры, чтобы проверить, как модель реагирует на сложные случаи.

Важно: хорошие синтетические данные должны сохранять структуру, шум и вариативность реального мира, иначе они приведут к модели-иллюзии.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍4❤1

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1063

729 viewsJul 10 at 18:02

👇 Зачем обучать модель на синтетически сгенерированных данных, если есть реальные

Синтетические данные могут показаться искусственными, но в некоторых ситуациях они становятся незаменимым инструментом, особенно когда:

➡️ Реальных данных мало, и модель склонна к переобучению. Синтетика помогает обобщить.

➡️ Некоторые сценарии в реальности редки, но критичны. Например, аварии в автономном вождении или сбои в медицине — их просто нет в нужном количестве в реальных логах.

➡️ Конфиденциальность или юридические ограничения. В здравоохранении, банках, телекомах реальные данные недоступны для открытой разработки — синтетические клоны могут сохранить статистику без утечки персональных данных.

➡️ Анализ worst-case behavior. Можно сгенерировать «провокационные» примеры, чтобы проверить, как модель реагирует на сложные случаи.

Важно: хорошие синтетические данные должны сохранять структуру, шум и вариативность реального мира, иначе они приведут к модели-иллюзии.

Библиотека собеса по Data Science