В нескольких словах
Нехватка данных — ключевая проблема в обучении ИИ, ведущая к переобучению. Решения включают аугментацию, трансферное обучение и синтетические данные.
Одной из основных проблем при обучении моделей искусственного интеллекта является нехватка качественных и разнообразных наборов данных. Недостаток данных может привести к переобучению модели, снижению её обобщающей способности и, как следствие, к плохой производительности на новых, невиданных ранее данных. Для решения этой проблемы применяются различные методы, такие как аугментация данных, трансферное обучение и генерация синтетических данных. Каждый из этих подходов имеет свои преимущества и ограничения, и выбор оптимальной стратегии зависит от конкретной задачи и доступных ресурсов.
Read in other languages
