Wie helfen synthetische Daten bei der Überwindung von Datenlücken im maschinellen Lernen?

Synthetische Bilder helfen dabei, Lücken im Bereich zu schließen, indem sie konsistente und vielfältige Daten liefern, die in realen Szenarien nicht ohne weiteres verfügbar sind. Wenn in Ihren realen Daten beispielsweise bestimmte Bedingungen oder Variationen fehlen, können synthetische Daten diese Lücken füllen und sicherstellen, dass Ihr maschinelles Lernmodell auf einem umfassenderen Datensatz trainiert wird. Dies führt zu einer besseren Generalisierung und Leistung, wenn das Modell in realen Anwendungen eingesetzt wird.