/tags/%D1%81%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5/Recent content in Синтетические Данные on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллектеHugoruTue, 02 Jun 2026 15:30:00 +0300/articles/generaciya-dannyh-obuchenie-pri-nehvatke/Tue, 02 Jun 2026 15:30:00 +0300/articles/generaciya-dannyh-obuchenie-pri-nehvatke/<h2 id="проблема-пустого-датасета-когда-данных-катастрофически-мало">Проблема пустого датасета: когда данных катастрофически мало</h2> <p>Представьте: вы строите классификатор для редкого медицинского диагноза. Реальных случаев — сотни, а не миллионы. Или запускаете NLP-систему для узкоспециализированной юридической тематики, где размеченных примеров практически нет. Что делать, когда собрать достаточно данных невозможно физически, финансово или этически?</p> <p>Этот вопрос исследует Лилиан Венг (Lilian Weng, OpenAI) в своей серии статей «Learning with not Enough Data». Третья часть серии посвящена генерации синтетических данных — одному из самых мощных и быстро развивающихся инструментов современного ML. Рассматриваются два принципиальных подхода к генерации синтетических данных для обучения.</p>