Когда-нибудь задумывались о создании человека ростом 10 метров или о человеке, прожившем 500 лет? Звучит абсурдно, правда? Но именно это происходит при построении синтетических наборов данных без правильных ограничений.

Вот в чем ловушка: если не установить реалистичные границы для диапазонов данных, вы определяете их слишком широко. Результат? Ваш обучающий набор заполняется мусорными данными — крайними случаями, которые в реальном мире никогда не встретятся.

Затем вы подаете весь этот шум в вашу модель ИИ. Итог: расточение вычислительных ресурсов, более длительные циклы обучения и модель, которая учится распознавать шаблоны на основе недопустимых примеров вместо значимых данных. Это все равно что учить человека водить, используя инструкции как для автомобилей, так и для самолетов одновременно.

Урок? При генерации синтетических данных для обучения модели жесткие ограничения, основанные на реальности, не просто полезны — они критически важны. Сначала определите, что реально возможно. Всё остальное — просто мусор.