Генерация синтетических данных для обучения нейронных сетей

Создание систем генерации синтетических (искусственных) данных для обучения нейронных сетей

1) Анализ предметной области 2) Выбор инструментов реализации 3) Изучение инструментов реализации 4) Разработка системы 5) Тестирование системы

Создание системы генерации синтетических данных для обучения нейронных сетей содержащих модули генерации, поддерживающие различные типы данных (изображения, текст, временные ряды и т. д.).

Системы генерации синтетических данных предназначены для создания искусственно сгенерированных наборов данных, которые имитируют реальные сценарии, но могут быть настроены для улучшения качества обучения нейронных сетей. Такие системы позволяют генерировать данные в условиях, когда реальный сбор данных затруднён, дорог, или этически неприемлем. Они широко применяются в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка, анализа временных рядов и других областях. Для создания системы в зависимости от требований предполагается использование симуляторов физической среды (например, Unity, Unreal Engine) для создания данных с высокой степенью реализма и генеративно-состязательные сети (GAN) для создания изображений, текстов или других сложных структур. Основной упор будет направлен на создание фото/видео данных, с расширением в будущем.

Синтетические данные помогают устранить проблему недостаточного объёма обучающих данных. Это особенно полезно для редких или сложных случаев, которые трудно собрать в реальной жизни. Создание синтетических данных обходится дешевле, чем сбор реальных данных, особенно в условиях, требующих высокой точности. Генерация данных с точно контролируемыми характеристиками помогает обучать модели на разнообразных, сбалансированных наборах данных. Синтетические данные исключают использование реальных персональных данных, что снижает риски нарушения приватности.

Исследователи и инженеры данных, компании в области ИИ

Не предусмотрена