Syntetiska data är en farlig lärare

Att använda syntetiska data för att träna maskininlärningsalgoritmer kan vara lockande på många sätt. Det kan spara tid och resurser genom att skapa en stor mängd data utan att behöva samla in verkliga exempel. Samtidigt finns det en fara med att lita för mycket på syntetiska data.

Syntetiska data är skapade av människor och kan därför innehålla fördomar, fel och brister som inte återspeglar verkligheten på ett korrekt sätt. Om algoritmerna tränas enbart med sådan data riskerar de att göra felaktiga antaganden och beslut i verkliga situationer.

Därför är det viktigt att komplettera träningen med verkliga data och att regelbundet utvärdera algoritmernas prestanda i verkliga miljöer. Genom att vara medveten om riskerna med syntetiska data kan vi undvika att skapa farliga lärare som inte kan hantera verkliga problem.