Bekijk alle inhoud met de tag Synthetic Data
Gebrek aan data verwijst naar onvoldoende gegevens voor het trainen van machine learning-modellen of voor uitgebreide analyses, wat de ontwikkeling van nauwkeurige AI-systemen belemmert. Ontdek oorzaken, gevolgen en technieken om data-schaarste in AI en automatisering te overwinnen.
Model collapse is een fenomeen binnen kunstmatige intelligentie waarbij een getraind model na verloop van tijd achteruitgaat, vooral wanneer het vertrouwt op synthetische of door AI gegenereerde data. Dit leidt tot minder diverse output, veilige antwoorden en een afgenomen vermogen om creatieve of originele inhoud te produceren.
Synthetische data verwijst naar kunstmatig gegenereerde informatie die echte gegevens nabootst. Het wordt gecreëerd met behulp van algoritmen en computersimulaties om te dienen als vervanging of aanvulling op echte data. In AI is synthetische data essentieel voor het trainen, testen en valideren van machine learning-modellen.
