Генерация синтетических данных
Разработка
и структурирование
Создание качественных синтетических наборов данных с помощью симуляционной среды или статистических моделей. Мы адаптируем структуру, объем и сложность данных в соответствии с требованиями конкретной модели машинного обучения.
Аннотация
и разметка данных
Эффективная и последовательная обработка синтетических датасетов с помощью маркировки данных. Включает классификацию, ограничительные рамки, маски сегментации и распознавание сущностей для задач компьютерного зрения.
Контроль качества
и валидация
Обеспечение точности, полноты и согласованности данных с помощью встроенных механизмов проверки. Проводится статистическое тестирование, выявление аномалий, анализ распределения и проверка соответствия данных ожидаемым форматам вывода.
Аугментация данных
и добавление шума
Улучшение качества синтетических датасетов путем дополнения данных, случайных модификаций параметров среды и контролируемого добавления шума. Это повышает устойчивость моделей к новым условиям и снижает риск переобучения.
Балансировка данных
и снижение предвзятости
Обработка синтетических наборов данных для сбалансированного распределения классов и устранения выборочной или репрезентативной предвзятости в данных. Обеспечивает объективность и точность в задачах классификации, выявлении объектов и прогнозировании.
Интеграция с реальными данными
Сочетание синтетических и реальных датасетов в едином конвейере машинного обучения. Гибридные наборы данных обеспечивают совместимость с существующей инфраструктурой модели и улучшают ее производительность.