Генерація синтетичних даних
Дизайн та структурування датасетів
Створення якісних синтетичних наборів даних за допомогою симульованих середовищ або статистичних моделей. Ми адаптуємо структуру, обсяг і складність даних відповідно до вимог конкретної моделі машинного навчання.
Анотація та розмітка даних
Ефективна та послідовна обробка синтетичних датасетів за допомогою маркування даних. Включає класифікацію, обмежувальні рамки, маски сегментації та виявлення сутностей для задач комп’ютерного зору.
Контроль якості
та валідація
Забезпечення точності, повноти та узгодженості даних через вбудовані інструменти перевірки. Проводиться статистичне тестування, виявлення аномалій, аналіз розподілу та перевірка відповідності даних очікуваним вихідним форматам.
Аугментація даних
та додавання шуму
Покращення якості синтетичних датасетів шляхом доповнення даних, випадкової зміни параметрів середовища та контрольованого додавання шуму. Це підвищує стійкість моделей до нових умов і знижує ризик перенавчання.
Балансування даних та зменшення упередженості
Обробка синтетичних наборів даних для збалансованого розподілу класів і усунення вибіркових або репрезентативних упереджень у даних. Забезпечує об'єктивність і точність у задачах класифікації, виявленні об’єктів та прогнозуванні.
Інтеграція з реальними даними
Поєднання синтетичних і реальних датасетів у єдиному конвеєрі машинного навчання. Гібридні набори даних забезпечують сумісність з існуючою інфраструктурою ML-моделі та сприяють підвищенню її продуктивності.