Synthetic data generation techniques like SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) are used to balance class distributions in imbalanced datasets. SMOTE works by generating new synthetic samples for the minority class based on the nearest neighbors of existing minority samples.

In some cases, the synthetic samples generated by SMOTE can make the dataset noisier and negatively impact the performance of the AI model. This is because the synthetic samples may not accurately reflect the real-world distribution of the data, and may introduce additional noise into the training data.

However, in other cases, synthetic data generation techniques like SMOTE can be useful for improving the performance of AI models on imbalanced datasets, especially when the original dataset is small or has limited samples of the minority class. In these cases, the synthetic samples can help the AI model learn more about the minority class and improve its ability to make accurate predictions.

In general, whether synthetic data generation techniques like SMOTE will improve or degrade the performance of an AI model depends on the specific dataset, the AI model being used, and the quality of the synthetic samples generated. It's important to carefully evaluate the performance of an AI model using synthetic data, and to compare its performance to models trained on the original dataset to determine the most effective approach.
เทคนิคการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เช่น SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างสมดุลของการแจกแจงคลาสในชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล SMOTE ทำงานโดยการสร้างตัวอย่างสังเคราะห์ใหม่สำหรับชนกลุ่มน้อยโดยอิงตามเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของกลุ่มตัวอย่างชนกลุ่มน้อยที่มีอยู่ ในบางกรณี ตัวอย่างสังเคราะห์ที่สร้างโดย SMOTE อาจทำให้ชุดข้อมูลมีเสียงรบกวนมากขึ้นและส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของโมเดล AI เนื่องจากตัวอย่างสังเคราะห์อาจไม่ได้สะท้อนถึงการกระจายตัวของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างถูกต้อง และอาจก่อให้เกิดสัญญาณรบกวนเพิ่มเติมในข้อมูลการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม ในกรณีอื่นๆ เทคนิคการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เช่น SMOTE อาจมีประโยชน์ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI บนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชุดข้อมูลดั้งเดิมมีขนาดเล็กหรือมีตัวอย่างที่จำกัดของคลาสส่วนน้อย ในกรณีเหล่านี้ ตัวอย่างสังเคราะห์สามารถช่วยให้โมเดล AI เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชนกลุ่มน้อยและปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ที่แม่นยำ โดยทั่วไปแล้ว ไม่ว่าเทคนิคการสร้างข้อมูลสังเคราะห์เช่น SMOTE จะปรับปรุงหรือลดประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI หรือไม่นั้น ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลเฉพาะ โมเดล AI ที่ใช้ และคุณภาพของตัวอย่างสังเคราะห์ที่สร้างขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI อย่างรอบคอบโดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์ และเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองกับแบบจำลองที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลดั้งเดิมเพื่อกำหนดแนวทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence