Synthetic Data – dane wygenerowane przez AI do trenowania innej AI.

Dane syntetyczne to informacje generowane sztucznie przez systemy oparte na sztucznej inteligencji w celu stworzenia zbiorów danych używanych do trenowania, testowania lub walidacji innych modeli AI. Proces generowania takich danych polega na symulacji realistycznych wzorców i właściwości charakterystycznych dla rzeczywistych danych, co pozwala na zwiększenie dostępnych zasobów bez konieczności korzystania z oryginalnych, często ograniczonych lub wrażliwych danych.

W praktyce dane syntetyczne znalazły zastosowanie w sytuacjach, gdzie rzeczywiste dane są trudne do pozyskania, drogie, niedostępne z powodów prawnych lub etycznych, lub gdy wymagane jest zwiększenie różnorodności danych treningowych. Dzięki nim możliwe jest zbudowanie bardziej odpornych i generalizujących modeli AI, które lepiej radzą sobie z rzeczywistymi zadaniami, zwłaszcza w obszarach takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy analiza medyczna. Wytwarzanie danych syntetycznych wiąże się jednak z koniecznością zapewnienia ich odpowiedniej jakości i reprezentatywności, aby nie wprowadzały błędów ani uprzedzeń do procesu uczenia maszynowego.