- Generative AI（GenAI）を活用することで、組織は生産性を向上させ、意思決定を迅速化し、業務効率を向上させることができる。
- Generative AIは訓練データセットの多様性を拡大し、新しい例を作成することで機械学習モデルを強化する。
- Generative AIはトレーニングデータの品質を向上させ、機械学習モデルの精度と信頼性を高める。
- データアノテーションを自動化することで、Generative AIソフトウェア開発はデータ準備の手間を軽減し、機械学習モデルの迅速な展開を可能にする。
- Generative AIを使用してトレーニングデータセットを拡張することで、データ収集コストを削減し、ビジネスが機械学習モデルを構築・維持するのに適したコスト効率性を実現する。
Generative AIを活用することで、機械学習モデルのパフォーマンスを大幅に向上させ、現実世界の課題に対処できる正確なモデルを構築することができる。
データ拡張に伴う一般的なステップには、GANsを使用したデータ拡張、ベストプラクティス、実装、評価が含まれる。
元記事: https://hackread.com/augmenting-training-datasets-using-generative-ai/