Téknik générasi data sintétik sapertos SMOTE (Téknik Sampling Over-Sampling Minority Synthetic) dianggo pikeun ngaimbangan distribusi kelas dina sét data anu teu seimbang. SMOTE dianggo ku ngahasilkeun sampel sintétik anyar pikeun kelas minoritas dumasar kana tatangga caket tina sampel minoritas anu aya. Dina sababaraha kasus, sampel sintétik anu dihasilkeun ku SMOTE tiasa ngajantenkeun set data langkung rame sareng mangaruhan négatip kana kinerja modél AI. Ieu kusabab sampel sintétik henteu tiasa akurat ngagambarkeun distribusi dunya nyata data, sareng tiasa ngenalkeun noise tambahan kana data latihan. Nanging, dina kasus sanésna, téknik générasi data sintétik sapertos SMOTE tiasa mangpaat pikeun ningkatkeun kinerja modél AI dina sét data anu saimbang, khususna nalika data asli leutik atanapi gaduh jumlah leutik sampel data. Dina kasus ieu, téknik AI anu dianggo pikeun ngabanding
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence