Как решаешь нехватку данных для задачи

Для решения нехватки данных можно использовать несколько подходов:

1. Аугментация данных - искусственное увеличение выборки через трансформации (повороты, сдвиги, шум). Пример для изображений:

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=20, width_shift_range=0.2)
augmented_images = datagen.flow(original_images, batch_size=32)

2. Синтетические данные - генерация новых примеров с помощью GAN или других моделей.

3. Трансферное обучение - использование предобученных моделей (BERT, ResNet) с дообучением на своих данных.

4. Активное обучение - итеративный сбор данных, где модель сама определяет наиболее информативные примеры для разметки.

5. Парсинг/краудсорсинг - сбор дополнительных данных из открытых источников или через сервисы вроде Amazon Mechanical Turk.

Ключевое - понимать природу данных и выбирать метод, который не исказит распределение. Для табличных данных лучше подходят SMOTE или VAE, чем простая аугментация.