数据增强和合成数据生成都是用于增强机器学习数据集的技术，但它们在方法和用例上存在根本差异。数据增强对现有数据应用转换以创建变体，保留原始数据的核心信息，同时扩大多样性。合成数据生成创建完全新的数据点，模仿真实数据模式，通常不依赖于现有样本。关键的区别在于该技术是修改现有数据（增强）还是从头开始构建新数据（合成）。
数据增强侧重于通过受控修改来扩展现有数据集。 例如，在图像处理中，翻转、旋转或调整照片的亮度会创建新的训练示例，而不会更改底层内容。 在文本数据中，同义词替换、随机单词插入/删除或释义等技术可实现类似的目标。 这些转换通过使模型接触原始数据的真实变体来帮助模型更好地泛化。 诸如 TensorFlow 的 ImageDataGenerator 或 PyTorch 的 torchvision.transforms 等库可以自动执行常见的增强工作流程。一个关键优势是增强数据保留了原始数据集的统计属性，使其成为解决难以收集更多真实数据场景中的过拟合的理想选择。
合成数据生成使用算法、模拟或生成模型从头开始构建数据集。 例如，使用 Python Faker 库等工具生成虚假的客户资料，创建用于自动驾驶车辆训练的 3D 渲染场景，或使用生成对抗网络 (GAN) 生成合成医学图像。 当真实数据稀缺、敏感（例如，医疗保健记录）或收集成本高昂时，此方法特别有用。 合成数据通常需要特定领域的技巧：物理引擎可能会模拟机器人的传感器数据，而像 GPT 这样的语言模型可以创建合成文本。 但是，质量在很大程度上取决于生成器捕获真实世界模式的能力，并且针对真实数据的验证对于避免引入偏差至关重要。
主要的实际差异在于实施和风险。 增强更简单、更快，并且本质上与原始数据的分布相关联，使其成为提高模型鲁棒性的低风险选择。 合成数据在扩展数据集和处理隐私约束方面提供了更大的灵活性，但需要仔细验证以确保保真度。 开发人员可能会结合两者：使用增强来改进在合成数据上训练的模型，或生成合成样本以在应用增强之前填补空白。 该选择取决于问题的数据可用性、域复杂性和隐私要求。