合成数据通过人为地扩展机器学习模型的训练数据集，在数据增强中起着关键作用。当真实世界的数据有限、昂贵或对隐私敏感时，合成数据提供了一种生成新的、逼真的样本的方法，这些样本模仿了原始数据的模式。这有助于提高模型性能，尤其是在收集或标记更多真实数据不切实际的情况下。例如，在计算机视觉中，合成数据可能涉及创建具有改变的光照、角度或遮挡的图像变体，以训练模型处理各种条件。
一个常见的用例是解决类别不平衡问题。如果数据集中的某个稀有类（例如，医疗异常）的示例很少，则合成数据可以生成额外的样本来平衡分布。通常使用生成对抗网络（GAN）或过程算法（例如，旋转或翻转图像）等工具。在自然语言处理（NLP）中，合成数据可能涉及释义句子或引入错别字以提高模型的鲁棒性。例如，生成产品名称的拼写错误版本有助于电子商务搜索系统处理用户错别字。合成数据还避免了隐私问题——医疗或金融数据可以替换为合成类似物，这些类似物保留统计属性而不会暴露真实的用户信息。
然而，合成数据并非万能的解决方案。其有效性取决于它在多大程度上反映了真实世界的变异性。生成不良的数据可能会引入偏差；例如，在有偏差的数据集上训练的 GAN 可能会复制这些偏差。开发人员必须针对真实世界分布验证合成数据，并使用混合方法（混合真实数据和合成数据）以获得最佳结果。TensorFlow 的 Data Augmentation 模块或 imbalanced-learn 等用于过采样的库等工具展示了实际的实现。通过仔细集成合成数据，开发人员可以增强模型泛化能力，同时减轻数据稀缺的挑战。