SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) kabi sintetik ma'lumotlar yaratish usullari muvozanatsiz ma'lumotlar to'plamidagi sinf taqsimotini muvozanatlash uchun ishlatiladi. SMOTE mavjud bo'lgan kamchilik namunalarining eng yaqin qo'shnilariga asoslangan holda kamchilik sinfi uchun yangi sintetik namunalarni yaratish orqali ishlaydi. Ba'zi hollarda, SMOTE tomonidan ishlab chiqarilgan sintetik namunalar ma'lumotlar to'plamini shovqinli qilishi va AI modeli ishlashiga salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin. Buning sababi, sintetik namunalar ma'lumotlar real-dunyo tarqalishini aniq aks ettirmasligi mumkin va o'quv ma'lumotlariga qo'shimcha shovqin kiritishi mumkin. Biroq, boshqa hollarda, SMOTE kabi sintetik ma'lum
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence