В контексте данных «артефакт» — это любая аномалия, искажение или нежелательный объект в данных, который появился не из-за исходного явления, которое измерялось, а в результате ошибки или побочного эффекта процесса сбора, обработки или хранения данных.
Проще говоря, артефакт — это “шум” или “грязь” в данных, созданная самим инструментом или методом, а не реальным миром.
Проблемы:
-
Искусственное происхождение: Он не является частью исходных, “чистых” данных.
-
Искажает информацию: Может скрывать истинные закономерности или создавать ложные.
-
Часто систематичен: Может появляться по предсказуемому шаблону.
Часто возникают на этапах
-
Выборки: Искажения в данных, вызванные неправильным или biased методом сбора. Например, опрос только пользователей сайта из определенной страны может создать артефакт в виде “предвзятого” мнения.
-
Предобработки: Ошибки, внесенные на этапе очистки и преобразования данных (например, неправильная нормализация, которая искажает распределение).
-
В генеративных моделях: Известные примеры — странные лишние пальцы у людей, сгенерированных ранними версиями AI-рисовалок, или бессмысленный текст, который выдает языковая модель.
Почему важно бороться с артефактами?
Артефакты — это серьезная проблема, потому что они:
-
Снижают качество данных и, как следствие, качество анализа.
-
Могут привести к ложным выводам. Модель может начать учиться не на реальных закономерностях, а на этих артефактах.
-
Делают данные непригодными для точных прогнозов.
Примеры
Заполнение пустот нулями или средними часто создает серьезные артефакты.