Já pensou em gerar uma pessoa de 10 metros ou alguém que viveu 500 anos? Parece absurdo, certo? No entanto, é exatamente isso que acontece ao construir conjuntos de dados sintéticos sem restrições adequadas.

Aqui está a armadilha: se não estabelecer limites realistas para os intervalos de dados, acaba por defini-los de forma demasiado ampla. O resultado? O seu conjunto de treino fica inundado com dados inúteis—casos extremos que nunca poderiam existir no mundo real.

Depois, alimenta toda essa confusão ao seu modelo de IA. Resultado: recursos computacionais desperdiçados, ciclos de treino mais longos e um modelo que aprende padrões a partir de exemplos inválidos em vez de dados relevantes. É como ensinar alguém a conduzir usando manuais de instruções de carros e aviões misturados.

A lição? Ao gerar dados sintéticos para treino de modelos, restrições rígidas baseadas na realidade não são apenas úteis—são essenciais. Defina primeiro o que é realmente possível. Todo o resto é apenas lixo.