Однією з основних проблем при навчанні моделей штучного інтелекту є брак якісних та різноманітних наборів даних. Недостатність даних може призвести до перенавчання моделі, зниження її узагальнюючої здатності і, як наслідок, до поганої продуктивності на нових, невідомих раніше даних. Для вирішення цієї проблеми застосовуються різні методи, такі як аугментація даних, трансферне навчання та генерація синтетичних даних. Кожен з цих підходів має свої переваги та обмеження, і вибір оптимальної стратегії залежить від конкретного завдання та доступних ресурсів.