Una dintre problemele majore în antrenarea modelelor de inteligență artificială este lipsa seturilor de date de înaltă calitate și diverse. Lipsa datelor poate duce la supraantrenarea modelului, la reducerea capacității sale de generalizare și, ca urmare, la performanțe slabe pe date noi, nevăzute anterior. Pentru a rezolva această problemă, se aplică diverse metode, cum ar fi augmentarea datelor, învățarea prin transfer și generarea de date sintetice. Fiecare dintre aceste abordări are propriile avantaje și limitări, iar alegerea strategiei optime depinde de sarcina specifică și de resursele disponibile.