A legfrissebb közmondás, hogy az új olaj igaz, és csakúgy, mint a szokásos üzemanyag, ez is egyre nehezebb beszerezni.
Még, valós adatok táplálja bármely szervezet gépi tanulási és mesterséges intelligencia kezdeményezéseit. A projektjeikhez szükséges minőségi képzési adatok beszerzése azonban kihívást jelent. Ez azért van így, mert csak néhány vállalat fér hozzá egy adatfolyamhoz, míg a többiek saját maguk készítik. És ez a saját készítésű, szintetikus adatoknak nevezett edzési adat hatékony, olcsó és elérhető.
De mi is az pontosan szintetikus adatok? Hogyan tudja egy vállalkozás előállítani ezeket az adatokat, leküzdeni a kihívásokat és kihasználni az előnyeit?
Mi az a szintetikus adat?
A szintetikus adatok számítógép által generált adatok, amelyek gyorsan a valós adatok alternatívájává válnak. A számítógépes algoritmusok ahelyett, hogy valós dokumentációból gyűjtenék össze őket, szintetikus adatokat generálnak.
A szintetikus adatok mesterségesek generált olyan algoritmusokkal vagy számítógépes szimulációkkal, amelyek statisztikailag vagy matematikailag tükrözik a való világ adatait.
A szintetikus adatoknak a kutatások szerint ugyanazok a prediktív tulajdonságaik vannak, mint a tényleges adatoknak. A valós adatok statisztikai mintázatainak és tulajdonságainak modellezésével állítják elő.
Ipari trendek?
Szerint Gartner kutatás, a szintetikus adatok jobbak lehetnek az AI képzési célokra. Azt sugallják, hogy a szintetikus adatok néha hasznosabbnak bizonyulhatnak, mint a tényleges eseményekről, emberekről vagy tárgyakról gyűjtött valós adatok. Ez a szintetikus adathatékonyság az oka mély tanulás a neurális hálózatok fejlesztői egyre gyakrabban használják csúcskategóriás AI modellek fejlesztésére.
A szintetikus adatokról szóló jelentés azt jósolta, hogy 2030-ra a legtöbb adatot felhasználják gépi tanulási modell A képzési célok számítógépes szimulációkkal, algoritmusokkal, statisztikai modellekkel és egyebekkel előállított szintetikus adatok lennének. A szintetikus adatok azonban jelenleg a piaci adatok kevesebb mint 1%-át teszik ki 2024 várhatóan az összes előállított adat több mint 60%-át teszi ki.
Miért használjunk szintetikus adatokat?
A fejlett mesterséges intelligencia-alkalmazások fejlesztése során a vállalatok nehezen tudnak nagy mennyiségű minőségi adatkészletet beszerezni az ML modellek betanításához. A szintetikus adatok azonban segítik az adattudósokat és a fejlesztőket, hogy leküzdjék ezeket a kihívásokat, és rendkívül hiteles ML-modelleket fejlesszenek ki.
De miért használjunk szintetikus adatokat?
A szükséges idő szintetikus adatokat generál sokkal kevesebb, mint valós eseményekből vagy tárgyakból való adatgyűjtés. A vállalatok gyorsabban szerezhetnek be szintetikus adatokat és fejleszthetnek testreszabott adatkészletet projektjükhöz, mint a valós adatkészletek. Így rövid időn belül a cégek hozzájuthatnak a megjegyzésekkel ellátott és címkézett minőségi adatokhoz.
Tegyük fel például, hogy adatokra van szüksége olyan eseményekről, amelyek ritkán fordulnak elő, vagy amelyekhez nagyon kevés adat tartozik. Ebben az esetben lehetséges szintetikus adatok generálása valós adatminták alapján, különösen akkor, ha adatokra van szükség szélső esetekhez. A szintetikus adatok használatának másik előnye, hogy kiküszöböli az adatvédelmi aggályokat, mivel az adatok nem alapulnak egyetlen személyen vagy eseményen sem.
Kiterjesztett és anonimizált versus szintetikus adatok
A szintetikus adatokat nem szabad összetéveszteni a kiterjesztett adatokkal. Adatbővítés egy olyan technika, amellyel a fejlesztők új adatkészletet adnak hozzá egy meglévő adatkészlethez. Például világosíthatnak egy képet, körbevághatják vagy elforgathatják.
Anonimizált adatok eltávolítja az összes személyes azonosító adatot a kormányzati irányelveknek és szabványoknak megfelelően. Ezért az anonimizált adatok rendkívül fontosak a pénzügyi vagy egészségügyi modellek kidolgozásakor.
Míg az anonimizált vagy kiegészített adatok nem tekinthetők részének szintetikus adatok. De a fejlesztők szintetikus adatokat készíthetnek. E két technika kombinálásával, például két autó képének összekeverésével teljesen új szintetikus képet alakíthat ki az autóról.
A szintetikus adatok típusai
A fejlesztők szintetikus adatokat használnak, mivel ez lehetővé teszi számukra, hogy kiváló minőségű adatokat használjanak, amelyek elfedik a személyes bizalmas információkat, miközben megőrzik a valós adatok statisztikai minőségét. A szintetikus adatok általában három fő kategóriába sorolhatók:
Teljesen szintetikus
Nem tartalmaz információt az eredeti adatokból. Ehelyett egy adatgeneráló számítógépes program bizonyos paramétereket használ az eredeti adatokból, például a jellemzősűrűséget. Ezután egy ilyen valós jellemzőt használva véletlenszerűen generatív módszerek alapján becsült jellemzősűrűségeket generál, ami teljes adatvédelmet biztosít az adatok aktualitása árán.
Részben szintetikus
A szintetikus adatok bizonyos meghatározott értékeit valós adatokkal helyettesíti. Ezenkívül a részben szintetikus adatok helyettesítenek bizonyos hiányosságokat az eredeti adatokban, és az adatkutatók modellalapú módszereket alkalmaznak ezen adatok előállításához.
hibrid
Egyesíti a valós és a szintetikus adatokat. Az ilyen típusú adatok véletlenszerű rekordokat választanak ki az eredeti adatkészletből, és szintetikus rekordokkal helyettesítik őket. A szintetikus és részben szintetikus adatok előnyeit biztosítja az adatvédelem és a hasznosság kombinálásával.
Használjon eseteket szintetikus adatokhoz?
Bár számítógépes algoritmus által generált szintetikus adatok, a valós adatokat pontosan és megbízhatóan ábrázolják. Ezen túlmenően a szintetikus adatoknak számos felhasználási módja létezik. Használata azonban erősen érezhető az érzékeny adatok helyettesítőjeként, különösen nem termelési környezetben, oktatási, tesztelési és elemzési célból. A szintetikus adatok legjobb felhasználási esetei a következők:
Képzések
A pontos és megbízható ML-modell meglétének lehetősége a betanított adatoktól függ. A fejlesztők pedig a szintetikus adatokra támaszkodnak, ha a való világban vannak képzési adatok nehéz beszerezni. Mivel a szintetikus adatok növelik a valós adatok értékét, és eltávolítják a nem mintákat (ritka eseményeket vagy mintákat), segít növelni az AI-modellek hatékonyságát.
Tesztelés
Ha az adatvezérelt tesztelés kritikus fontosságú az ML modell fejlesztése és sikere szempontjából, szintetikus adatokat kell használni. Ennek az az oka, hogy a szintetikus adatok sokkal könnyebben használhatók és gyorsabban beszerezhetők, mint a szabályalapú adatok. Ezenkívül skálázható, megbízható és rugalmas.
Elemzés
A szintetikus adatok mentesek a valós adatokban jellemzően jelenlévő torzításoktól. A szintetikus adatokat nagyon alkalmas adathalmazsá teszi a ritka események AI-modelleinek stressz-teszteléséhez. Az adatmodell lehetséges viselkedését is elemzi.
A szintetikus adatok előnyei
Az adattudósok mindig olyan kiváló minőségű adatokat keresnek, amelyek megbízhatóak, kiegyensúlyozottak, torzításoktól mentesek és azonosítható mintákat képviselnek. A szintetikus adatok használatának előnyei közé tartozik:
- A szintetikus adatok könnyebben generálhatók, a megjegyzések kevésbé időigényesek, és kiegyensúlyozottabbak.
- Mivel a szintetikus adatok kiegészítik a valós adatokat, megkönnyíti a valós adatok hiányának pótlását.
- Skálázható, rugalmas, és biztosítja a magánélet vagy a személyes adatok védelmét.
- Mentes az adatok megkettőződésétől, torzításától és pontatlanságoktól.
- Hozzáférést kapnak az éles esetekkel vagy ritka eseményekkel kapcsolatos adatok.
- Az adatgenerálás gyorsabb, olcsóbb és pontosabb.
A szintetikus adatkészletek kihívásai
Minden új adatgyűjtési módszerhez hasonlóan a szintetikus adatok is kihívásokkal járnak.
A első A legnagyobb kihívás az, hogy nem érkeznek szintetikus adatok kiugró értékek. Bár eltávolították az adatkészletekből, ezek a valós adatokban jelenlévő, természetesen előforduló kiugró értékek segítenek az ML modellek pontos képzésében.
A szintetikus adatok minősége változhat az egész adatkészletben. Mivel az adatokat mag- vagy bemeneti adatok felhasználásával állítják elő, a szintetikus adatok minősége a magadatok minőségétől függ. Ha torzítás van az alapadatokban, akkor nyugodtan feltételezheti, hogy a végső adatokban is lesz torzítás.
Az emberi annotátoroknak ellenőrizniük kell szintetikus adatkészletek alaposan, hogy bizonyos minőségellenőrzési módszerek használatával biztosítsák a pontosságot.
Szintetikus adatok generálásának módszerei
A szintetikus adatok előállításához megbízható modellt kell kidolgozni, amely képes utánozni az autentikus adatkészletet. Ezután a valós adatkészletben található adatpontoktól függően lehetőség van hasonlókat előállítani a szintetikus adatkészletekben.
Ezt csináld meg, adatkutatók használjon olyan neurális hálózatokat, amelyek képesek az eredeti disztribúcióban lévőkhöz hasonló szintetikus adatpontok létrehozására. Néhány, hogyan generálnak adatokat a neurális hálózatok:
Változatos automatikus kódolók
A variációs autokódolók vagy VAE-k felvesznek egy eredeti disztribúciót, átalakítják látens eloszlássá, és visszaalakítják az eredeti állapotba. Ez a kódolási és dekódolási folyamat „rekonstrukciós hibát” eredményez. Ezek a nem felügyelt adatgenerációs modellek ügyesek az adatelosztás veleszületett szerkezetének megismerésében és egy komplex modell kidolgozásában.
Generatív kontradiktórius hálózatok
A variációs autokódolókkal ellentétben a nem felügyelt modell, a generatív ellenséges hálózatok vagy a GAN egy felügyelt modell, amelyet rendkívül valósághű és részletes adatábrázolások kidolgozására használnak. Ebben a módszerben két neurális hálózatok képzettek – az egyik generátorhálózat hamis adatpontokat generál, a másik diszkriminátor pedig megpróbálja azonosítani a valódi és hamis adatpontokat.
Több edzési kör után a generátor képessé válik teljesen hihető és valósághű hamis adatpontok generálására, amelyeket a megkülönböztető nem lesz képes azonosítani. A GAN akkor működik a legjobban, ha szintetikus anyagot állít elő strukturálatlan adatok. Ha azonban nem szakértők készítik és képezik ki, korlátozott mennyiségű hamis adatpontokat generálhat.
Neurális sugárzási mező
Ezt a szintetikus adatgenerálási módszert egy meglévő, részben látott 3D-s jelenet új nézeteinek létrehozásakor használják. A Neural Radiance Field vagy a NeRF algoritmus elemzi a képek halmazát, meghatározza bennük a fókuszpontokat, interpolál és új nézőpontokat ad hozzá a képekhez. Ha egy statikus 3D-s képet mozgó 5D-s jelenetnek tekint, előrejelzi az egyes voxelek teljes tartalmát. Azáltal, hogy csatlakozik a neurális hálózathoz, a NeRF kitölti a kép hiányzó aspektusait a jelenetben.
Bár a NeRF nagyon funkcionális, lassú a renderelése és betanítása, és rossz minőségű, használhatatlan képeket generálhat.
Szóval, hol lehet szintetikus adatokat szerezni?
Eddig csak néhány rendkívül fejlett képzési adatkészlet-szolgáltató volt képes kiváló minőségű szintetikus adatokat szolgáltatni. Hozzáférhet a nyílt forráskódú eszközökhöz, mint pl Szintetikus Data Vault. Ha azonban nagyon megbízható adatkészletet szeretne beszerezni, Shaip ez a megfelelő hely, ahová érdemes menni, mivel edzési adatok és annotációs szolgáltatások széles skáláját kínálják. Ezen túlmenően tapasztalatuknak és megállapított minőségi paramétereiknek köszönhetően széles iparági vertikumot szolgálnak ki, és több ML projekthez biztosítanak adatkészleteket.