A technológia fejlődésével az ML-modellek által használt adatokból hiány vált. Ennek a hiánynak a pótlására sok szintetikus adatot / mesterséges adatot generálnak vagy szimulálnak az ML modellek betanításához. Az elsődleges adatgyűjtés annak ellenére, hogy rendkívül megbízható, gyakran költséges és időigényes, ezért egyre nagyobb az igény a szimulált adatok iránt, amelyek pontosak vagy nem, és a valós tapasztalatokat imitálják. Az alábbi cikk csak az előnyeit és hátrányait próbálja feltárni.
Mit ígér a szintetikus adatok, és mikor érdemes használni?
Szintetikus adatok algoritmikusan jön létre, ahelyett, hogy valós események hoznák létre. Valós adatok, közvetlenül a valós világból figyelhetők meg. A legjobb meglátások megszerzésére szolgál. Bár a valós adatok értékesek, általában költségesek, gyűjtésük időigényes, és adatvédelmi problémák miatt kivitelezhetetlen. A szintetikus adatok így a valós adatok másodlagos/alternatíváivá válnak, és felhasználhatók pontos és pontos fejlesztésre fejlett AI modellek. Ezt mesterségesen előállított adatok Valódi adatokkal együtt olyan továbbfejlesztett adatkészlet felépítésére szolgál, amely nem tele van a valós adatok eredendő hibáival.
A szintetikus adatok a legjobban használhatók egy olyan újonnan kifejlesztett rendszer tesztelésére, ahol a valós adatok nem állnak rendelkezésre vagy elfogultak. A szintetikus adatok kiegészíthetik a valós adatokat is, amelyek kicsik, megoszthatatlanok, használhatatlanok és mozgathatatlanok.
A szintetikus adatok elengedhetetlenek és elengedhetetlenek a mesterséges intelligencia jövője szempontjából?
Adat-tudomány A szakemberek információkat vezetnek be az AI-modellbe, hogy szintetikus adatokat fejlesszenek ki, amelyek felhasználhatók termékbemutatókhoz és belső prototípusok készítéséhez. Például a pénzintézetek szintetikus adatokat használhatnak a piaci ingadozások és viselkedés szimulálására, hogy azonosítsák a csalásokat és jobb döntéseket hozzanak.
Szintetikus adatokat is használnak a gépi tanulási modellek pontosságának és hatékonyságának növelésére. Valós adatok nem tudja figyelembe venni a valós világban valószínű vagy valószínűsíthető események összes kombinációját. A szintetikus adatok segítségével betekintést nyerhetünk olyan szélsőséges esetekre és eseményekre, amelyek a való világban még nem történtek meg.
Milyen kockázatokkal jár a szintetikus adatok?
A szintetikus adatok egyik fő előnye kétségtelenül a költséghatékonyság és az adatvédelmi aggályok hiánya. Ennek azonban megvannak a maga korlátai és kockázatai.
Először is, a szintetikus adatok minősége gyakran attól a modelltől függ, amely elősegítette a létrehozását és fejlesztését. Ezenkívül a szintetikus adatok használata előtt számos ellenőrzési lépésen kell átesnie annak érdekében, hogy az ember által jegyzett, valós adatmodellekkel összehasonlítva biztosítsa az eredmények valódiságát.
A szintetikus adatok félrevezetőek is lehetnek, és nem teljesen védettek az adatvédelmi problémákkal szemben. Ezenkívül előfordulhat, hogy kevesebben veszik át a szintetikus adatokat, mivel azok hamisnak vagy nem szabványosnak tekinthetők.
Végül az alkalmazott módszerekre vonatkozó kérdések szintetikus adatokat hozzon létre is felmerülhet. Az adatgenerálási technikák átláthatóságával kapcsolatos kérdésekre is választ kell adni.
Miért használjunk szintetikus adatokat?
Nagy mennyiségű minőségi adat beszerzése egy modell előre meghatározott időkereten belüli betanításához sok vállalkozás számára kihívást jelent. Ezenkívül az adatok kézi címkézése lassú és költséges folyamat. Éppen ezért a szintetikus adatok generálása segíthet a vállalkozásoknak leküzdeni ezeket a kihívásokat, és gyorsan hiteles modelleket fejleszteni.
A szintetikus adatok csökkentik a függőséget eredeti adatok és korlátozza annak rögzítésének szükségességét. Ez egy egyszerűbb, költséghatékony és időtakarékos módszer az adatkészletek előállítására. Nagy mennyiségű minőségi adat fejleszthető sokkal rövidebb idő alatt a valós adatokhoz képest. Különösen hasznos a szélső eseményeken alapuló adatok generálásához – olyan események, amelyek ritkán fordulnak elő. Ezenkívül a szintetikus adatok automatikusan címkézhetők és megjegyzésekkel elláthatók a generálás során, csökkentve az adatcímkézéshez szükséges időt.
Ha az adatvédelem és az adatbiztonság az elsődleges szempont, szintetikus adatkészletek felhasználható a kockázatok minimalizálására. A valós adatokat anonimizálni kell ahhoz, hogy használhatók legyenek képzési adatok. Még az anonimizálás, például az azonosítók adatkészletből való eltávolítása esetén is lehetséges, hogy egy másik változó azonosító változóként működjön. Szerencsére a szintetikus adatok esetében soha nem ez a helyzet, mivel azok soha nem alapultak valós személyen vagy valós eseményen.
Megbízható mesterséges intelligencia adatgyűjtési szolgáltatások az ML modellek betanításához.
A szintetikus adatok előnyei a valós adatokkal szemben
A szintetikus adatkészletek főbb előnyei eredeti adatkészletek faliórái
- Szintetikus adatokkal korlátlan mennyiségű adat generálható a modell követelményeinek megfelelően.
- Szintetikus adatokkal minőségi adatkészletet lehet felépíteni, amelynek gyűjtése kockázatos és költséges lehet.
- Szintetikus adatokkal kiváló minőségű, automatikusan címkézett és megjegyzésekkel ellátott adatok beszerzése lehetséges.
- Az adatgenerálás és az annotáció nem olyan időigényes mint a valós adatokkal.
Miért használjunk szintetikus adatokat (szintetikus és valós adatok)
A valós adatok beszerzése veszélyes lehet
A legfontosabb, hogy a valós adatok beszerzése néha veszélyes lehet. Ha például autonóm járműveket vesszük, akkor az AI-tól nem várható el, hogy csak valós adatokra támaszkodjon a modell tesztelésekor. Az autonóm járművet futtató AI-nak tesztelnie kell a modellt az ütközések elkerülése érdekében, de az ütközések megismerése kockázatos, drága és megbízhatatlan lehet – így a szimulációk az egyetlen lehetőség a tesztelésre.
A valós adatok ritka eseményeken alapulhatnak
Ha az esemény ritkasága miatt a valós adatokat nehéz beszerezni, akkor a szintetikus adat az egyetlen megoldás. A szintetikus adatok segítségével ritka eseményeken alapuló adatok generálhatók a modellek betanításához.
A szintetikus adatok testreszabhatók
A szintetikus adatokat a felhasználó testreszabhatja és ellenőrizheti. Annak érdekében, hogy a szintetikus adatok ne hagyják ki az éles eseteket, valós adatokkal egészíthetők ki. Ezenkívül az események gyakoriságát, eloszlását és diverzitását a felhasználó szabályozhatja.
A szintetikus adatokhoz automatikus annotáció tartozik
Az egyik ok, amiért a szintetikus adatokat részesítik előnyben a valódi adatokkal szemben, az az, hogy tökéletes annotációval rendelkeznek. Ahelyett, hogy kézzel írnák fel az adatokat, a szintetikus adatokhoz minden objektumhoz automatikus megjegyzések tartoznak. Nem kell külön fizetnie az adatcímkézésért, így a szintetikus adatok költséghatékonyabb választás.
A szintetikus adatok lehetővé teszik a nem látható adatok megjegyzéseit
A vizuális adatokban vannak olyan elemek, amelyeket az emberek természetüknél fogva képtelenek értelmezni, és ezáltal annotálni. Ez az egyik fő oka annak, hogy az ipar a szintetikus adatok felé tolja. Például az infravörös képeken vagy radarlátáson alapuló alkalmazások csak szintetikus adatfeliratozással működhetnek, mivel az emberi szem nem képes felfogni a képeket.
Hol lehet szintetikus adatokat alkalmazni?
Az új eszközök és termékek megjelenésével a szintetikus adatok nagy szerepet játszhatnak a fejlesztésben Mesterséges intelligencia és gépi tanulási modellek.
Jelenleg a szintetikus adatokat széles körben hasznosítják: számítógépes látás és táblázatos adatok.
A számítógépes látással az AI-modellek észlelik a képek mintáit. A számítógépes képalkalmazásokkal felszerelt kamerákat számos iparágban használják, például a dróngyártásban, az autóiparban és az orvostudományban. A táblázatos adatok nagy vonzerőt kapnak a kutatóktól. A szintetikus adatok megnyitják az ajtókat olyan egészségügyi alkalmazások fejlesztése előtt, amelyek eddig korlátozottak voltak az adatvédelmi megsértése miatt.
Szintetikus adatok kihívásai
A szintetikus adatok használatának három fő kihívása van. Ők:
A valóságot kell tükröznie
A szintetikus adatoknak a lehető legpontosabban kell tükrözniük a valóságot. Néha azonban lehetetlen szintetikus adatokat generál amely nem tartalmaz személyes adatok elemeit. A másik oldalon, ha a szintetikus adatok nem tükrözik a valóságot, nem lesznek képesek a modellképzéshez és teszteléshez szükséges mintákat felmutatni. A modellek irreális adatokra való betanítása nem ad hiteles betekintést.
Elfogultságtól mentesnek kell lennie
A valós adatokhoz hasonlóan a szintetikus adatok is érzékenyek lehetnek a történelmi torzításra. A szintetikus adatok torzításokat reprodukálhatnak, ha túl pontosan generálják őket a valós adatokból. Adattudósok Az ML modellek fejlesztésekor figyelembe kell venni a torzítást, hogy az újonnan generált szintetikus adatok jobban reprezentálják a valóságot.
Adatvédelmi aggályoktól mentesnek kell lennie
Ha a valós adatokból előállított szintetikus adatok túlságosan hasonlítanak egymásra, akkor ez is ugyanazokat az adatvédelmi problémákat okozhatja. Ha a valós adatok személyes azonosítót tartalmaznak, akkor az általuk generált szintetikus adatokra is vonatkozhatnak az adatvédelmi előírások.
Utolsó gondolatok: a szintetikus adatok új lehetőségeket nyitnak meg
Ha szembeállítja egymással a szintetikus adatokat és a valós adatokat, a szintetikus adatok három szempontból sem maradnak el – gyorsabb adatgyűjtés, rugalmasság és méretezhetőség. A paraméterek módosításával lehetőség nyílik olyan új adatkészlet létrehozására, amelynek gyűjtése veszélyes lehet, vagy a valóságban nem elérhető.
A szintetikus adatok segítenek az előrejelzésben, a piaci trendek előrejelzésében és a jövőre vonatkozó robusztus tervek kidolgozásában. Ráadásul, szintetikus adatok segítségével tesztelhetjük a modellek valódiságát, premisszáját és a különféle eredményeket.
Végül, a szintetikus adatok sokkal innovatívabb dolgokra képesek, mint a valódi adatok. Szintetikus adatokkal lehetséges a modelleket olyan forgatókönyvekkel táplálni, amelyek bepillantást engednek a jövőnkbe.
