Gdy zagłębisz się w dziedzinę sztucznej inteligencji, często natkniesz się na termin „dane syntetyczne”. Mówiąc najprościej, dane syntetyczne to sztucznie generowane dane, które mają na celu odtworzenie danych ze świata rzeczywistego.
Z drugiej strony dane generowane przez ludzi to dane tradycyjne, które są zbierane przez ludzi i mogą dotyczyć wszystkiego, począwszy od interakcji w mediach społecznościowych, transakcji pieniężnych, sposobu interakcji z określonym oprogramowaniem, rozmów dwuosobowych, zestawów danych fakturowych, zbiorów obrazów itp.
Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na dane wysokiej jakości obserwujemy dwa trendy: ludzie wymagają od maszyn ze sztuczną inteligencją generowania syntetycznych danych jak najbardziej zbliżonych do danych generowanych przez człowieka, a niektórzy nalegają na dane generowane przez człowieka, ponieważ wierzą, że są one bardziej wyraziste i realistyczne.
W tym artykule przyjrzymy się wszystkiemu, co musisz wiedzieć o danych generowanych przez człowieka i danych syntetycznych.
Czym są dane generowane przez człowieka i dane ze świata rzeczywistego?
Na początek, czytasz ten artykuł, a Google dowiaduje się, ile czasu spędzasz na tej stronie internetowej, co zostanie wykorzystane do poprawy SEO i ogólnego doświadczenia użytkownika. Innymi słowy, dane generowane przez ludzi to nic innego jak dane zbierane od ludzi za pośrednictwem różnych działań, w tym interakcji w mediach społecznościowych, transakcji e-commerce, ankiet, danych z czujników i innych.
Najważniejszą częścią danych generowanych przez człowieka jest to, że odzwierciedlają one rzeczywiste zachowania, opinie i wzorce, często uchwycone w naturalnym środowisku.
Oto kilka źródeł danych generowanych przez człowieka:
- Aktywność internetowa: Jak ludzie reagują na posty, kliknięcia, wyszukiwania i recenzje w mediach społecznościowych.
- Historia zakupów: Rejestry zakupów online, wzorce wydatków itp.
- Dane czujnika: Urządzenia inteligentne, systemy IoT i urządzenia noszone na ciele.
- Opinie: Ankiety, recenzje produktów, wywiady, rozmowy z klientami call center i sondaże.
Zalety i wady generowania przez człowieka
Plusy:
- Prawdziwe dane: Dane generowane przez ludzi zapewniają prawdziwą reprezentację tego, jak ludzie myślą, działają i podejmują decyzje w rzeczywistych scenariuszach. Ta autentyczność jest bezcenna, gdzie zrozumienie naturalnych interakcji i preferencji użytkowników jest niezbędne do tworzenia znaczących i angażujących doświadczeń.
- Tło: Piękno danych generowanych przez człowieka tkwi w kontekście obejmującym niuanse kulturowe, czasowe i sytuacyjne.
- Uprawomocnienie: Dane są prawdziwe i ich dokładność można łatwo sprawdzić za pomocą innych danych (czego nie można zrobić w przypadku danych syntetycznych).
Wady:
- Koszt i skalowalność: To jest największa wada danych generowanych przez człowieka, ponieważ zbieranie danych z autentycznych źródeł jest dość kosztowne i nie da się go dostosować do zadań związanych z konkretnymi danymi, takich jak uczenie maszynowe.
- Privacy: Dane generowane przez ludzi mogą być wrażliwe i osobiste. Jeśli nie zostaną odpowiednio potraktowane, mogą wpłynąć na życie osobiste setek osób.
- uprzedzenia: Ludzie są stronniczy, podobnie jak generowane przez nich dane. Dane generowane przez ludzi mogą odzwierciedlać uprzedzenia społeczne i mogą być pozbawione różnorodności.
Zastosowania danych ze świata rzeczywistego
Zdrowie
Zapewnia wgląd w przebieg leczenia pacjenta, przestrzeganie zaleceń lekarskich i wyniki zdrowotne.
Usługi finansowe
Umożliwia ocenę ryzyka, ocenę zdolności kredytowej i wykrywanie oszustw przy użyciu rzeczywistych danych o transakcjach klientów.
Systemy autonomiczne
Stosowany w szkoleniu pojazdów autonomicznych w zakresie radzenia sobie z rzeczywistymi scenariuszami, warunkami drogowymi i wzorcami ruchu.
Handel detaliczny i zachowania konsumentów
Monitoruje rzeczywiste interakcje klientów, trendy zakupowe i preferencje na potrzeby spersonalizowanego marketingu.
Co to są dane syntetyczne?
Jak sama nazwa wskazuje, syntetyczne dane są generowane sztucznie na podstawie określonych scenariuszy. Na przykład możesz utworzyć syntetyczne dane dla losowej listy nazw do testowania aplikacji formularza, która wyglądałaby tak:
| Imię i nazwisko | Wiek |
| Alicja | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Oto kilka sposobów generowania danych syntetycznych:
- Generowanie oparte na regułach: Możesz dodać wstępnie zdefiniowane reguły i parametry, aby wygenerować syntetyczne dane.
- Modele statystyczne: W tym przypadku syntetyczne zbiory danych tworzone są poprzez replikację statystycznych właściwości rzeczywistych danych.
- Techniki oparte na sztucznej inteligencji: W tym podejściu wykorzystuje się nowoczesne techniki sztucznej inteligencji, takie jak sieci GAN lub autoenkodery wariacyjne, w celu generowania złożonych danych syntetycznych.
Zastosowania danych syntetycznych
Szkolenie z modelu AI
Jak dotąd jest to najważniejszy przypadek użycia danych syntetycznych, gdyż do trenowania modelu sztucznej inteligencji potrzebna jest duża ilość skalowalnych danych.
Autonomiczne pojazdy
Dane syntetyczne można wykorzystać do tworzenia symulowanych środowisk w celu szkolenia pojazdów autonomicznych w różnych scenariuszach.
Rozszerzanie danych
Dane syntetyczne wykorzystuje się również do ulepszania istniejących zbiorów danych w celu uzyskania lepszych wyników uczenia maszynowego.
Zalety i wady danych syntetycznych
Plusy:
- Ochrona prywatności: Dane syntetyczne nie zawierają żadnych rzeczywistych informacji o ludziach i nie zawierają żadnych rzeczywistych identyfikatorów, co czyni je przyjaznymi dla prywatności.
- Dostosowywanie: Dane syntetyczne można generować na podstawie określonych parametrów i reguł, co sprawia, że można je w dużym stopniu dostosowywać do konkretnych potrzeb.
- Skalowalność: To kolejna duża zaleta danych syntetycznych w porównaniu z danymi generowanymi przez człowieka – można skalować dane syntetyczne zgodnie ze swoimi potrzebami.
- Efektywność kosztowa: Ponieważ można je generować komputerowo i pozwalają na generowanie dużych ilości danych, uważa się je za znacznie bardziej opłacalne w porównaniu z danymi generowanymi przez ludzi.
Wady:
- Brak perspektywy realnego świata: To jest chyba największa wada korzystania z danych syntetycznych, gdyż źle zaprojektowane dane mogą nie odzwierciedlać rzeczywistego świata.
- Rygorystyczne testy: Aby wygenerować dokładne dane syntetyczne, należy przeprowadzić rygorystyczne testy mające na celu dopasowanie wygenerowanych danych do rzeczywistych wzorców danych.
- Ekspertyza techniczna: W przeciwieństwie do danych generowanych przez człowieka, generowanie dokładnych danych syntetycznych wymaga zaawansowanych umiejętności i narzędzi.
Kluczowe różnice między danymi generowanymi przez człowieka a danymi syntetycznymi
Oto kilka najważniejszych różnic między danymi generowanymi przez człowieka a danymi syntetycznymi:
| WYGLĄD | Dane generowane przez człowieka | Dane syntetyczne |
| Źródło | Działalność i interakcje człowieka | Modele algorytmiczne i oparte na sztucznej inteligencji |
| Koszty: | Drogie w zbieraniu i etykietowaniu | Ekonomiczne na dużą skalę |
| stronniczość | Odzwierciedla rzeczywiste uprzedzenia | Kontrolowane podczas generacji |
| Polityka prywatności | Ryzyko naruszenia danych | Z natury anonimowy |
| Skalowalność | Ograniczone przez działalność człowieka | Łatwo skalowalne |
| Różnorodność przypadków użycia | Ograniczone dostępnością | Możliwość dostosowania do konkretnych potrzeb |
Jak Shaip może pomóc?
Shaip jest jedną z wiodących platform i posiada globalną sieć ponad 30,000 100 wykwalifikowanych specjalistów ds. danych w ponad 150 krajach i ponad XNUMX językach. Dodając taka różnorodność bazy danych, zapewniamy, że otrzymasz dane spełniające wymagania precyzji i wydajności.
W sytuacjach, w których prywatność ma najwyższy priorytet, Shaip może Ci pomóc, generując syntetyczne dane dostosowane do Twoich potrzeb i zgodne ze wszystkimi przepisami dotyczącymi prywatności. W służbie zdrowiaNa przykład Shaip może tworzyć syntetyczne dane, które naśladują raporty pacjentów, nie ujawniając przy tym poufnych informacji.
Shaip to coś więcej niż tylko dostawca danych – to strategiczny partner, którego misją jest pomaganie organizacjom w uwalnianiu prawdziwego potencjału sztucznej inteligencji.
