Najnowsze powiedzenie mówiące o nowym oleju jest prawdziwe i podobnie jak zwykłe paliwo, staje się coraz trudniejsze do zdobycia.
Jeszcze, dane ze świata rzeczywistego napędza inicjatywy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji każdej organizacji. Jednak uzyskanie wysokiej jakości danych szkoleniowych dla ich projektów jest wyzwaniem. Dzieje się tak, ponieważ tylko kilka firm może uzyskać dostęp do strumienia danych, podczas gdy reszta tworzy własne. A te samodzielnie stworzone dane treningowe, zwane danymi syntetycznymi, są skuteczne, niedrogie i dostępne.
Ale czym dokładnie jest dane syntetyczne? Jak firma może generować te dane, przezwyciężać wyzwania i wykorzystywać swoje zalety?
Co to są dane syntetyczne?
Dane syntetyczne to dane generowane komputerowo, które szybko stają się alternatywą dla danych ze świata rzeczywistego. Algorytmy komputerowe nie są gromadzone z rzeczywistej dokumentacji, lecz generują syntetyczne dane.
Dane syntetyczne są sztucznie wygenerowane za pomocą algorytmów lub symulacji komputerowych, które statystycznie lub matematycznie odzwierciedlają dane ze świata rzeczywistego.
Według badań dane syntetyczne mają takie same właściwości predykcyjne jak dane rzeczywiste. Jest generowany przez modelowanie wzorców statystycznych i właściwości danych ze świata rzeczywistego.
Trendy w branży?
Zgodnie z Gartner badania, dane syntetyczne mogłyby być lepsze do celów szkoleniowych w zakresie sztucznej inteligencji. Sugeruje się, że dane syntetyczne mogą czasami okazać się bardziej korzystne niż rzeczywiste dane zebrane z rzeczywistych wydarzeń, osób lub obiektów. Ta syntetyczna wydajność danych jest powodem głęboka nauka Twórcy sieci neuronowych coraz częściej wykorzystują go do tworzenia zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji.
Raport na temat danych syntetycznych przewidywał, że do 2030 r. większość danych wykorzystanych do: model uczenia maszynowego celów szkoleniowych byłyby syntetyczne dane generowane za pomocą symulacji komputerowych, algorytmów, modeli statystycznych i innych. Jednak dane syntetyczne stanowią obecnie mniej niż 1% danych rynkowych, jednak o 2024 oczekuje się, że przyczyni się do ponad 60% wszystkich wygenerowanych danych.
Dlaczego warto korzystać z danych syntetycznych?
W miarę opracowywania zaawansowanych aplikacji AI firmy mają trudności z pozyskiwaniem dużych ilości wysokiej jakości zestawów danych do trenowania modeli ML. Jednak dane syntetyczne pomagają naukowcom danych i programistom przezwyciężyć te wyzwania i opracować wysoce wiarygodne modele ML.
Ale po co korzystać z danych syntetycznych?
Czas potrzebny do generować syntetyczne dane to znacznie mniej niż pozyskiwanie danych z rzeczywistych zdarzeń lub obiektów. Firmy mogą szybciej pozyskiwać dane syntetyczne i opracowywać spersonalizowany zestaw danych dla swojego projektu niż zestawy danych zależne od świata rzeczywistego. Dzięki temu w krótkim czasie firmy mogą uzyskać dostęp do danych dotyczących jakości z adnotacjami i etykietami.
Załóżmy na przykład, że potrzebujesz danych o zdarzeniach, które występują rzadko lub tych, które mają bardzo mało danych do przejścia. W takim przypadku możliwe jest generowanie danych syntetycznych na podstawie próbek danych ze świata rzeczywistego, zwłaszcza gdy dane są wymagane w przypadkach brzegowych. Kolejną zaletą korzystania z danych syntetycznych jest to, że eliminuje obawy o prywatność, ponieważ dane nie są oparte na żadnej istniejącej osobie lub wydarzeniu.
Rozszerzone i zanonimizowane a dane syntetyczne
Danych syntetycznych nie należy mylić z danymi rozszerzonymi. Powiększanie danych to technika używana przez programistów do dodawania nowego zestawu danych do istniejącego zestawu danych. Na przykład mogą rozjaśnić obraz, przyciąć lub obrócić.
Dane anonimowe usuwa wszystkie informacje o identyfikatorach osobistych zgodnie z polityką i standardami rządowymi. Dlatego anonimowe dane mają kluczowe znaczenie przy opracowywaniu modeli finansowych lub opieki zdrowotnej.
Chociaż dane zanonimizowane lub rozszerzone nie są uważane za część dane syntetyczne. Ale programiści mogą tworzyć dane syntetyczne. Łącząc te dwie techniki, np. łączenie dwóch obrazów samochodów, można stworzyć zupełnie nowy syntetyczny obraz samochodu.
Rodzaje danych syntetycznych
Deweloperzy używają danych syntetycznych, ponieważ pozwalają im korzystać z wysokiej jakości danych, które maskują poufne informacje osobiste, zachowując przy tym statystyczne właściwości danych ze świata rzeczywistego. Dane syntetyczne generalnie dzielą się na trzy główne kategorie:
W pełni syntetyczny
Nie zawiera żadnych informacji z oryginalnych danych. Zamiast tego program komputerowy generujący dane wykorzystuje pewne parametry z oryginalnych danych, takie jak gęstość cech. Następnie, korzystając z takiej rzeczywistej charakterystyki, losowo generuje oszacowane gęstości cech w oparciu o metody generatywne, co zapewnia pełną prywatność danych kosztem ich aktualności.
Częściowo syntetyczny
Zastępuje określone wartości danych syntetycznych danymi ze świata rzeczywistego. Ponadto częściowo syntetyczne dane zastępują pewne luki obecne w oryginalnych danych, a naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują metodologie oparte na modelach do generowania tych danych.
Hybrydowy
Łączy zarówno dane ze świata rzeczywistego, jak i dane syntetyczne. Ten typ danych wybiera losowe rekordy z oryginalnego zbioru danych i zastępuje je rekordami syntetycznymi. Zapewnia korzyści płynące z danych syntetycznych i częściowo syntetycznych, łącząc prywatność danych z użytecznością.
Przypadki użycia danych syntetycznych?
Chociaż generowane przez algorytm komputerowy, dane syntetyczne dokładnie i niezawodnie przedstawiają dane rzeczywiste. Ponadto istnieje wiele przypadków użycia danych syntetycznych. Jednak jego użycie jest dotkliwie odczuwane jako substytut danych wrażliwych, zwłaszcza w środowiskach nieprodukcyjnych do szkolenia, testowania i analizy. Niektóre z najlepszych przypadków użycia danych syntetycznych to:
Trening
Możliwość posiadania dokładnego i niezawodnego modelu ML zależy od danych, na których jest on szkolony. W rzeczywistości programiści polegają na danych syntetycznych dane treningowe jest trudny do zdobycia. Ponieważ dane syntetyczne zwiększają wartość danych rzeczywistych i usuwają niepróbki (rzadkie zdarzenia lub wzorce), pomagają zwiększyć wydajność modeli sztucznej inteligencji.
Testowanie
Gdy testowanie oparte na danych ma kluczowe znaczenie dla rozwoju i sukcesu modelu ML, należy użyć danych syntetycznych. Powodem jest to, że dane syntetyczne są znacznie łatwiejsze w użyciu i szybsze do zdobycia niż dane oparte na regułach. Jest również skalowalny, niezawodny i elastyczny.
Analiza
Dane syntetyczne są wolne od błędu systematycznego, który jest zwykle obecny w danych rzeczywistych. Dzięki temu dane syntetyczne są bardzo odpowiednim zbiorem danych do testów warunków skrajnych modeli rzadkich zdarzeń. Analizuje również możliwe zachowanie modelu danych.
Zalety danych syntetycznych
Analitycy danych zawsze poszukują wysokiej jakości danych, które są wiarygodne, zrównoważone, wolne od uprzedzeń i reprezentują możliwe do zidentyfikowania wzorce. Niektóre z zalet korzystania z danych syntetycznych obejmują:
- Dane syntetyczne są łatwiejsze do wygenerowania, mniej czasochłonne na opisywanie i bardziej zrównoważone.
- Ponieważ dane syntetyczne uzupełniają dane ze świata rzeczywistego, ułatwiają wypełnianie luk w danych w świecie rzeczywistym
- Jest skalowalny, elastyczny i zapewnia prywatność lub ochronę danych osobowych.
- Jest wolny od powielania danych, stronniczości i nieścisłości.
- Dostęp do danych związanych z przypadkami brzegowymi lub rzadkimi zdarzeniami.
- Generowanie danych jest szybsze, tańsze i dokładniejsze.
Wyzwania syntetycznych zbiorów danych
Podobnie jak w przypadku każdej nowej metodologii gromadzenia danych, nawet dane syntetyczne wiążą się z wyzwaniami.
Połączenia drugim głównym wyzwaniem jest brak danych syntetycznych wartości odstające. Chociaż zostały usunięte z zestawów danych, te naturalnie występujące wartości odstające obecne w rzeczywistych danych pomagają dokładnie trenować modele ML.
Połączenia jakość danych syntetycznych może się różnić w całym zbiorze danych. Ponieważ dane są generowane przy użyciu danych źródłowych lub wejściowych, jakość danych syntetycznych zależy od jakości danych źródłowych. Jeśli w danych źródłowych występuje błąd, można bezpiecznie założyć, że w ostatecznych danych będzie błąd.
Osoby dokonujące adnotacji powinny sprawdzać syntetyczne zbiory danych dokładnie, aby zapewnić dokładność, stosując niektóre metody kontroli jakości.
Metody generowania danych syntetycznych
Aby wygenerować dane syntetyczne, należy opracować niezawodny model, który może naśladować autentyczny zbiór danych. Następnie, w zależności od punktów danych obecnych w rzeczywistym zbiorze danych, możliwe jest wygenerowanie podobnych w syntetycznych zbiorach danych.
Aby to zrobić, naukowcy danych korzystać z sieci neuronowych zdolnych do tworzenia syntetycznych punktów danych podobnych do tych występujących w oryginalnej dystrybucji. Niektóre sposoby generowania danych przez sieci neuronowe to:
Wariacyjne Autoenkodery
Autokodery wariacyjne lub VAE przejmują oryginalną dystrybucję, przekształcają ją w dystrybucję ukrytą i przekształcają ją z powrotem do stanu pierwotnego. Ten proces kodowania i dekodowania powoduje „błąd rekonstrukcji”. Te nienadzorowane modele generowania danych są mistrzami w uczeniu się wrodzonej struktury dystrybucji danych i tworzeniu złożonego modelu.
Generatywne sieci przeciwstawne
W przeciwieństwie do autokoderów wariacyjnych, model nienadzorowany, generatywne sieci kontradyktoryjne lub GAN to nadzorowany model używany do tworzenia wysoce realistycznych i szczegółowych reprezentacji danych. W tej metodzie dwa sieci neuronowe są przeszkolone – jedna sieć generatora będzie generować fałszywe punkty danych, a drugi dyskryminator będzie próbował zidentyfikować rzeczywiste i fałszywe punkty danych.
Po kilku rundach treningowych generator stanie się biegły w generowaniu całkowicie wiarygodnych i realistycznych fałszywych punktów danych, których dyskryminator nie będzie w stanie zidentyfikować. GAN działa najlepiej podczas generowania syntetycznego Dane niestrukturalne. Jeśli jednak nie jest skonstruowany i przeszkolony przez ekspertów, może generować fałszywe punkty danych o ograniczonej ilości.
Neuronowe pole promieniowania
Ta syntetyczna metoda generowania danych jest używana podczas tworzenia nowych widoków istniejącej, częściowo widocznej sceny 3D. Neural Radiance Field lub algorytm NeRF analizuje zestaw obrazów, określa w nich ogniskowe punkty danych oraz interpoluje i dodaje nowe punkty widzenia do obrazów. Patrząc na statyczny obraz 3D jako ruchomą scenę 5D, przewiduje całą zawartość każdego woksela. Dzięki połączeniu z siecią neuronową NeRF wypełnia brakujące aspekty obrazu w scenie.
Chociaż NeRF jest wysoce funkcjonalny, renderowanie i trenowanie jest powolne i może generować obrazy o niskiej jakości, które nie nadają się do użytku.
Skąd więc wziąć dane syntetyczne?
Jak dotąd tylko kilku wysoce zaawansowanych dostawców zestawów danych szkoleniowych było w stanie dostarczyć wysokiej jakości dane syntetyczne. Możesz uzyskać dostęp do narzędzi open source, takich jak Syntetyczny skarbiec danych. Jeśli jednak chcesz pozyskać wysoce wiarygodny zbiór danych, Szaip to właściwe miejsce, do którego należy się udać, ponieważ oferuje szeroki zakres danych szkoleniowych i usług adnotacji. Co więcej, dzięki swojemu doświadczeniu i ustalonym parametrom jakości, obsługują szeroką branżę i dostarczają zestawy danych dla kilku projektów ML.