Wraz z postępem technologii zaczęło brakować danych wykorzystywanych przez modele ML. Aby wypełnić tę lukę, generowana jest lub symulowana duża ilość danych syntetycznych/sztucznych w celu trenowania modeli ML. Gromadzenie danych pierwotnych, mimo że wysoce wiarygodne, jest często kosztowne i czasochłonne, a zatem istnieje rosnące zapotrzebowanie na dane symulowane, które mogą być dokładne lub nie imitować doświadczeń ze świata rzeczywistego. Poniższy artykuł próbuje tylko zbadać zalety i wady.
Jaka jest obietnica danych syntetycznych i kiedy z nich korzystać?
Dane syntetyczne jest generowany algorytmicznie, a nie w wyniku rzeczywistych incydentów. Rzeczywiste dane są bezpośrednio obserwowane ze świata rzeczywistego. Służy do uzyskiwania najlepszych spostrzeżeń. Chociaż prawdziwe dane są cenne, ich gromadzenie jest zazwyczaj drogie, czasochłonne i niewykonalne ze względu na kwestie prywatności. W związku z tym dane syntetyczne stają się drugorzędnymi/alternatywnymi dla danych rzeczywistych i mogą być wykorzystywane do opracowywania dokładnych i zaawansowane modele AI, To sztucznie wygenerowane dane jest używany wraz z rzeczywistymi danymi do tworzenia rozszerzonego zestawu danych, który nie jest pełen wad rzeczywistych danych.
Dane syntetyczne najlepiej nadają się do testowania nowo opracowanego systemu, w którym rzeczywiste dane są niedostępne lub stronnicze. Dane syntetyczne mogą również uzupełniać dane rzeczywiste, które są małe, nieudostępniane, nienadające się do użytku i nieprzenośne.
Czy dane syntetyczne są niezbędne i niezbędne dla przyszłości sztucznej inteligencji?
Nauka o danych profesjonaliści wprowadzają informacje do modelu AI w celu opracowania syntetycznych danych, które można wykorzystać do demonstracji produktów i wewnętrznego prototypowania. Na przykład instytucje finansowe mogą wykorzystywać dane syntetyczne do symulacji wahań rynkowych i zachowań w celu identyfikacji oszustw i podejmowania lepszych decyzji.
Dane syntetyczne są również wykorzystywane do zwiększania dokładności i wydajności modeli uczenia maszynowego. Dane ze świata rzeczywistego nie może wyjaśnić wszystkich kombinacji zdarzeń, które są prawdopodobne lub mogą się zdarzyć w prawdziwym świecie. Dane syntetyczne mogą służyć do generowania wglądu w skrajne przypadki i zdarzenia, które jeszcze nie miały miejsca w prawdziwym świecie.
Jakie są zagrożenia związane z danymi syntetycznymi?
Jedną z głównych zalet danych syntetycznych jest niewątpliwie opłacalność i brak obaw o prywatność. Jednak wiąże się z zestawem ograniczeń i zagrożeń.
Po pierwsze, jakość danych syntetycznych często zależy od modelu, który pomógł je stworzyć i rozwinąć. Co więcej, przed użyciem danych syntetycznych, muszą one przejść szereg etapów weryfikacji, aby zapewnić prawdziwość swoich wyników poprzez porównanie ich z modelami danych ze świata rzeczywistego z adnotacjami przez człowieka.
Dane syntetyczne mogą również wprowadzać w błąd i nie są całkowicie odporne na kwestie prywatności. Ponadto może być mniej chętnych na dane syntetyczne, ponieważ mogą one być postrzegane jako fałszywe lub niespełniające standardów.
Na koniec pytania dotyczące metod stosowanych do: tworzyć syntetyczne dane może również powstać. Należy również odpowiedzieć na kwestie dotyczące przejrzystości technik generowania danych.
Dlaczego warto korzystać z danych syntetycznych?
Pozyskiwanie dużych ilości danych wysokiej jakości w celu wytrenowania modelu w ustalonych ramach czasowych stanowi wyzwanie dla wielu firm. Ponadto ręczne etykietowanie danych jest procesem powolnym i kosztownym. Dlatego generowanie danych syntetycznych może pomóc firmom przezwyciężyć te wyzwania i szybko opracować wiarygodne modele.
Dane syntetyczne zmniejszają zależność od oryginalne dane i ogranicza potrzebę jego uchwycenia. Jest to łatwiejsza, tańsza i oszczędzająca czas metoda generowania zestawów danych. Duże ilości danych wysokiej jakości można opracować w znacznie krótszym czasie w porównaniu z danymi ze świata rzeczywistego. Jest to szczególnie przydatne przy generowaniu danych w oparciu o zdarzenia brzegowe – zdarzenia, które występują rzadko. Ponadto dane syntetyczne mogą być automatycznie etykietowane i opisywane w trakcie ich generowania, co skraca czas potrzebny na etykietowanie danych.
Gdy obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych są najważniejsze, syntetyczne zbiory danych można wykorzystać do zminimalizowania ryzyka. Dane ze świata rzeczywistego muszą być anonimizowane, aby można je było uznać za użyteczne jako dane treningowe. Nawet w przypadku anonimizacji, takiej jak usunięcie identyfikatorów ze zbioru danych, inna zmienna może nadal działać jako zmienna identyfikująca. Na szczęście nigdy nie jest tak w przypadku danych syntetycznych, ponieważ nigdy nie były one oparte na prawdziwej osobie lub prawdziwym wydarzeniu.
Przewaga danych syntetycznych nad danymi rzeczywistymi
Główne zalety syntetycznych zbiorów danych nad oryginalne zbiory danych jest
- W przypadku danych syntetycznych możliwe jest wygenerowanie nieograniczonej ilości danych zgodnie z wymaganiami modelu.
- Dzięki danym syntetycznym możliwe jest zbudowanie wysokiej jakości zestawu danych, którego gromadzenie może być ryzykowne i kosztowne.
- Dzięki danym syntetycznym możliwe jest uzyskanie wysokiej jakości danych, które są automatycznie oznaczane i opisywane.
- Generowanie danych i adnotacje nie są tak czasochłonne tak jak w przypadku prawdziwych danych.
Dlaczego warto korzystać z danych syntetycznych (dane syntetyczne a dane rzeczywiste)
Pozyskiwanie prawdziwych danych może być niebezpieczne
Co najważniejsze, pozyskiwanie prawdziwych danych może być czasem niebezpieczne. Jeśli weźmiesz na przykład pojazdy autonomiczne, nie można oczekiwać, że sztuczna inteligencja będzie polegać tylko na danych ze świata rzeczywistego w celu przetestowania modelu. Sztuczna inteligencja obsługująca pojazd autonomiczny musi przetestować model pod kątem unikania wypadków, ale zdobycie rąk do zderzeń może być ryzykowne, drogie i zawodne – dzięki czemu symulacje są jedyną opcją do testowania.
Prawdziwe dane mogą być oparte na rzadkich zdarzeniach
Jeśli trudno jest pozyskać dane rzeczywiste ze względu na rzadkość zdarzenia, wówczas jedynym rozwiązaniem są dane syntetyczne. Dane syntetyczne mogą służyć do generowania danych na podstawie rzadkich zdarzeń w celu trenowania modeli.
Dane syntetyczne można dostosować
Dane syntetyczne mogą być dostosowywane i kontrolowane przez użytkownika. Aby upewnić się, że dane syntetyczne nie omijają przypadków brzegowych, można je uzupełnić danymi rzeczywistymi. Dodatkowo użytkownik może kontrolować częstotliwość, dystrybucję i różnorodność zdarzeń.
Dane syntetyczne są dostarczane z automatyczną adnotacją
Jednym z powodów, dla których dane syntetyczne są preferowane w stosunku do danych rzeczywistych, jest to, że mają doskonałe adnotacje. Zamiast ręcznego opisywania danych, dane syntetyczne są dostarczane z automatycznymi adnotacjami dla każdego obiektu. Nie musisz płacić dodatkowo za etykietowanie danych, co sprawia, że dane syntetyczne są bardziej opłacalnym wyborem.
Dane syntetyczne pozwalają na niewidoczną adnotację danych
W danych wizualnych istnieją pewne elementy, których ludzie z natury nie są w stanie zinterpretować, a tym samym opisać. Jest to jeden z głównych powodów dążenia branży do danych syntetycznych. Na przykład aplikacje opracowane w oparciu o obrazy w podczerwieni lub widzenie radarowe mogą działać tylko na syntetycznych adnotacjach danych, ponieważ ludzkie oko nie jest w stanie zrozumieć obrazów.
Gdzie można zastosować dane syntetyczne?
Wraz z pojawianiem się nowych narzędzi i produktów, dane syntetyczne mogą odgrywać ważną rolę w rozwoju Modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Obecnie dane syntetyczne są szeroko wykorzystywane przez: wizja komputerowa i dane tabelaryczne.
Dzięki wizji komputerowej modele AI wykrywają wzorce na obrazach. Kamery wyposażone w komputerowe aplikacje wizyjne znajdują zastosowanie w wielu branżach, takich jak drony, motoryzacja czy medycyna. Dane tabelaryczne cieszą się dużą popularnością wśród naukowców. Dane syntetyczne otwierają drzwi do tworzenia aplikacji zdrowotnych, które były dotychczas ograniczane ze względu na obawy związane z naruszeniem prywatności.
Wyzwania dotyczące danych syntetycznych
Korzystanie z danych syntetycznych wiąże się z trzema głównymi wyzwaniami. Oni są:
Powinien odzwierciedlać rzeczywistość
Dane syntetyczne powinny jak najdokładniej odzwierciedlać rzeczywistość. Czasami jednak nie da się generować syntetyczne dane która nie zawiera elementów danych osobowych. Z drugiej strony, jeśli dane syntetyczne nie odzwierciedlają rzeczywistości, nie będą w stanie wykazywać wzorców niezbędnych do uczenia i testowania modelu. Szkolenie modeli na nierealistycznych danych nie daje wiarygodnych informacji.
Powinien być pozbawiony uprzedzeń
Podobnie jak dane rzeczywiste, dane syntetyczne również mogą być podatne na błędy historyczne. Dane syntetyczne mogą odtwarzać błędy systematyczne, jeśli są generowane zbyt dokładnie na podstawie danych rzeczywistych. Badacze danych muszą uwzględniać stronniczość podczas opracowywania modeli ML, aby upewnić się, że nowo wygenerowane dane syntetyczne są bardziej reprezentatywne dla rzeczywistości.
Powinien być wolny od obaw o prywatność
Jeśli syntetyczne dane generowane z danych rzeczywistych są do siebie zbyt podobne, to również mogą powodować te same problemy z prywatnością. Gdy dane ze świata rzeczywistego zawierają identyfikatory osobiste, generowane przez nie syntetyczne dane mogą również podlegać przepisom dotyczącym prywatności.
Uwagi końcowe: syntetyczne dane otwierają nowe możliwości
Kiedy zestawiasz ze sobą dane syntetyczne i dane ze świata rzeczywistego, dane syntetyczne nie są daleko w tyle pod względem trzykrotnie szybszego gromadzenia danych, elastyczności i skalowalności. Dostosowując parametry, można wygenerować nowy zestaw danych, który może być niebezpieczny w zbieraniu lub może być niedostępny w rzeczywistości.
Dane syntetyczne pomagają w prognozowaniu, przewidywaniu trendów rynkowych i opracowywaniu solidnych planów na przyszłość. Ponadto, dane syntetyczne można wykorzystać do testowania prawdziwości modeli, ich założenia i różnych wyników.
Wreszcie, dane syntetyczne mogą robić znacznie bardziej innowacyjne rzeczy niż dane rzeczywiste. Dzięki syntetycznym danym możliwe jest zasilenie modeli scenariuszami, które dadzą nam wgląd w naszą przyszłość.
