Odată ce intri în domeniul AI, vei întâlni adesea termenul „date sintetice”. În termeni simpli, datele sintetice sunt date generate artificial care sunt concepute pentru a duplica datele din lumea reală.
Pe de altă parte, datele generate de oameni sunt date tradiționale, care sunt colectate de oameni și pot fi orice, de la interacțiuni cu rețelele sociale, tranzacții cu bani, modul în care interacționați cu un anumit software, conversații cu două persoane, seturi de date de factură, colectare de imagini etc.
Pe măsură ce cererea pentru date de înaltă calitate este în creștere, asistăm la două tendințe: oamenii împing mașinile AI pentru a genera date sintetice cât mai aproape de datele generate de oameni, iar unii oameni insistă asupra datelor generate de oameni, așa cum cred ei că a făcut-o. expresie și realitatea acestuia.
Deci, în acest articol, vom explora tot ce trebuie să știți despre datele generate de oameni și despre datele sintetice.
Ce sunt datele generate de oameni sau datele din lumea reală?
Pentru început, citiți acest articol și Google învață cât timp petreceți pe acest site web, care va fi folosit pentru a îmbunătăți SEO și experiența generală a utilizatorului. Cu alte cuvinte, datele generate de oameni nu sunt altceva decât date care sunt colectate de la oameni prin diverse activități, inclusiv interacțiuni cu rețelele sociale, tranzacții de comerț electronic, sondaje, intrări de senzori și multe altele.
Cea mai importantă parte a datelor generate de oameni este că reprezintă comportamente, opinii și modele din lumea reală, adesea capturate în medii naturale.
Iată câteva surse de date generate de oameni:
- Activitate pe internet: Cum reacționează oamenii la postările, clicurile, căutările și recenziile pe rețelele sociale.
- Istoricul achizițiilor: Înregistrări de cumpărături online, modele de cheltuieli etc.
- Date senzor: Dispozitive inteligente, sisteme IoT și dispozitive purtabile.
- Parere: Sondaje, recenzii despre produse, interviuri, conversații cu call center și sondaje.
Avantaje și dezavantaje ale generate de oameni
Pro-uri:
- Date reale: Datele generate de oameni oferă o reprezentare adevărată a modului în care indivizii gândesc, acționează și iau decizii în scenarii din lumea reală. Această autenticitate este de neprețuit, unde înțelegerea interacțiunilor și preferințelor naturale ale utilizatorilor este esențială pentru a crea experiențe semnificative și captivante.
- Context: Frumusețea datelor generate de oameni este contextul care include nuanțe culturale, temporale și situaționale.
- Validare: Datele sunt reale și pot fi verificate cu ușurință cu alte date pentru acuratețe (ceea ce nu se poate cu date sintetice).
Contra:
- Cost și scalabilitate: Acesta este cel mai mare dezavantaj al datelor generate de oameni, deoarece colectarea datelor din surse autentice este destul de costisitoare și nu poate fi scalată pentru sarcini specifice datelor, cum ar fi învățarea automată.
- Confidențialitate: Datele generate de oameni pot fi sensibile și personale. Dacă nu este manipulat corespunzător, ar putea afecta viața personală a sute de oameni.
- Prejudecăți: Oamenii sunt părtinitori, la fel și datele lor generate. Datele generate de oameni pot reflecta părtiniri societale și pot lipsi de diversitate.
Aplicații ale datelor din lumea reală
Farmaceutice
Oferă informații despre călătoriile pacienților, respectarea tratamentului și rezultatele asupra sănătății.
Servicii financiare
Găsește evaluările riscurilor, scorul de credit și detectarea fraudei folosind datele despre tranzacțiile reale ale clienților.
Sisteme autonome
Folosit la antrenarea vehiculelor cu conducere autonomă pentru a gestiona scenarii reale, condițiile drumurilor și modelele de trafic.
Comportamentul consumatorilor și al comerțului cu amănuntul
Urmărește interacțiunile reale cu clienții, tendințele de achiziție și preferințele pentru marketing personalizat.
Ce sunt datele sintetice?
După cum sugerează și numele, datele sintetice sunt generate artificial pe baza unor scenarii specifice. De exemplu, puteți crea date sintetice pentru o listă aleatorie de nume pentru a testa o aplicație de formular care ar arăta astfel:
| Nume | Vârstă |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Iată câteva dintre modalitățile de a genera date sintetice:
- Generare bazată pe reguli: Furnizați reguli și parametri predefiniti pentru a genera date sintetice.
- Modele statistice: Aici, seturile de date sintetice sunt create prin replicarea proprietăților statistice ale datelor reale.
- Tehnici bazate pe AI: În această abordare, utilizați tehnici moderne de IA, cum ar fi GAN-uri sau autoencodere variaționale pentru a genera date sintetice complexe.
Aplicații ale datelor sintetice
Antrenamentul modelului AI
De departe, acesta este cel mai important caz de utilizare al datelor sintetice, deoarece aveți nevoie de o cantitate mare de date care pot fi scalate pentru a vă antrena modelul AI.
Vehicule autonome
Datele sintetice pot fi folosite pentru a crea medii simulate pentru a antrena vehicule autonome pentru mai multe scenarii.
Augmentarea datelor
Datele sintetice sunt, de asemenea, folosite pentru a îmbunătăți seturile de date existente pentru rezultate mai bune în învățarea automată.
Avantaje și dezavantaje ale datelor sintetice
Pro-uri:
- Protecție a vieții private: Datele sintetice sunt generate fără informații reale despre oameni și nu conțin identificatori din lumea reală care să le facă prietenoase cu confidențialitatea.
- Personalizare: Datele sintetice pot fi generate cu parametri și reguli specifici ceea ce le face extrem de personalizabile în funcție de nevoile specifice.
- scalabilitate: Acesta este încă un alt mare avantaj al datelor sintetice în comparație cu datele generate de oameni, puteți scala datele sintetice în funcție de nevoile dvs.
- Eficiența costurilor: Deoarece poate fi generat prin intermediul computerelor și vă permite să generați date în cantități mari, este considerat destul de rentabil în comparație cu datele generate de oameni.
Contra:
- Lipsa perspectivei lumii reale: Acesta trebuie să fie cel mai mare dezavantaj al utilizării datelor sintetice, deoarece datele prost concepute pot eșua cu ușurință să reprezinte lumea reală.
- Testare riguroasă: Generarea de date sintetice precise necesită să efectuați teste riguroase pentru a alinia datele generate cu modelele reale de date.
- Expertiza tehnica: Spre deosebire de datele generate de oameni, generarea de date sintetice precise necesită abilități și instrumente avansate.
Diferențele cheie între datele generate de oameni și cele sintetice
Iată câteva dintre diferențele cheie dintre datele generate de oameni și datele sintetice:
| Aspect | Date generate de oameni | Date sintetice |
| Sursa | Activități și interacțiuni umane | Modele algoritmice și bazate pe inteligență artificială |
| Costat | Scump de colectat și etichetat | Cost-eficiente la scară |
| Părtinire | Reflectă prejudecățile din lumea reală | Controlat în timpul generării |
| Privacy | Risc de încălcare a datelor | Inerent anonim |
| scalabilitate | Limitat de activitatea umană | Usor scalabil |
| Diversitatea cazurilor de utilizare | Limitat de disponibilitate | Personalizat la nevoile de nișă |
Cum poate ajuta Shaip?
Shaip este una dintre platformele de top și are o rețea globală de peste 30,000 de specialiști în date calificați, care acoperă peste 100 de țări și peste 150 de limbi. Prin adăugarea asemenea diversitate de baze de date, ne asigurăm că obțineți datele care corespund preciziei și eficienței.
Pentru scenariile în care confidențialitatea este cea mai mare prioritate, Shaip vă poate ajuta prin generarea de date sintetice care sunt personalizate pentru nevoile dvs. și care sunt aliniate cu toate reglementările de confidențialitate. În sănătate, de exemplu, Shaip poate crea date sintetice care imită rapoartele pacienților fără a expune informații sensibile.
Shaip este mai mult decât un simplu furnizor de date - este un partener strategic angajat să ajute organizațiile să deblocheze adevăratul potențial al inteligenței artificiale.
