Date sintetice

Datele sintetice și rolul lor în lumea AI – Beneficii, cazuri de utilizare, tipuri și provocări

Cel mai recent adagiu conform căruia datele sunt noul ulei este adevărat și, la fel ca și combustibilul tău obișnuit, devine din ce în ce mai greu de găsit.

Cu toate acestea, date din lumea reală alimentează inițiativele de învățare automată și AI ale oricărei organizații. Cu toate acestea, obținerea de date de formare de calitate pentru proiectele lor este o provocare. Se datorează faptului că doar câteva companii pot accesa un flux de date, în timp ce restul își fac propriul flux. Și aceste date de antrenament făcute de sine, numite date sintetice, sunt eficiente, ieftine și disponibile.

Dar ce anume este date sintetice? Cum poate o afacere să genereze aceste date, să depășească provocările și să își valorifice avantajele?

Ce sunt datele sintetice?

Datele sintetice sunt date generate de computer care devin rapid o alternativă la datele din lumea reală. În loc să fie adunați din documentația din lumea reală, algoritmii de computer generează date sintetice.

Datele sintetice sunt artificiale generată prin algoritmi sau simulări pe computer care reflectă statistic sau matematic date din lumea reală.

Datele sintetice, conform cercetărilor, au aceleași proprietăți predictive ca și datele reale. Este generată prin modelarea tiparelor statistice și a proprietăților datelor din lumea reală.

Tendințe din industrie?

În conformitate cu Gartner cercetare, datele sintetice ar putea fi mai bune în scopuri de instruire AI. Se sugerează că datele sintetice s-ar putea dovedi uneori mai benefice decât datele reale colectate din evenimente, oameni sau obiecte reale. Această eficiență a datelor sintetice este motivul învățare profundă Dezvoltatorii de rețele neuronale îl folosesc din ce în ce mai mult pentru a dezvolta modele AI de ultimă generație.

Un raport privind datele sintetice a prezis că până în 2030, majoritatea datelor utilizate pentru model de învățare automată scopurile de instruire ar fi date sintetice generate prin simulări computerizate, algoritmi, modele statistice și multe altele. Cu toate acestea, datele sintetice reprezintă mai puțin de 1% din datele de piață în prezent, însă de 2024 se așteaptă să contribuie cu mai mult de 60% din toate datele generate.

De ce să folosiți date sintetice?

Pe măsură ce sunt dezvoltate aplicații AI avansate, companiilor le este dificil să achiziționeze cantități mari de seturi de date de calitate pentru antrenarea modelelor ML. Cu toate acestea, datele sintetice ajută oamenii de știință și dezvoltatorii de date să treacă peste aceste provocări și să dezvolte modele ML foarte credibile.

Dar de ce să folosim date sintetice?

Timpul necesar pentru generează date sintetice este mult mai puțin decât obținerea de date din evenimente sau obiecte reale. Companiile pot achiziționa date sintetice și pot dezvolta un set de date personalizat pentru proiectul lor mai rapid decât seturile de date dependente din lumea reală. Deci, într-o perioadă concisă, companiile pot pune mâna pe date de calitate adnotate și etichetate.

De exemplu, să presupunem că aveți nevoie de date despre evenimente care au loc rar sau despre cele care au foarte puține date de urmat. În acest caz, este posibil să se genereze date sintetice pe baza eșantioanelor de date din lumea reală, în special atunci când sunt necesare date pentru cazurile marginale. Un alt avantaj al utilizării datelor sintetice este că elimină problemele legate de confidențialitate, deoarece datele nu se bazează pe nicio persoană sau eveniment existent.

Date crescute și anonimizate versus date sintetice

Datele sintetice nu trebuie confundate cu datele augmentate. Mărirea datelor este o tehnică folosită de dezvoltatori pentru a adăuga un nou set de date la un set de date existent. De exemplu, acestea pot lumina o imagine, pot decupa sau roti.

Date anonimizate elimină toate informațiile de identificare personală conform politicilor și standardelor guvernamentale. Prin urmare, datele anonimizate sunt extrem de cruciale atunci când se dezvoltă modele financiare sau de asistență medicală.

În timp ce datele anonimizate sau augmentate nu sunt considerate parte din date sintetice. Dar dezvoltatorii pot crea date sintetice. Prin combinarea acestor două tehnici, cum ar fi amestecarea a două imagini de mașini, puteți dezvolta o imagine sintetică complet nouă a unei mașini.

Tipuri de date sintetice

Tipuri de date sintetice

Dezvoltatorii folosesc date sintetice, deoarece le permite să utilizeze date de înaltă calitate care maschează informațiile personale confidențiale, păstrând în același timp calitățile statistice ale datelor din lumea reală. Datele sintetice se împart în general în trei categorii majore:

  1. Complet sintetic

    Nu conține informații din datele originale. În schimb, un program de calculator care generează date utilizează anumiți parametri din datele originale, cum ar fi densitatea caracteristicilor. Apoi, folosind o astfel de caracteristică din lumea reală, generează aleatoriu densități de caracteristici estimate bazate pe metode generative, ceea ce asigură confidențialitatea completă a datelor cu prețul actualității datelor.

  2. Parțial sintetic

    Acesta înlocuiește anumite valori specifice ale datelor sintetice cu date din lumea reală. În plus, datele parțial sintetice înlocuiesc anumite lacune prezente în datele originale, iar oamenii de știință din date folosesc metodologii bazate pe model pentru a genera aceste date.

  3. Hibrid

    Combină atât datele din lumea reală, cât și datele sintetice. Acest tip de date alege înregistrări aleatorii din setul de date original și le înlocuiește cu înregistrări sintetice. Oferă beneficiile datelor sintetice și parțial sintetice prin combinarea confidențialității datelor cu utilitatea.

Să discutăm astăzi despre cerințele tale privind datele de instruire AI.

Cazuri de utilizare pentru date sintetice?

Deși sunt generate de un algoritm computerizat, datele sintetice reprezintă date reale cu acuratețe și încredere. Mai mult, există multe cazuri de utilizare pentru datele sintetice. Cu toate acestea, utilizarea sa este simțită acut ca un substitut pentru datele sensibile, în special în mediile care nu sunt de producție pentru instruire, testare și analiză. Unele dintre cele mai bune cazuri de utilizare ale datelor sintetice sunt:

Pregătire

Posibilitatea de a avea un model ML precis și de încredere depinde de datele pe care este antrenat. Și, dezvoltatorii depind de date sintetice atunci când sunt în lumea reală date de instruire este greu de găsit. Deoarece datele sintetice măresc valoarea datelor din lumea reală și elimină non-eșantioanele (evenimente sau modele rare), acestea ajută la creșterea eficienței modelelor AI.
Testarea

Atunci când testarea bazată pe date este esențială pentru dezvoltarea și succesul modelului ML, trebuie utilizate date sintetice. Motivul fiind datele sintetice este mult mai ușor de utilizat și mai rapid de procurat decât datele bazate pe reguli. De asemenea, este scalabil, fiabil și flexibil.
Analiză

Datele sintetice sunt lipsite de părtiniri care sunt de obicei prezente în datele din lumea reală. Face din datele sintetice un set de date foarte potrivit pentru testarea la stres a modelelor AI ale evenimentelor rare. De asemenea, analizează comportamentul modelului de date posibil.

Avantajele datelor sintetice

Oamenii de știință de date caută întotdeauna date de înaltă calitate, care sunt fiabile, echilibrate, lipsite de părtiniri și care reprezintă modele identificabile. Unele dintre avantajele utilizării datelor sintetice includ:

  • Datele sintetice sunt mai ușor de generat, mai puțin consumatoare de timp pentru adnotare și mai echilibrate.
  • Deoarece datele sintetice completează datele din lumea reală, este mai ușor să umpleți golurile de date în lumea reală
  • Este scalabil, flexibil și asigură confidențialitatea sau protecția informațiilor personale.
  • Este lipsit de dublări de date, părtinire și inexactități.
  • Există acces la date legate de cazuri marginale sau evenimente rare.
  • Generarea datelor este mai rapidă, mai ieftină și mai precisă.

Provocări ale seturilor de date sintetice

Similar oricărei metodologii noi de colectare a datelor, chiar și datele sintetice vin cu provocări.

primul Provocarea majoră este că datele sintetice nu vin cu valorile extreme. Deși sunt eliminate din seturile de date, aceste valori aberante care apar în mod natural prezente în datele din lumea reală ajută la antrenarea cu precizie a modelelor ML.

calitatea datelor sintetice poate varia pe parcursul setului de date. Deoarece datele sunt generate folosind date de semințe sau de intrare, calitatea datelor sintetice depinde de calitatea datelor de semințe. Dacă există părtinire în datele semințelor, puteți presupune cu siguranță că va exista părtinire în datele finale.

Adnotatorii umani ar trebui să verifice seturi de date sintetice temeinic pentru a asigura acuratețea prin utilizarea unor metode de control al calității.

Metode de generare a datelor sintetice

Metode de generare a datelor sintetice

Trebuie dezvoltat un model de încredere care poate imita un set de date autentic pentru a genera date sintetice. Apoi, în funcție de punctele de date prezente în setul de date real, este posibil să se genereze altele similare în seturile de date sintetice.

Pentru a face acest lucru, oamenii de știință de date utilizați rețele neuronale capabile să creeze puncte de date sintetice similare cu cele prezente în distribuția originală. Câteva dintre modurile în care rețelele neuronale generează date sunt:

Autoencodere variaționale

Autoencoderele variaționale sau VAE preiau o distribuție originală, o convertesc în distribuție latentă și o transformă înapoi în starea originală. Acest proces de codificare și decodare provoacă o „eroare de reconstrucție”. Aceste modele nesupravegheate generatoare de date sunt adepți în a învăța structura înnăscută a distribuției datelor și în dezvoltarea unui model complex.

Retele adversare generative

Spre deosebire de autoencoderele variaționale, un model nesupravegheat, rețele adverse generative sau GAN, este un model supravegheat utilizat pentru a dezvolta reprezentări de date extrem de realiste și detaliate. În această metodă, doi rețele neuronale sunt instruiți – o rețea generatoare va genera puncte de date false, iar celălalt discriminator va încerca să identifice punctele de date reale și false.

După mai multe runde de antrenament, generatorul va deveni expert în a genera puncte de date false complet credibile și realiste pe care discriminatorul nu le va putea identifica. GAN funcționează cel mai bine atunci când generează materiale sintetice date nestructurate. Cu toate acestea, dacă nu este construit și instruit de experți, poate genera puncte de date false de cantitate limitată.

Câmpul de radiație neural

Această metodă de generare a datelor sintetice este utilizată atunci când se creează noi vederi ale unei scene 3D existente parțial văzute. Neural Radiance Field sau algoritmul NeRF analizează un set de imagini, determină puncte focale de date din acestea și interpolează și adaugă noi puncte de vedere asupra imaginilor. Privind o imagine 3D statică ca o scenă 5D în mișcare, aceasta prezice întregul conținut al fiecărui voxel. Fiind conectat la rețeaua neuronală, NeRF completează aspectele lipsă ale imaginii dintr-o scenă.

Deși NeRF este foarte funcțional, este lent de redat și antrenat și ar putea genera imagini inutilizabile de calitate scăzută.

Deci, de unde puteți obține date sintetice?

Până acum, doar câțiva furnizori de seturi de date de instruire foarte avansate au reușit să furnizeze date sintetice de înaltă calitate. Puteți obține acces la instrumente open-source, cum ar fi Seif de date sintetice. Cu toate acestea, dacă doriți să achiziționați un set de date foarte fiabil, Shaip este locul potrivit pentru a merge, deoarece oferă o gamă largă de date de antrenament și servicii de adnotare. Mai mult decât atât, datorită experienței lor și parametrilor de calitate stabiliți, aceștia se adresează unei industrie extinse și oferă seturi de date pentru mai multe proiecte ML.

Partajare socială

Ați putea dori, de asemenea