Odată cu progresul tehnologiei, a existat o lipsă de date utilizate de modelele ML. Pentru a umple acest gol, sunt generate sau simulate o mulțime de date sintetice / date artificiale pentru a antrena modele ML. Colectarea datelor primare, deși foarte fiabilă, este adesea costisitoare și consumatoare de timp și, prin urmare, există o cerere tot mai mare de date simulate care pot fi sau nu exacte și imite experiențele din lumea reală. Articolul de mai jos încearcă doar să exploreze argumentele pro și contra.
Care este promisiunea datelor sintetice și când să le folosiți?
Date sintetice este generat algoritmic în loc să fie produs de incidente din lumea reală. Date reale, sunt observate direct din lumea reală. Este folosit pentru a obține cele mai bune perspective. Deși datele reale sunt valoroase, de obicei sunt costisitoare, necesită timp de colectat și imposibil de fezabil din cauza problemelor de confidențialitate. Datele sintetice devin, prin urmare, o alternativă secundară la datele reale și pot fi folosite pentru a dezvolta exact și modele avansate AI. Acest date generate artificial este utilizat împreună cu datele reale pentru a construi un set de date îmbunătățit care nu este plin de defecte inerente ale datelor reale.
Datele sintetice sunt cel mai bine utilizate pentru a testa un sistem nou dezvoltat în care datele reale sunt indisponibile sau părtinitoare. Datele sintetice pot suplimenta, de asemenea, datele reale, care sunt mici, care nu pot fi partajate, nu pot fi utilizate și nu pot fi mutate.
Sunt datele sintetice un must-have și esențiale pentru viitorul AI?
Știința datelor profesioniștii introduc informații în modelul AI pentru a dezvolta date sintetice care pot fi utilizate pentru demonstrații de produse și prototipuri interne. De exemplu, instituțiile financiare pot folosi date sintetice pentru a simula fluctuațiile și comportamentul pieței pentru a identifica frauda și a lua decizii mai bune.
Datele sintetice sunt, de asemenea, folosite pentru a spori acuratețea și eficiența modelelor de învățare automată. Date din lumea reală nu poate explica toate combinațiile în evenimente plauzibile sau probabil să se întâmple în lumea reală. Datele sintetice pot fi folosite pentru a genera perspective pentru cazurile marginale și evenimentele care nu s-au întâmplat încă în lumea reală.
Care sunt riscurile datelor sintetice?
Unul dintre avantajele majore ale datelor sintetice este, fără îndoială, rentabilitatea și lipsa preocupărilor legate de confidențialitate. Cu toate acestea, vine cu setul său de limitări și riscuri.
În primul rând, calitatea datelor sintetice depinde adesea de modelul care a ajutat la crearea și dezvoltarea acestora. În plus, înainte de a utiliza date sintetice, trebuie să treacă printr-o varietate de pași de verificare pentru a asigura veridicitatea rezultatelor sale, comparându-le cu modele de date adnotate de om, din lumea reală.
Datele sintetice pot fi, de asemenea, înșelătoare și nu sunt complet imune la problemele de confidențialitate. În plus, ar putea exista mai puțini utilizatori pentru datele sintetice, deoarece ar putea fi percepute ca fiind false sau sub standard.
În sfârșit, întrebări referitoare la metodele folosite creați date sintetice ar putea apărea și. Problemele referitoare la transparența tehnicilor de generare a datelor trebuie, de asemenea, să li se răspundă.
De ce să folosiți date sintetice?
Obținerea unor cantități mari de date de calitate pentru a antrena un model în intervalul de timp prestabilit este o provocare pentru multe companii. În plus, etichetarea manuală a datelor este un proces lent și costisitor. De aceea, generarea de date sintetice poate ajuta companiile să depășească aceste provocări și să dezvolte rapid modele credibile.
Datele sintetice reduc dependența de date originale și limitează nevoia de a-l capta. Este o metodă mai ușoară, rentabilă și care economisește timp de a genera seturi de date. Cantități mari de date de calitate pot fi dezvoltate într-un timp mult mai scurt în comparație cu datele din lumea reală. Este util în special pentru generarea de date bazate pe evenimente marginale – evenimente care apar rar. În plus, datele sintetice pot fi etichetate și adnotate automat pe măsură ce sunt generate, reducând timpul necesar pentru etichetarea datelor.
Când preocupările privind confidențialitatea și securitatea datelor sunt preocupări principale, seturi de date sintetice poate fi folosit pentru a minimiza riscurile. Datele din lumea reală trebuie anonimizate pentru a fi considerate utilizabile date de instruire. Chiar și cu anonimizarea, cum ar fi eliminarea identificatorilor din setul de date, este încă posibil ca o altă variabilă să acționeze ca o variabilă de identificare. Din fericire, nu este niciodată cazul datelor sintetice, deoarece nu s-au bazat niciodată pe o persoană reală sau pe un eveniment real.
Avantajele datelor sintetice față de datele reale
Avantajele majore ale seturilor de date sintetice față de seturi de date originale sunt
- Cu date sintetice, este posibil să se genereze o cantitate nelimitată de date conform cerințelor modelului.
- Cu date sintetice, este posibil să construiți un set de date de calitate care poate fi riscant și costisitor de colectat.
- Cu date sintetice, este posibil să obțineți date de înaltă calitate care sunt etichetate și adnotate automat.
- Generarea de date și adnotarea nu sunt la fel consumă timp asa cum este cu datele reale.
De ce să folosiți date sintetice (date sintetice vs date reale)
Datele reale pot fi periculoase de procurat
Cel mai important, datele reale pot fi uneori periculos de procurat. Dacă luați vehicule autonome, de exemplu, nu se poate aștepta ca AI să se bazeze doar pe date din lumea reală pentru a testa modelul. Inteligența artificială care rulează vehiculul autonom trebuie să testeze modelul pentru evitarea accidentelor, dar a pune mâna pe accidente poate fi riscant, costisitor și nesigur - făcând din simulare singura opțiune de testare.
Datele reale ar putea fi bazate pe evenimente rare
Dacă datele reale sunt greu de procurat din cauza rarității evenimentului, atunci datele sintetice sunt singura soluție. Datele sintetice pot fi folosite pentru a genera date bazate pe evenimente rare pentru a antrena modelele.
Datele sintetice pot fi personalizate
Datele sintetice pot fi personalizate și controlate de utilizator. Pentru a vă asigura că datele sintetice nu lipsesc cazuri de margine, acestea pot fi completate cu date reale. În plus, frecvența evenimentului, distribuția și diversitatea pot fi controlate de utilizator.
Datele sintetice vin cu adnotare automată
Unul dintre motivele pentru care datele sintetice sunt preferate față de datele reale este că vine cu adnotare perfectă. În loc să adnoteze manual datele, datele sintetice vin cu adnotări automate pentru fiecare obiect. Nu trebuie să plătiți suplimentar pentru etichetarea datelor, ceea ce face ca datele sintetice să fie o alegere mai rentabilă.
Datele sintetice permit adnotarea datelor nevizibile
Există unele elemente în datele vizuale pe care oamenii sunt în mod inerent incapabili să le interpreteze și, prin urmare, să le adnoteze. Este unul dintre motivele majore ale impulsului industriei către datele sintetice. De exemplu, aplicațiile dezvoltate pe baza imaginilor în infraroșu sau a vederii radar pot funcționa numai pe adnotarea datelor sintetice, deoarece ochiul uman nu poate înțelege imaginile.
Unde puteți aplica datele sintetice?
Odată cu lansarea de noi instrumente și produse, datele sintetice pot juca un rol major în dezvoltarea Inteligență artificială și modele de învățare automată.
În acest moment, datele sintetice sunt valorificate pe scară largă de către - viziune computerizată și date tabulare.
Cu viziunea computerizată, modelele AI detectează modele în imagini. Camerele, echipate cu aplicații de viziune computerizată, sunt folosite în multe industrii, cum ar fi drone, auto și medicină. Datele tabelare primesc multă acțiune din partea cercetătorilor. Datele sintetice deschid porțile dezvoltării de aplicații pentru sănătate, care până acum erau restricționate din cauza problemelor de încălcare a confidențialității.
Provocări ale datelor sintetice
Există trei provocări majore în utilizarea datelor sintetice. Sunt:
Ar trebui să reflecte realitatea
Datele sintetice ar trebui să reflecte realitatea cât mai exact posibil. Cu toate acestea, uneori este imposibil generează date sintetice care nu conține elemente de date cu caracter personal. Pe de altă parte, dacă datele sintetice nu reflectă realitatea, nu vor putea prezenta modele necesare pentru formarea și testarea modelului. Antrenarea modelelor dvs. pe date nerealiste nu produce perspective credibile.
Ar trebui să fie lipsită de părtinire
Similar datelor reale, datele sintetice ar putea fi, de asemenea, susceptibile de părtinire istorică. Datele sintetice pot reproduce părtiniri dacă sunt generate prea precis din datele reale. Oamenii de știință ai datelor trebuie să țină seama de părtinire atunci când se dezvoltă modele ML pentru a se asigura că datele sintetice nou generate sunt mai reprezentative pentru realitate.
Ar trebui să fie liber de probleme de confidențialitate
Dacă datele sintetice generate din datele din lumea reală sunt prea asemănătoare între ele, atunci și ele pot crea aceleași probleme de confidențialitate. Atunci când datele din lumea reală conțin identificatori personali, atunci datele sintetice generate de acestea pot fi, de asemenea, supuse reglementărilor privind confidențialitatea.
Gânduri finale: datele sintetice deblochează noi posibilități
Atunci când puneți în față datele sintetice și datele din lumea reală, datele sintetice nu sunt cu mult în urmă din trei puncte de vedere - colectare de date mai rapidă, flexibilitate și scalabilitate. Prin ajustarea parametrilor, este posibil să se genereze un nou set de date care poate fi periculos de colectat sau poate să nu fie disponibil în realitate.
Datele sintetice ajută la prognozarea, anticiparea tendințelor pieței și elaborarea de planuri solide pentru viitor. În plus, datele sintetice pot fi folosite pentru a testa veridicitatea modelelor, premisele lor și diferite rezultate.
În cele din urmă, datele sintetice pot face lucruri mult mai inovatoare decât pot realiza datele reale. Cu date sintetice, este posibil să alimentam modele cu scenarii care ne vor oferi o privire asupra viitorului nostru.
