Η πιο πρόσφατη παροιμία των δεδομένων ότι το νέο λάδι είναι αληθινή, και όπως το κανονικό σας καύσιμο, γίνεται δύσκολο να το βρείτε.
Ωστόσο, δεδομένα πραγματικού κόσμου τροφοδοτεί τις πρωτοβουλίες μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης οποιουδήποτε οργανισμού. Ωστόσο, η λήψη ποιοτικών δεδομένων κατάρτισης για τα έργα τους είναι μια πρόκληση. Είναι επειδή μόνο λίγες εταιρείες μπορούν να έχουν πρόσβαση σε μια ροή δεδομένων, ενώ οι υπόλοιπες κάνουν τη δική τους. Και αυτά τα προσωπικά δεδομένα εκπαίδευσης που ονομάζονται συνθετικά δεδομένα είναι αποτελεσματικά, φθηνά και διαθέσιμα.
Αλλά τι ακριβώς είναι συνθετικά δεδομένα? Πώς μπορεί μια επιχείρηση να δημιουργήσει αυτά τα δεδομένα, να ξεπεράσει τις προκλήσεις και να αξιοποιήσει τα πλεονεκτήματά της;
Τι είναι τα Συνθετικά Δεδομένα;
Τα συνθετικά δεδομένα είναι δεδομένα που παράγονται από υπολογιστή και γίνονται γρήγορα εναλλακτική στα δεδομένα του πραγματικού κόσμου. Αντί να συλλέγονται από τεκμηρίωση του πραγματικού κόσμου, οι αλγόριθμοι υπολογιστών δημιουργούν συνθετικά δεδομένα.
Τα συνθετικά δεδομένα είναι τεχνητά παράγεται με αλγόριθμους ή προσομοιώσεις υπολογιστή που αντικατοπτρίζουν στατιστικά ή μαθηματικά δεδομένα του πραγματικού κόσμου.
Τα συνθετικά δεδομένα, σύμφωνα με έρευνες, έχουν τις ίδιες προγνωστικές ιδιότητες με τα πραγματικά δεδομένα. Παράγεται με τη μοντελοποίηση των στατιστικών προτύπων και ιδιοτήτων των δεδομένων του πραγματικού κόσμου.
Τάσεις του κλάδου;
Σύμφωνα με Gartner έρευνα, τα συνθετικά δεδομένα θα μπορούσαν να είναι καλύτερα για σκοπούς εκπαίδευσης AI. Προτείνεται ότι τα συνθετικά δεδομένα θα μπορούσαν μερικές φορές να αποδειχθούν πιο ωφέλιμα από τα πραγματικά δεδομένα που συλλέγονται από πραγματικά γεγονότα, ανθρώπους ή αντικείμενα. Αυτή η αποτελεσματικότητα των συνθετικών δεδομένων είναι ο λόγος βαθιά μάθηση Οι προγραμματιστές νευρωνικών δικτύων το χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο για την ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης υψηλής τεχνολογίας.
Μια έκθεση για τα συνθετικά δεδομένα προέβλεψε ότι έως το 2030, τα περισσότερα από τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για μοντέλο μηχανικής μάθησης εκπαιδευτικοί σκοποί θα ήταν συνθετικά δεδομένα που παράγονται μέσω προσομοιώσεων υπολογιστή, αλγορίθμων, στατιστικών μοντέλων και άλλων. Ωστόσο, τα συνθετικά δεδομένα αντιπροσωπεύουν λιγότερο από το 1% των δεδομένων της αγοράς επί του παρόντος, ωστόσο 2024 αναμένεται να συνεισφέρει περισσότερο από το 60% του συνόλου των δεδομένων που παράγονται.
Γιατί να χρησιμοποιήσετε συνθετικά δεδομένα;
Καθώς αναπτύσσονται προηγμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, οι εταιρείες δυσκολεύονται να αποκτήσουν μεγάλες ποσότητες ποιοτικών συνόλων δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων ML. Ωστόσο, τα συνθετικά δεδομένα βοηθούν τους επιστήμονες δεδομένων και τους προγραμματιστές να ξεπεράσουν αυτές τις προκλήσεις και να αναπτύξουν εξαιρετικά αξιόπιστα μοντέλα ML.
Αλλά γιατί να χρησιμοποιήσετε συνθετικά δεδομένα;
Ο χρόνος που χρειάζεται για να δημιουργούν συνθετικά δεδομένα είναι πολύ λιγότερο από την απόκτηση δεδομένων από πραγματικά γεγονότα ή αντικείμενα. Οι εταιρείες μπορούν να αποκτήσουν συνθετικά δεδομένα και να αναπτύξουν ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων για το έργο τους πιο γρήγορα από ό,τι εξαρτώμενα από τον πραγματικό κόσμο σύνολα δεδομένων. Έτσι, μέσα σε μια σύντομη περίοδο, οι εταιρείες μπορούν να πάρουν στα χέρια τους σχολιασμένα και με ετικέτα δεδομένα ποιότητας.
Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι χρειάζεστε δεδομένα σχετικά με συμβάντα που συμβαίνουν σπάνια ή εκείνα που έχουν πολύ λίγα δεδομένα. Σε αυτήν την περίπτωση, είναι δυνατή η δημιουργία συνθετικών δεδομένων με βάση δείγματα δεδομένων πραγματικού κόσμου, ειδικά όταν απαιτούνται δεδομένα για περιπτώσεις ακμών. Ένα άλλο πλεονέκτημα της χρήσης συνθετικών δεδομένων είναι ότι εξαλείφει τις ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο, καθώς τα δεδομένα δεν βασίζονται σε κανένα υπάρχον άτομο ή συμβάν.
Αυξημένη και ανωνυμοποιημένη έναντι συνθετικών δεδομένων
Τα συνθετικά δεδομένα δεν πρέπει να συγχέονται με τα επαυξημένα δεδομένα. Αύξηση δεδομένων είναι μια τεχνική που χρησιμοποιούν οι προγραμματιστές για να προσθέσουν ένα νέο σύνολο δεδομένων σε ένα υπάρχον σύνολο δεδομένων. Για παράδειγμα, μπορεί να φωτίσουν μια εικόνα, να περικόψουν ή να περιστρέψουν.
Ανώνυμα δεδομένα καταργεί όλα τα προσωπικά στοιχεία αναγνώρισης σύμφωνα με τις κυβερνητικές πολιτικές και πρότυπα. Επομένως, τα ανώνυμα δεδομένα είναι εξαιρετικά σημαντικά κατά την ανάπτυξη μοντέλων οικονομικών ή υγειονομικής περίθαλψης.
Ενώ τα ανώνυμα ή επαυξημένα δεδομένα δεν θεωρούνται μέρος του συνθετικά δεδομένα. Αλλά οι προγραμματιστές μπορούν να δημιουργήσουν συνθετικά δεδομένα. Συνδυάζοντας αυτές τις δύο τεχνικές, όπως η ανάμειξη δύο εικόνων αυτοκινήτων, μπορείτε να αναπτύξετε μια εντελώς νέα συνθετική εικόνα ενός αυτοκινήτου.
Τύποι Συνθετικών Δεδομένων
Οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν συνθετικά δεδομένα καθώς τους επιτρέπουν να χρησιμοποιούν δεδομένα υψηλής ποιότητας που συγκαλύπτουν προσωπικές εμπιστευτικές πληροφορίες διατηρώντας παράλληλα τις στατιστικές ιδιότητες των δεδομένων του πραγματικού κόσμου. Τα συνθετικά δεδομένα εμπίπτουν γενικά σε τρεις μεγάλες κατηγορίες:
Πλήρως συνθετικό
Δεν περιέχει πληροφορίες από τα αρχικά δεδομένα. Αντίθετα, ένα πρόγραμμα υπολογιστή που δημιουργεί δεδομένα χρησιμοποιεί ορισμένες παραμέτρους από τα αρχικά δεδομένα, όπως η πυκνότητα χαρακτηριστικών. Στη συνέχεια, χρησιμοποιώντας ένα τέτοιο χαρακτηριστικό του πραγματικού κόσμου, δημιουργεί τυχαία εκτιμώμενες πυκνότητες χαρακτηριστικών με βάση τις μεθόδους παραγωγής, γεγονός που διασφαλίζει την πλήρη προστασία της ιδιωτικής ζωής των δεδομένων με το κόστος της επικαιρότητας των δεδομένων.
Μερικώς συνθετικό
Αντικαθιστά ορισμένες συγκεκριμένες τιμές συνθετικών δεδομένων με δεδομένα πραγματικού κόσμου. Επιπλέον, τα εν μέρει συνθετικά δεδομένα αντικαθιστούν ορισμένα κενά που υπάρχουν στα αρχικά δεδομένα και οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν μεθοδολογίες βασισμένες σε μοντέλα για τη δημιουργία αυτών των δεδομένων.
Υβριδικό
Συνδυάζει δεδομένα πραγματικού κόσμου και συνθετικά δεδομένα. Αυτός ο τύπος δεδομένων επιλέγει τυχαίες εγγραφές από το αρχικό σύνολο δεδομένων και τις αντικαθιστά με συνθετικές εγγραφές. Παρέχει τα οφέλη των συνθετικών και μερικώς συνθετικών δεδομένων συνδυάζοντας το απόρρητο δεδομένων με τη χρησιμότητα.
Θήκες χρήσης για συνθετικά δεδομένα;
Αν και παράγονται από έναν αλγόριθμο υπολογιστή, τα συνθετικά δεδομένα αντιπροσωπεύουν πραγματικά δεδομένα με ακρίβεια και αξιοπιστία. Επιπλέον, υπάρχουν πολλές περιπτώσεις χρήσης για συνθετικά δεδομένα. Ωστόσο, η χρήση του γίνεται έντονα αισθητή ως υποκατάστατο ευαίσθητων δεδομένων, ειδικά σε περιβάλλοντα μη παραγωγής για εκπαίδευση, δοκιμή και ανάλυση. Μερικές από τις καλύτερες περιπτώσεις χρήσης συνθετικών δεδομένων είναι:
Εκπαίδευση
Η δυνατότητα ύπαρξης ενός ακριβούς και αξιόπιστου μοντέλου ML εξαρτάται από τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται. Και, οι προγραμματιστές εξαρτώνται από συνθετικά δεδομένα σε πραγματικό κόσμο δεδομένα κατάρτισης είναι δύσκολο να βρεθεί. Δεδομένου ότι τα συνθετικά δεδομένα αυξάνουν την αξία των δεδομένων του πραγματικού κόσμου και αφαιρούν μη δείγματα (σπάνια συμβάντα ή μοτίβα), συμβάλλουν στην αύξηση της αποτελεσματικότητας των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
Δοκιμές
Όταν η δοκιμή βάσει δεδομένων είναι κρίσιμη για την ανάπτυξη και την επιτυχία του μοντέλου ML, πρέπει να χρησιμοποιούνται συνθετικά δεδομένα. Ο λόγος είναι ότι τα συνθετικά δεδομένα είναι πολύ πιο εύκολο στη χρήση και πιο γρήγορη απόκτηση από τα δεδομένα που βασίζονται σε κανόνες. Είναι επίσης επεκτάσιμο, αξιόπιστο και ευέλικτο.
Ανάλυση
Τα συνθετικά δεδομένα είναι απαλλαγμένα από μεροληψία που υπάρχει συνήθως σε δεδομένα πραγματικού κόσμου. Καθιστά τα συνθετικά δεδομένα ένα πολύ κατάλληλο σύνολο δεδομένων για μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης με στρες για σπάνια συμβάντα. Αναλύει επίσης την πιθανή συμπεριφορά του μοντέλου δεδομένων.
Πλεονεκτήματα των συνθετικών δεδομένων
Οι επιστήμονες δεδομένων αναζητούν πάντα δεδομένα υψηλής ποιότητας που είναι αξιόπιστα, ισορροπημένα, χωρίς προκαταλήψεις και αντιπροσωπεύουν αναγνωρίσιμα μοτίβα. Μερικά από τα πλεονεκτήματα της χρήσης συνθετικών δεδομένων περιλαμβάνουν:
- Τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούνται ευκολότερα, ο σχολιασμός είναι λιγότερο χρονοβόρα και πιο ισορροπημένα.
- Δεδομένου ότι τα συνθετικά δεδομένα συμπληρώνουν δεδομένα πραγματικού κόσμου, διευκολύνει την κάλυψη των κενών δεδομένων στον πραγματικό κόσμο
- Είναι επεκτάσιμο, ευέλικτο και διασφαλίζει την προστασία του απορρήτου ή των προσωπικών πληροφοριών.
- Είναι απαλλαγμένο από αντιγραφές δεδομένων, μεροληψίες και ανακρίβειες.
- Υπάρχει πρόσβαση σε δεδομένα που σχετίζονται με περιπτώσεις ακμών ή σπάνια συμβάντα.
- Η παραγωγή δεδομένων είναι ταχύτερη, φθηνότερη και ακριβέστερη.
Προκλήσεις των συνθετικών συνόλων δεδομένων
Παρόμοια με κάθε νέα μεθοδολογία συλλογής δεδομένων, ακόμη και τα συνθετικά δεδομένα παρουσιάζουν προκλήσεις.
Η πρώτα Η κύρια πρόκληση είναι ότι δεν υπάρχουν συνθετικά δεδομένα υπερβολικά υψηλά. Αν και αφαιρέθηκαν από σύνολα δεδομένων, αυτά τα φυσικά ακραία σημεία που υπάρχουν στα δεδομένα του πραγματικού κόσμου βοηθούν στην ακριβή εκπαίδευση των μοντέλων ML.
Η ποιότητα των συνθετικών δεδομένων μπορεί να διαφέρει σε όλο το σύνολο δεδομένων. Δεδομένου ότι τα δεδομένα δημιουργούνται με χρήση δεδομένων εκκίνησης ή εισόδου, η ποιότητα των συνθετικών δεδομένων εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων σποράς. Εάν υπάρχει μεροληψία στα αρχικά δεδομένα, μπορείτε να υποθέσετε με ασφάλεια ότι θα υπάρχει προκατάληψη στα τελικά δεδομένα.
Οι ανθρώπινοι σχολιαστές πρέπει να ελέγχουν συνθετικά σύνολα δεδομένων διεξοδικά για να διασφαλιστεί η ακρίβεια χρησιμοποιώντας ορισμένες μεθόδους ποιοτικού ελέγχου.
Μέθοδοι για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων
Πρέπει να αναπτυχθεί ένα αξιόπιστο μοντέλο που μπορεί να μιμείται αυθεντικά δεδομένα για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων. Στη συνέχεια, ανάλογα με τα σημεία δεδομένων που υπάρχουν στο πραγματικό σύνολο δεδομένων, είναι δυνατό να δημιουργηθούν παρόμοια στα συνθετικά σύνολα δεδομένων.
Για να γινει αυτο, οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιήστε νευρωνικά δίκτυα ικανά να δημιουργήσουν συνθετικά σημεία δεδομένων παρόμοια με αυτά που υπάρχουν στην αρχική διανομή. Μερικοί από τους τρόπους με τους οποίους τα νευρωνικά δίκτυα παράγουν δεδομένα είναι:
Παραλλαγές αυτόματων κωδικοποιητών
Οι μεταβλητοί αυτόματος κωδικοποιητές ή VAE καταλαμβάνουν μια αρχική διανομή, τη μετατρέπουν σε λανθάνουσα διανομή και τη μετατρέπουν ξανά στην αρχική κατάσταση. Αυτή η διαδικασία κωδικοποίησης και αποκωδικοποίησης επιφέρει ένα «σφάλμα ανακατασκευής». Αυτά τα μοντέλα παραγωγής δεδομένων χωρίς επίβλεψη είναι ικανά να μαθαίνουν την έμφυτη δομή της διανομής δεδομένων και να αναπτύσσουν ένα σύνθετο μοντέλο.
Γενετικά Διαφορικά Δίκτυα
Σε αντίθεση με τους αυτοκωδικοποιητές παραλλαγών, ένα μοντέλο χωρίς επίβλεψη, τα παραγωγικά αντίθετα δίκτυα ή το GAN, είναι ένα εποπτευόμενο μοντέλο που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη εξαιρετικά ρεαλιστικών και λεπτομερών αναπαραστάσεων δεδομένων. Σε αυτή τη μέθοδο, δύο νευρωνικά δίκτυα εκπαιδεύονται – το ένα δίκτυο γεννήτριας θα δημιουργήσει πλαστά σημεία δεδομένων και ο άλλος υπεύθυνος διάκρισης θα προσπαθήσει να εντοπίσει πραγματικά και πλαστά σημεία δεδομένων.
Μετά από αρκετούς κύκλους εκπαίδευσης, η γεννήτρια θα γίνει ικανή στη δημιουργία απολύτως πιστευτών και ρεαλιστικών σημείων πλαστών δεδομένων που δεν θα μπορεί να αναγνωρίσει ο υπεύθυνος διάκρισης. Το GAN λειτουργεί καλύτερα όταν δημιουργείται συνθετικό μη δομημένα δεδομένα. Ωστόσο, εάν δεν έχει κατασκευαστεί και εκπαιδευτεί από ειδικούς, μπορεί να δημιουργήσει πλαστά σημεία δεδομένων περιορισμένης ποσότητας.
Πεδίο νευρικής ακτινοβολίας
Αυτή η μέθοδος παραγωγής συνθετικών δεδομένων χρησιμοποιείται κατά τη δημιουργία νέων προβολών μιας υπάρχουσας μερικώς εμφανισμένης τρισδιάστατης σκηνής. Το Neural Radiance Field ή ο αλγόριθμος NeRF αναλύει ένα σύνολο εικόνων, προσδιορίζει εστιακά σημεία δεδομένων σε αυτά και παρεμβάλλει και προσθέτει νέες απόψεις στις εικόνες. Βλέποντας μια στατική τρισδιάστατη εικόνα ως κινούμενη 3Δ σκηνή, προβλέπει ολόκληρο το περιεχόμενο κάθε voxel. Με τη σύνδεση στο νευρωνικό δίκτυο, το NeRF συμπληρώνει πτυχές της εικόνας που λείπουν σε μια σκηνή.
Αν και το NeRF είναι εξαιρετικά λειτουργικό, είναι αργή στην απόδοση και την εκπαίδευση και μπορεί να δημιουργήσει εικόνες χαμηλής ποιότητας που δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν.
Λοιπόν, πού μπορείτε να βρείτε συνθετικά δεδομένα;
Μέχρι στιγμής, μόνο λίγοι πολύ προηγμένοι πάροχοι δεδομένων κατάρτισης κατάφεραν να παρέχουν συνθετικά δεδομένα υψηλής ποιότητας. Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση σε εργαλεία ανοιχτού κώδικα όπως Θησαυροφυλάκιο συνθετικών δεδομένων. Ωστόσο, εάν θέλετε να αποκτήσετε ένα εξαιρετικά αξιόπιστο σύνολο δεδομένων, Σάιπ είναι το κατάλληλο μέρος για να πάτε, καθώς προσφέρουν ένα ευρύ φάσμα υπηρεσιών δεδομένων εκπαίδευσης και σχολιασμού. Επιπλέον, χάρη στην εμπειρία τους και τις καθιερωμένες παραμέτρους ποιότητας, καλύπτουν μια ευρεία βιομηχανία και παρέχουν σύνολα δεδομένων για πολλά έργα ML.