Με την πρόοδο της τεχνολογίας, υπήρξε έλλειψη δεδομένων που χρησιμοποιούνται από τα μοντέλα ML. Για να καλυφθεί αυτό το κενό, παράγονται ή προσομοιώνονται πολλά συνθετικά δεδομένα / τεχνητά δεδομένα για την εκπαίδευση μοντέλων ML. Η συλλογή πρωτογενών δεδομένων, παρόλο που είναι εξαιρετικά αξιόπιστη, είναι συχνά δαπανηρή και χρονοβόρα και ως εκ τούτου υπάρχει αυξανόμενη ζήτηση για προσομοιωμένα δεδομένα που μπορεί να είναι ή να μην είναι ακριβή και να μιμούνται εμπειρίες του πραγματικού κόσμου. Το παρακάτω άρθρο απλώς προσπαθεί να διερευνήσει τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα.
Ποια είναι η υπόσχεση των συνθετικών δεδομένων και πότε να τα χρησιμοποιήσουμε;
Συνθετικά δεδομένα παράγεται αλγοριθμικά αντί να παράγεται από συμβάντα πραγματικού κόσμου. Τα πραγματικά δεδομένα, παρατηρούνται άμεσα από τον πραγματικό κόσμο. Χρησιμοποιείται για την εξαγωγή των καλύτερων γνώσεων. Αν και τα πραγματικά δεδομένα είναι πολύτιμα, είναι συνήθως ακριβά, χρονοβόρα στη συλλογή τους και ανέφικτα λόγω ζητημάτων απορρήτου. Ως εκ τούτου, τα συνθετικά δεδομένα γίνονται δευτερεύοντα/εναλλακτικά των πραγματικών δεδομένων και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη ακριβών και προηγμένα μοντέλα AI. Αυτό δεδομένα που δημιουργούνται τεχνητά χρησιμοποιείται μαζί με πραγματικά δεδομένα για τη δημιουργία ενός βελτιωμένου συνόλου δεδομένων που δεν είναι γεμάτη με τα εγγενή σφάλματα των πραγματικών δεδομένων.
Τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται καλύτερα για τη δοκιμή ενός πρόσφατα αναπτυγμένου συστήματος όπου τα πραγματικά δεδομένα δεν είναι διαθέσιμα ή μεροληπτικά. Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν επίσης να συμπληρώσουν τα πραγματικά δεδομένα, τα οποία είναι μικρά, μη κοινοποιήσιμα, μη χρησιμοποιήσιμα και μη μετακινούμενα.
Είναι τα συνθετικά δεδομένα απαραίτητο και απαραίτητο για το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης;
Επιστημονικά δεδομένα Οι επαγγελματίες εισάγουν πληροφορίες στο μοντέλο AI για την ανάπτυξη συνθετικών δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για επιδείξεις προϊόντων και εσωτερικά πρωτότυπα. Για παράδειγμα, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα μπορούν να χρησιμοποιήσουν συνθετικά δεδομένα για να προσομοιώσουν τις διακυμάνσεις και τη συμπεριφορά της αγοράς για να εντοπίσουν την απάτη και να λάβουν καλύτερες αποφάσεις.
Τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται επίσης για την ενίσχυση της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητας των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Δεδομένα πραγματικού κόσμου δεν μπορεί να εξηγήσει όλους τους συνδυασμούς σε γεγονότα που είναι εύλογο ή πιθανό να συμβούν στον πραγματικό κόσμο. Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία πληροφοριών για περιπτώσεις αιχμής και συμβάντα που δεν έχουν συμβεί ακόμη στον πραγματικό κόσμο.
Ποιοι είναι οι κίνδυνοι των συνθετικών δεδομένων;
Ένα από τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα των συνθετικών δεδομένων είναι αναμφισβήτητα η σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας και η έλλειψη ανησυχιών σχετικά με το απόρρητο. Ωστόσο, έρχεται με το σύνολο των περιορισμών και των κινδύνων του.
Πρώτον, η ποιότητα των συνθετικών δεδομένων συχνά εξαρτάται από το μοντέλο που βοήθησε στη δημιουργία και την ανάπτυξή τους. Επιπλέον, πριν από τη χρήση συνθετικών δεδομένων, πρέπει να υποβληθεί σε διάφορα βήματα επαλήθευσης για να διασφαλίσει την ακρίβεια των αποτελεσμάτων του συγκρίνοντάς τα με μοντέλα δεδομένων πραγματικού κόσμου που έχουν σχολιαστεί από τον άνθρωπο.
Τα συνθετικά δεδομένα μπορεί επίσης να είναι παραπλανητικά και να μην είναι εντελώς απρόσβλητα σε ζητήματα απορρήτου. Επιπλέον, θα μπορούσαν να υπάρξουν λιγότεροι χρήστες για συνθετικά δεδομένα, καθώς θα μπορούσαν να θεωρηθούν πλαστά ή κατώτερα των προτύπων.
Τέλος, ερωτήσεις σχετικά με τις μεθόδους που χρησιμοποιήθηκαν δημιουργία συνθετικών δεδομένων θα μπορούσε επίσης να προκύψει. Πρέπει επίσης να απαντηθούν ζητήματα σχετικά με τη διαφάνεια των τεχνικών παραγωγής δεδομένων.
Γιατί να χρησιμοποιήσετε συνθετικά δεδομένα;
Η απόκτηση μεγάλων ποσοτήτων ποιοτικών δεδομένων για την εκπαίδευση ενός μοντέλου εντός του προκαθορισμένου χρονικού πλαισίου είναι πρόκληση για πολλές επιχειρήσεις. Επιπλέον, η μη αυτόματη επισήμανση δεδομένων είναι μια αργή και δαπανηρή διαδικασία. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η παραγωγή συνθετικών δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να ξεπεράσουν αυτές τις προκλήσεις και να αναπτύξουν γρήγορα αξιόπιστα μοντέλα.
Τα συνθετικά δεδομένα μειώνουν την εξάρτηση από αρχικά δεδομένα και περιορίζει την ανάγκη αποτύπωσής του. Είναι μια ευκολότερη, οικονομικά αποδοτική και χρονοβόρα μέθοδος δημιουργίας συνόλων δεδομένων. Μεγάλες ποσότητες δεδομένων ποιότητας μπορούν να αναπτυχθούν σε πολύ μικρότερο χρόνο σε σύγκριση με δεδομένα του πραγματικού κόσμου. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τη δημιουργία δεδομένων που βασίζονται σε συμβάντα ακμών – συμβάντα που συμβαίνουν σπάνια. Επιπλέον, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν αυτόματα να επισημαίνονται και να σχολιάζονται καθώς δημιουργούνται, μειώνοντας τον χρόνο που απαιτείται για την επισήμανση δεδομένων.
Όταν τα ζητήματα απορρήτου και η ασφάλεια των δεδομένων είναι πρωταρχικά ζητήματα, συνθετικά σύνολα δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ελαχιστοποίηση των κινδύνων. Τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου πρέπει να είναι ανώνυμα για να θεωρηθούν ότι μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως δεδομένα κατάρτισης. Ακόμη και με την ανωνυμοποίηση, όπως η αφαίρεση των αναγνωριστικών από το σύνολο δεδομένων, είναι ακόμα δυνατό μια άλλη μεταβλητή να λειτουργεί ως μεταβλητή αναγνώρισης. Ευτυχώς, δεν συμβαίνει ποτέ με τα συνθετικά δεδομένα, καθώς ποτέ δεν βασίστηκαν σε πραγματικό πρόσωπο ή σε πραγματικό γεγονός.
Πλεονεκτήματα των συνθετικών δεδομένων έναντι των πραγματικών δεδομένων
Τα κύρια πλεονεκτήματα των συνθετικών συνόλων δεδομένων πέρα από πρωτότυπα σύνολα δεδομένων are
- Με τα συνθετικά δεδομένα, είναι δυνατή η δημιουργία απεριόριστου όγκου δεδομένων σύμφωνα με τις απαιτήσεις του μοντέλου.
- Με συνθετικά δεδομένα, είναι δυνατό να δημιουργηθεί ένα ποιοτικό σύνολο δεδομένων που μπορεί να είναι επικίνδυνο και δαπανηρό στη συλλογή.
- Με τα συνθετικά δεδομένα, είναι δυνατή η απόκτηση δεδομένων υψηλής ποιότητας που επισημαίνονται αυτόματα και σχολιάζονται.
- Η παραγωγή δεδομένων και ο σχολιασμός δεν είναι όπως χρονοβόρος όπως συμβαίνει με τα πραγματικά δεδομένα.
Γιατί να χρησιμοποιήσετε συνθετικά δεδομένα (συνθετικά έναντι πραγματικών δεδομένων)
Η απόκτηση πραγματικών δεδομένων μπορεί να είναι επικίνδυνη
Το πιο σημαντικό είναι ότι μερικές φορές η απόκτηση πραγματικών δεδομένων μπορεί να είναι επικίνδυνη. Εάν παίρνετε αυτόνομα οχήματα, για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να αναμένεται να βασίζεται μόνο σε δεδομένα πραγματικού κόσμου για τη δοκιμή του μοντέλου. Η τεχνητή νοημοσύνη που χρησιμοποιεί το αυτόνομο όχημα πρέπει να δοκιμάσει το μοντέλο για την αποφυγή ατυχημάτων, αλλά το να αντιμετωπίσετε ατυχήματα μπορεί να είναι επικίνδυνο, ακριβό και αναξιόπιστο – καθιστώντας τις προσομοιώσεις τη μόνη επιλογή για δοκιμή.
Τα πραγματικά δεδομένα θα μπορούσαν να βασίζονται σε σπάνια συμβάντα
Εάν τα πραγματικά δεδομένα είναι δύσκολο να αποκτηθούν λόγω της σπανιότητας του συμβάντος, τότε τα συνθετικά δεδομένα είναι η μόνη λύση. Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία δεδομένων που βασίζονται σε σπάνια συμβάντα για την εκπαίδευση των μοντέλων.
Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να προσαρμοστούν
Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να προσαρμοστούν και να ελέγχονται από τον χρήστη. Για να βεβαιωθείτε ότι τα συνθετικά δεδομένα δεν χάνουν τις ακμές θήκες, μπορούν να συμπληρωθούν με πραγματικά δεδομένα. Επιπλέον, η συχνότητα, η διανομή και η ποικιλομορφία συμβάντων μπορούν να ελεγχθούν από τον χρήστη.
Τα συνθετικά δεδομένα συνοδεύονται από αυτόματο σχολιασμό
Ένας από τους λόγους για τους οποίους τα συνθετικά δεδομένα προτιμώνται έναντι των πραγματικών δεδομένων είναι ότι συνοδεύονται από τέλειο σχολιασμό. Αντί να σχολιάζουν τα δεδομένα με το χέρι, τα συνθετικά δεδομένα συνοδεύονται από αυτοματοποιημένους σχολιασμούς για κάθε αντικείμενο. Δεν χρειάζεται να πληρώσετε επιπλέον για την επισήμανση δεδομένων, γεγονός που καθιστά τα συνθετικά δεδομένα πιο οικονομική επιλογή.
Τα συνθετικά δεδομένα επιτρέπουν τον μη ορατό σχολιασμό δεδομένων
Υπάρχουν ορισμένα στοιχεία στα οπτικά δεδομένα που οι άνθρωποι είναι εγγενώς ανίκανοι να ερμηνεύσουν, και ως εκ τούτου να σχολιάσουν. Είναι ένας από τους κύριους λόγους για την ώθηση της βιομηχανίας προς τα συνθετικά δεδομένα. Για παράδειγμα, οι εφαρμογές που αναπτύχθηκαν με βάση υπέρυθρες εικόνες ή όραση ραντάρ μπορούν να λειτουργήσουν μόνο σε συνθετικούς σχολιασμούς δεδομένων επειδή το ανθρώπινο μάτι δεν μπορεί να κατανοήσει τις εικόνες.
Πού μπορείτε να εφαρμόσετε συνθετικά δεδομένα;
Με την κυκλοφορία νέων εργαλείων και προϊόντων, τα συνθετικά δεδομένα ενδέχεται να διαδραματίσουν σημαντικό ρόλο στην ανάπτυξη Μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης.
Αυτή τη στιγμή, τα συνθετικά δεδομένα αξιοποιούνται εκτενώς από – υπολογιστική όραση και δεδομένα πίνακα.
Με την όραση υπολογιστή, τα μοντέλα AI ανιχνεύουν μοτίβα στις εικόνες. Οι κάμερες, εξοπλισμένες με εφαρμογές υπολογιστικής όρασης, χρησιμοποιούνται σε πολλές βιομηχανίες όπως τα drones, η αυτοκινητοβιομηχανία και η ιατρική. Τα δεδομένα σε πίνακα προσελκύουν πολύ τους ερευνητές. Τα συνθετικά δεδομένα ανοίγουν τις πόρτες για την ανάπτυξη εφαρμογών για την υγεία που μέχρι τώρα ήταν περιορισμένες λόγω ανησυχιών για παραβίαση του απορρήτου.
Προκλήσεις συνθετικών δεδομένων
Υπάρχουν τρεις μεγάλες προκλήσεις στη χρήση συνθετικών δεδομένων. Αυτοί είναι:
Πρέπει να αντικατοπτρίζει την πραγματικότητα
Τα συνθετικά δεδομένα πρέπει να αντικατοπτρίζουν την πραγματικότητα όσο το δυνατόν ακριβέστερα. Ωστόσο, μερικές φορές είναι αδύνατο δημιουργούν συνθετικά δεδομένα που δεν περιέχει στοιχεία προσωπικών δεδομένων. Από την άλλη πλευρά, εάν τα συνθετικά δεδομένα δεν αντικατοπτρίζουν την πραγματικότητα, δεν θα είναι σε θέση να παρουσιάσουν μοτίβα απαραίτητα για την εκπαίδευση και τη δοκιμή μοντέλων. Η εκπαίδευση των μοντέλων σας σε μη ρεαλιστικά δεδομένα δεν παράγει αξιόπιστες πληροφορίες.
Θα πρέπει να στερείται προκατάληψης
Παρόμοια με τα πραγματικά δεδομένα, τα συνθετικά δεδομένα θα μπορούσαν επίσης να είναι ευαίσθητα σε ιστορικές προκαταλήψεις. Τα συνθετικά δεδομένα ενδέχεται να αναπαράγουν προκαταλήψεις εάν δημιουργούνται με υπερβολική ακρίβεια από τα πραγματικά δεδομένα. Επιστήμονες δεδομένων πρέπει να λαμβάνεται υπόψη η μεροληψία κατά την ανάπτυξη μοντέλων ML για να βεβαιωθείτε ότι τα νέα συνθετικά δεδομένα είναι πιο αντιπροσωπευτικά της πραγματικότητας.
Θα πρέπει να είναι απαλλαγμένο από ανησυχίες περί απορρήτου
Εάν τα συνθετικά δεδομένα που δημιουργούνται από τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου είναι πολύ παρόμοια μεταξύ τους, τότε μπορεί επίσης να δημιουργήσει τα ίδια προβλήματα απορρήτου. Όταν τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου περιέχουν προσωπικά αναγνωριστικά, τότε τα συνθετικά δεδομένα που δημιουργούνται από αυτά μπορούν επίσης να υπόκεινται σε κανονισμούς απορρήτου.
Τελικές σκέψεις: τα συνθετικά δεδομένα ξεκλειδώνουν νέες δυνατότητες
Όταν αντιπαραβάλλετε τα συνθετικά δεδομένα και τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου, τα συνθετικά δεδομένα δεν υστερούν πολύ σε τρεις μετρήσεις - ταχύτερη συλλογή δεδομένων, ευελιξία και επεκτασιμότητα. Προσαρμόζοντας τις παραμέτρους, είναι δυνατό να δημιουργηθεί ένα νέο σύνολο δεδομένων που μπορεί να είναι επικίνδυνο να συλλεχθεί ή να μην είναι διαθέσιμο στην πραγματικότητα.
Τα συνθετικά δεδομένα βοηθούν στην πρόβλεψη, στην πρόβλεψη των τάσεων της αγοράς και στην κατάρτιση ισχυρών σχεδίων για το μέλλον. Εξάλλου, Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να ελέγξουν την ακρίβεια των μοντέλων, την υπόθεση τους και διάφορα αποτελέσματα.
Τέλος, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να κάνουν πολύ πιο καινοτόμα πράγματα από αυτά που μπορούν να επιτύχουν τα πραγματικά δεδομένα. Με συνθετικά δεδομένα, είναι δυνατό να τροφοδοτήσουμε μοντέλα με σενάρια που θα μας δώσουν μια ματιά στο μέλλον μας.
