Sodra jy die KI-domein betree, sal jy dikwels die term 'sintetiese data' teëkom. In eenvoudige terme is die sintetiese data kunsmatig gegenereerde data wat ontwerp is om die werklike data te dupliseer.
Aan die ander kant is mensgegenereerde data tradisionele data, wat deur mense ingesamel word en kan enigiets wees van sosiale media-interaksies, geldtransaksies, hoe jy met spesifieke sagteware omgaan, tweepersoongesprekke, faktuurdatastelle, beeldversameling, ens.
Namate die vraag na data van hoë gehalte toeneem, is ons getuie van twee neigings: mense druk KI-masjiene om sintetiese data so na as moontlik aan mensgegenereerde data te genereer en sommige mense dring aan op mensgegenereerde data soos hulle glo dit het uitdrukking en realiteit daaraan.
So in hierdie artikel sal ons alles verken wat u moet weet oor mensgegenereerde data en sintetiese data.
Wat is mensgegenereerde data of werklike data?
Om mee te begin, lees jy hierdie artikel en Google leer hoeveel tyd jy op hierdie webwerf spandeer wat gebruik sal word om SEO en algehele gebruikerservaring te verbeter. Met ander woorde, mens-gegenereerde data is niks anders as data wat van mense ingesamel word deur verskeie aktiwiteite, insluitend sosiale media-interaksies, e-handelstransaksies, opnames, sensorinsette, en meer.
Die belangrikste deel van die mensgegenereerde data is dit verteenwoordig werklike gedrag, menings en patrone, wat dikwels in natuurlike omgewings vasgevang word.
Hier is 'n paar bronne van mensgegenereerde data:
- Internetaktiwiteit: Hoe mense reageer op sosiale media-plasings, -klikke, soektogte en resensies.
- Aankoopgeskiedenis: Aanlyn inkopierekords, bestedingspatrone, ens.
- Sensordata: Slim toestelle, IoT-stelsels en draagbare toestelle.
- terugvoer: Opnames, produkresensies, onderhoude, oproepsentrumgesprekke en meningspeilings.
Voor- en nadele van mensgegenereerde
Pros:
- Werklike data: Mensgegenereerde data bied 'n ware voorstelling van hoe individue dink, optree en besluite neem in werklike scenario's. Hierdie egtheid is van onskatbare waarde, waar begrip van natuurlike gebruikersinteraksies en -voorkeure noodsaaklik is om betekenisvolle en boeiende ervarings te skep.
- Konteks: Die skoonheid van mensgegenereerde data is konteks wat kulturele, tydelike en situasionele nuanses insluit.
- validering: Die data is werklik en kan maklik met ander data gekontroleer word vir akkuraatheid (wat jy nie met sintetiese data kan nie).
Nadele:
- Koste en skaalbaarheid: Dit is die grootste nadeel van mensgegenereerde data, aangesien die insameling van die data vanaf outentieke bronne redelik duur is en dit nie geskaal kan word vir dataspesifieke take soos masjienleer nie.
- Privaatheid: Die mensgegenereerde data kan sensitief en persoonlik wees. As dit nie reg hanteer word nie, kan dit honderde mense se persoonlike lewens beïnvloed.
- Vooroordele: Mense is bevooroordeeld en so ook hul gegenereerde data. Mensgegenereerde data kan maatskaplike vooroordele weerspieël en mag nie diversiteit hê nie.
Toepassings van werklike data
Healthcare
Verskaf insigte oor pasiëntreise, behandelingsnakoming en gesondheidsuitkomste.
Finansiële Dienste
Bestuur risikobepalings, kredietpunte en bedrogopsporing deur werklike kliënttransaksiedata te gebruik.
Outonome stelsels
Word gebruik in die opleiding van selfbesturende voertuie om werklike scenario's, padtoestande en verkeerspatrone te hanteer.
Kleinhandel- en Verbruikersgedrag
Volg werklike kliëntinteraksies, aankoopneigings en voorkeure vir persoonlike bemarking.
Wat is sintetiese data?
Soos die naam aandui, word die sintetiese data kunsmatig gegenereer op grond van spesifieke scenario's. Byvoorbeeld, jy kan sintetiese data skep vir 'n ewekansige lys name om 'n vormtoepassing te toets wat soos volg sal lyk:
| Naam | ouderdom |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Hier is 'n paar van die maniere om sintetiese data te genereer:
- Reël-gebaseerde generasie: Jy verskaf vooraf gedefinieerde reëls en parameters om sintetiese data te genereer.
- Statistiese modelle: Hier word die sintetiese datastelle geskep deur die statistiese eienskappe van die werklike data te repliseer.
- KI-gedrewe tegnieke: In hierdie benadering gebruik jy moderne KI-tegnieke soos GAN's of variasie-outo-enkodeerders om komplekse sintetiese data te genereer.
Toepassings van sintetiese data
KI Model Opleiding
Dit is verreweg die belangrikste gebruiksgeval van sintetiese data, aangesien jy 'n groot hoeveelheid data benodig wat geskaal kan word om jou KI-model op te lei.
Outonome voertuie
Sintetiese data kan gebruik word om gesimuleerde omgewings te skep om outonome voertuie vir verskeie scenario's op te lei.
Datavergroting
Sintetiese data word ook gebruik om die bestaande datastelle te verbeter vir beter masjienleeruitkomste.
Voor- en nadele van sintetiese data
Pros:
- Beskerming van privaatheid: Die sintetiese data word gegenereer sonder enige werklike inligting oor mense en bevat geen werklike identifiseerders wat dit privaatheidsvriendelik maak nie.
- Aanpassing: Die sintetiese data kan gegenereer word met spesifieke parameters en reëls wat dit uiters aanpasbaar maak volgens spesifieke behoeftes.
- Scalability: Dit is nog 'n groot voordeel van sintetiese data in vergelyking met menslike gegenereerde data, jy kan die sintetiese data skaal volgens jou behoeftes.
- Koste-effektiwiteit: Aangesien dit via rekenaars gegenereer kan word en jou in staat stel om data in groot hoeveelhede te genereer, word dit as redelik kostedoeltreffend beskou in vergelyking met mensgegenereerde data.
Nadele:
- Gebrek aan werklike perspektief: Dit moet die grootste nadeel wees van die gebruik van sintetiese data aangesien swak ontwerpte data maklik kan misluk om die werklike wêreld voor te stel.
- Streng toetsing: Om akkurate sintetiese data te genereer, vereis dat jy streng toetse doen om die gegenereerde data in lyn te bring met die werklike datapatrone.
- Tegniese kundigheid: Anders as mensgegenereerde data, vereis die generering van akkurate sintetiese data gevorderde vaardighede en gereedskap.
Sleutelverskille tussen mensgegenereerde en sintetiese data
Hier is 'n paar van die belangrikste verskille tussen mensgegenereerde data en sintetiese data:
| Aspek | Mens-gegenereerde data | Sintetiese data |
| Bron | Menslike aktiwiteite en interaksies | Algoritmiese en KI-gedrewe modelle |
| Kos | Duur om te versamel en te etiketteer | Koste-effektief op skaal |
| Vooroordeel | Weerspieël werklike vooroordele | Beheer tydens generasie |
| privaatheid | Risiko van data-oortredings | Inherent anoniem |
| scalability | Beperk deur menslike aktiwiteit | Maklik skaalbaar |
| Gebruik Case Diversity | Beperk deur beskikbaarheid | Aanpasbaar vir nisbehoeftes |
Hoe kan Shaip help?
Shaip is een van die voorste platforms en het 'n wêreldwye netwerk van meer as 30,000 100 bekwame dataspesialiste wat oor 150+ lande en XNUMX+ tale strek. Deur by te voeg sulke diversiteit van databasis, verseker ons dat jy die data kry wat aan presisie en doeltreffendheid voldoen.
Vir die scenario's waar die privaatheid die hoogste prioriteit is, kan Shaip jou help deur sintetiese data te genereer wat aangepas is vir jou behoeftes en in lyn is met al die privaatheidsregulasies. In gesondheidsorgShaip kan byvoorbeeld sintetiese data skep wat pasiëntverslae naboots sonder om sensitiewe inligting bloot te lê.
Shaip is meer as net 'n dataverskaffer - dit is 'n strategiese vennoot wat daartoe verbind is om organisasies te help om die ware potensiaal van KI te ontsluit.
