Die nuutste gesegde van data is die nuwe olie, is waar, en net soos jou gewone brandstof, word dit moeilik om te vind.
Tog, werklike data dryf enige organisasie se masjienleer en KI-inisiatiewe aan. Dit is egter 'n uitdaging om kwaliteit opleidingsdata vir hul projekte te kry. Dit is omdat slegs 'n paar maatskappye toegang tot 'n datastroom het, terwyl die res hul eie maak. En hierdie selfgemaakte opleidingsdata genoem sintetiese data is effektief, goedkoop en beskikbaar.
Maar wat presies is sintetiese data? Hoe kan 'n besigheid hierdie data genereer, die uitdagings oorkom en sy voordele benut?
Wat is sintetiese data?
Sintetiese data is rekenaargegenereerde data wat vinnig 'n alternatief vir werklike data word. In plaas daarvan om uit werklike dokumentasie versamel te word, genereer rekenaaralgoritmes sintetiese data.
Sintetiese data is kunsmatig gegenereer deur algoritmes of rekenaarsimulasies wat statisties of wiskundig werklike data weerspieël.
Sintetiese data, volgens navorsing, het dieselfde voorspellende eienskappe as werklike data. Dit word gegenereer deur die statistiese patrone en eienskappe van werklike data te modelleer.
Bedryfstendense?
Volgens Gartner navorsing, kan sintetiese data beter wees vir KI-opleidingsdoeleindes. Daar word voorgestel dat sintetiese data soms voordeliger kan wees as werklike data wat van werklike gebeure, mense of voorwerpe ingesamel is. Hierdie sintetiese data doeltreffendheid is hoekom diep leer neurale netwerkontwikkelaars gebruik dit toenemend om hoë-end KI-modelle te ontwikkel.
'n Verslag oor sintetiese data het voorspel dat die meeste van die data teen 2030 gebruik word masjienleermodel opleidingsdoeleindes sou sintetiese data wees wat deur rekenaarsimulasies, algoritmes, statistiese modelle en meer gegenereer word. Sintetiese data maak egter tans minder as 1% van die markdata uit, maar deur 2024 dit sal na verwagting meer as 60% van al die data wat gegenereer word bydra.
Waarom sintetiese data gebruik?
Soos gevorderde KI-toepassings ontwikkel word, vind maatskappye dit moeilik om groot hoeveelhede kwaliteit datastelle te bekom vir die opleiding van ML-modelle. Sintetiese data help egter datawetenskaplikes en ontwikkelaars om hierdie uitdagings oor te kom en hoogs geloofwaardige ML-modelle te ontwikkel.
Maar hoekom gebruik maak van sintetiese data?
Die tyd wat nodig is om sintetiese data te genereer is baie minder as die verkryging van data van werklike gebeure of voorwerpe. Maatskappye kan sintetiese data bekom en 'n pasgemaakte datastel vir hul projek vinniger ontwikkel as werklike afhanklike datastelle. So, binne 'n bondige tydperk, kan maatskappye hul hande op geannoteerde en geëtiketteer kwaliteit data kry.
Gestel byvoorbeeld jy benodig data oor gebeure wat selde plaasvind of dié wat baie min data het om na te gaan. In daardie geval is dit moontlik om sintetiese data te genereer gebaseer op werklike datamonsters, veral wanneer data vir randgevalle benodig word. Nog 'n voordeel van die gebruik van sintetiese data is dat dit privaatheidskwessies uitskakel, aangesien die data nie op enige bestaande persoon of gebeurtenis gebaseer is nie.
Aangevulde en geanonimiseerde versus sintetiese data
Sintetiese data moet nie met uitgebreide data verwar word nie. Datavergroting is 'n tegniek wat ontwikkelaars gebruik om 'n nuwe stel data by 'n bestaande datastel te voeg. Hulle kan byvoorbeeld 'n prent verhelder, sny of draai.
Anonieme data verwyder alle persoonlike identifiseerder-inligting volgens regeringsbeleide en -standaarde. Daarom is anonieme data uiters noodsaaklik wanneer finansiële of gesondheidsorgmodelle ontwikkel word.
Terwyl anonieme of aangevulde data nie as deel van sintetiese data. Maar ontwikkelaars kan sintetiese data maak. Deur hierdie twee tegnieke te kombineer, soos om twee beelde van motors te meng, kan jy 'n heeltemal nuwe sintetiese beeld van 'n motor ontwikkel.
Tipes sintetiese data
Ontwikkelaars gebruik sintetiese data aangesien dit hulle toelaat om data van hoë gehalte te gebruik wat persoonlike vertroulike inligting verberg terwyl die statistiese eienskappe van werklike data behou word. Sintetiese data val oor die algemeen in drie hoofkategorieë:
Ten volle sinteties
Dit bevat geen inligting uit die oorspronklike data nie. In plaas daarvan gebruik 'n datagenererende rekenaarprogram sekere parameters van die oorspronklike data, soos kenmerkdigtheid. Dan, met behulp van so 'n werklike eienskap, genereer dit lukraak beraamde kenmerkdigthede gebaseer op generatiewe metodes, wat volledige data privaatheid verseker ten koste van data aktualiteit.
Gedeeltelik sinteties
Dit vervang sekere spesifieke waardes van sintetiese data met werklike data. Daarbenewens vervang gedeeltelik sintetiese data sekere leemtes wat in die oorspronklike data voorkom, en datawetenskaplikes gebruik modelgebaseerde metodologieë om hierdie data te genereer.
Hybrid
Dit kombineer beide werklike data en sintetiese data. Hierdie tipe data kies ewekansige rekords uit die oorspronklike datastel en vervang dit met sintetiese rekords. Dit bied die voordele van sintetiese en gedeeltelik sintetiese data deur dataprivaatheid met nut te kombineer.
Gebruik gevalle vir sintetiese data?
Alhoewel dit deur 'n rekenaaralgoritme gegenereer word, verteenwoordig sintetiese data werklike data akkuraat en betroubaar. Boonop is daar baie gebruiksgevalle vir sintetiese data. Die gebruik daarvan word egter skerp gevoel as 'n plaasvervanger vir sensitiewe data, veral in nie-produksie-omgewings vir opleiding, toetsing en ontleding. Sommige van die beste gebruiksgevalle van sintetiese data is:
opleiding
Die moontlikheid om 'n akkurate en betroubare ML-model te hê, hang af van die data waarop dit opgelei word. En ontwikkelaars is afhanklik van sintetiese data wanneer dit in die regte wêreld is opleidingsdata is moeilik om te bekom. Aangesien sintetiese data die waarde van werklike data verhoog en nie-monsters (skaars gebeure of patrone) verwyder, help dit om KI-modelle se doeltreffendheid te verhoog.
toets
Wanneer data-gedrewe toetsing van kritieke belang is vir die ontwikkeling en sukses van die ML-model, moet sintetiese data gebruik word. Die rede is sintetiese data is baie makliker om te gebruik en vinniger om te verkry as reël-gebaseerde data. Dit is ook skaalbaar, betroubaar en buigsaam.
Analise
Sintetiese data is vry van vooroordeel wat tipies teenwoordig is in werklike data. Dit maak sintetiese data 'n baie geskikte datastel vir strestoetsing van KI-modelle van seldsame gebeurtenisse. Dit ontleed ook die datamodelgedrag moontlik.
Voordele van sintetiese data
Datawetenskaplikes soek altyd data van hoë gehalte wat betroubaar, gebalanseerd, vry van vooroordeel is en identifiseerbare patrone verteenwoordig. Sommige van die voordele van die gebruik van sintetiese data sluit in:
- Sintetiese data is makliker om te genereer, minder tydrowend om te annoteer en meer gebalanseerd.
- Aangesien sintetiese data werklike data aanvul, maak dit dit makliker om datagapings in die werklike wêreld te vul
- Dit is skaalbaar, buigsaam en verseker privaatheid of persoonlike inligtingbeskerming.
- Dit is vry van dataduplisering, vooroordeel en onakkuraathede.
- Daar is toegang tot data wat verband hou met randgevalle of seldsame gebeurtenisse.
- Datagenerering is vinniger, goedkoper en meer akkuraat.
Uitdagings van sintetiese datastelle
Soortgelyk aan enige nuwe data-insamelingsmetodologie, kom selfs sintetiese data met uitdagings.
Die eerste groot uitdaging is sintetiese data kom nie saam nie uitskieters. Alhoewel dit uit datastelle verwyder is, help hierdie natuurlik voorkomende uitskieters wat in werklike data voorkom, die ML-modelle akkuraat op.
Die kwaliteit van sintetiese data kan deur die datastel verskil. Aangesien die data gegenereer word deur gebruik te maak van saad- of insetdata, hang sintetiese datakwaliteit af van die kwaliteit van saaddata. As daar vooroordeel in die saaddata is, kan jy veilig aanvaar dat daar vooroordeel in die finale data sal wees.
Menslike annoteerders moet nagaan sintetiese datastelle deeglik om akkuraatheid te verseker deur sekere kwaliteitsbeheermetodes te gebruik.
Metodes vir die generering van sintetiese data
'n Betroubare model wat outentieke datastel kan naboots, moet ontwikkel word om sintetiese data te genereer. Dan, afhangende van die datapunte wat in die werklike datastel teenwoordig is, is dit moontlik om soortgelyke in die sintetiese datastelle te genereer.
Om dit te doen, data wetenskaplikes maak gebruik van neurale netwerke wat in staat is om sintetiese datapunte te skep soortgelyk aan dié wat in die oorspronklike verspreiding voorkom. Sommige van hoe neurale netwerke data genereer, is:
Variasionele outo-enkodeerders
Variasionele outo-enkodeerders of VAE's neem 'n oorspronklike verspreiding op, skakel dit om in latente verspreiding en transformeer dit terug in die oorspronklike toestand. Hierdie enkoderings- en dekoderingsproses bring 'n 'rekonstruksiefout' teweeg. Hierdie datageneratiewe modelle sonder toesig is vaardig om die aangebore struktuur van dataverspreiding te leer en 'n komplekse model te ontwikkel.
Generatiewe teenstandersnetwerke
Anders as variasie-outo-enkodeerders, is 'n model sonder toesig, generatiewe teenstandersnetwerke, of GAN, 'n model onder toesig wat gebruik word om hoogs realistiese en gedetailleerde datavoorstellings te ontwikkel. In hierdie metode, twee neurale netwerke opgelei is – een kragopwekkernetwerk sal vals datapunte genereer, en die ander diskrimineerder sal probeer om regte en vals datapunte te identifiseer.
Na verskeie opleidingsrondtes sal die kragopwekker vaardig word om heeltemal geloofwaardige en realistiese vals datapunte te genereer wat die diskrimineerder nie sal kan identifiseer nie. GAN werk die beste wanneer sintetiese gegenereer word ongestruktureerde data. As dit egter nie deur kundiges gebou en opgelei is nie, kan dit vals datapunte van beperkte hoeveelheid genereer.
Neurale uitstralingsveld
Hierdie sintetiese datagenereringsmetode word gebruik wanneer nuwe aansigte van 'n bestaande gedeeltelik gesiene 3D-toneel geskep word. Neural Radiance Field of NeRF-algoritme ontleed 'n stel beelde, bepaal fokusdatapunte daarin, en interpoleer en voeg nuwe standpunte op die beelde by. Deur na 'n statiese 3D-beeld te kyk as 'n bewegende 5D-toneel, voorspel dit die hele inhoud van elke voxel. Deur aan die neurale netwerk gekoppel te wees, vul NeRF ontbrekende aspekte van die beeld in 'n toneel.
Alhoewel NeRF hoogs funksioneel is, is dit stadig om weer te gee en op te lei en kan dit onbruikbare beelde van lae gehalte genereer.
So, waar kan jy sintetiese data kry?
Tot dusver kon slegs 'n paar hoogs gevorderde opleidingsdatastelverskaffers van hoë gehalte sintetiese data lewer. U kan toegang kry tot oopbronnutsgoed soos Sintetiese datakluis. As jy egter 'n hoogs betroubare datastel wil bekom, Shaip is die regte plek om te gaan, aangesien hulle 'n wye verskeidenheid opleidingsdata en annotasiedienste bied. Boonop maak hulle, danksy hul ervaring en gevestigde kwaliteitparameters, voorsiening vir 'n wye industrievertikaal en verskaf datastelle vir verskeie ML-projekte.