Met die vooruitgang van tegnologie was daar 'n tekort aan data wat deur ML-modelle gebruik word. Om hierdie gaping te vul, word baie sintetiese data / kunsmatige data gegenereer of gesimuleer om ML-modelle op te lei. Primêre data-insameling, alhoewel dit hoogs betroubaar is, is dikwels duur en tydrowend en daarom is daar 'n groeiende vraag na gesimuleerde data wat al dan nie akkuraat is nie en werklike ervarings naboots. Die artikel hieronder probeer net die voor- en nadele ondersoek.
Wat is die belofte van sintetiese data, en wanneer om dit te gebruik?
Sintetiese gegewens word algoritmies gegenereer in plaas daarvan om deur werklike voorvalle geproduseer te word. Werklike data, word direk vanuit die werklike wêreld waargeneem. Dit word gebruik om die beste insigte te verkry. Alhoewel werklike data waardevol is, is dit gewoonlik duur, tydrowend om in te samel en onuitvoerbaar weens privaatheidskwessies. Sintetiese data word dus 'n sekondêre/alternatief vir werklike data en kan gebruik word om akkurate en te ontwikkel gevorderde KI-modelle. dit kunsmatig gegenereerde data word saam met werklike data gebruik om 'n verbeterde datastel te bou wat nie deurspek is met die inherente foute van werklike data nie.
Sintetiese data word die beste gebruik om 'n nuut ontwikkelde stelsel te toets waar werklike data onbeskikbaar of bevooroordeeld is. Sintetiese data kan ook werklike data aanvul, wat klein, ondeelbaar, onbruikbaar en onbeweegbaar is.
Is sintetiese data 'n moet-hê en noodsaaklik vir die toekoms van KI?
Data wetenskap professionele persone stel inligting aan die KI-model bekend om sintetiese data te ontwikkel wat gebruik kan word vir produkdemonstrasies en interne prototipering. Finansiële instellings kan byvoorbeeld sintetiese data gebruik om markskommelings en gedrag te simuleer om bedrog te identifiseer en beter besluite te neem.
Sintetiese data word ook gebruik om die akkuraatheid en doeltreffendheid van masjienleermodelle te verbeter. Werklike data kan nie rekening hou met al die kombinasies in gebeure wat aanneemlik is of waarskynlik in die werklike wêreld sal gebeur nie. Sintetiese data kan gebruik word om insigte te genereer vir randgevalle en gebeure wat nog nie in die regte wêreld plaasgevind het nie.
Wat is die risiko's van sintetiese data?
Een van die groot voordele van sintetiese data is ongetwyfeld kostedoeltreffendheid en die gebrek aan privaatheidskwessies. Dit kom egter met sy stel beperkings en risiko's.
Eerstens is die kwaliteit van die sintetiese data dikwels afhanklik van die model wat gehelp het om dit te skep en te ontwikkel. Verder, voordat dit sintetiese data gebruik, moet dit 'n verskeidenheid verifikasiestappe ondergaan om die waarheid van sy resultate te verseker deur dit te vergelyk met menslike geannoteerde, werklike datamodelle.
Sintetiese data kan ook misleidend wees en nie heeltemal immuun teen privaatheidskwessies nie. Boonop kan daar minder gebruikers wees vir sintetiese data, aangesien dit as vals of sub-standaard beskou kan word.
Ten slotte, vrae oor die metodes wat gebruik word om sintetiese data te skep kan ook ontstaan. Kwessies rakende die deursigtigheid van die datagenereringstegnieke moet ook beantwoord word.
Waarom sintetiese data gebruik?
Die verkryging van groot hoeveelhede kwaliteit data om 'n model binne die voorafbepaalde tydraamwerk op te lei, is 'n uitdaging vir baie besighede. Daarbenewens is die handmatige etikettering van data 'n stadige en duur proses. Daarom kan die generering van sintetiese data besighede help om hierdie uitdagings te oorkom en vinnig geloofwaardige modelle te ontwikkel.
Sintetiese data verminder die afhanklikheid van oorspronklike data en beperk die behoefte om dit vas te vang. Dit is 'n makliker, koste-effektiewe en tydbesparende metode om datastelle te genereer. Groot hoeveelhede kwaliteit data kan in 'n baie korter tyd ontwikkel word in vergelyking met werklike data. Dit is veral nuttig vir die generering van data gebaseer op randgebeurtenisse – gebeure wat selde voorkom. Boonop kan sintetiese data outomaties geëtiketteer en geannoteer word soos dit gegenereer word, wat die tyd wat dit neem vir data-etikettering verminder.
Wanneer privaatheidskwessies en datasekuriteit primêre bekommernisse is, sintetiese datastelle kan gebruik word om die risiko's te verminder. Werklike data moet geanonimiseer word om as bruikbaar te beskou opleidingsdata. Selfs met anonimisering soos die verwydering van identifiseerders uit die datastel, is dit steeds moontlik vir 'n ander veranderlike om as 'n identifiserende veranderlike op te tree. Gelukkig is dit nooit die geval met sintetiese data nie, aangesien dit nooit op 'n werklike persoon of 'n werklike gebeurtenis gebaseer was nie.
Voordele van sintetiese data bo regte data
Die belangrikste voordele van sintetiese datastelle oor oorspronklike datastelle is
- Met sintetiese data is dit moontlik om 'n onbeperkte hoeveelheid data te genereer volgens die modelvereiste.
- Met sintetiese data is dit moontlik om 'n kwaliteit datastel te bou wat riskant en duur kan wees om te versamel.
- Met sintetiese data is dit moontlik om data van hoë gehalte te verkry wat outomaties geëtiketteer en geannoteer word.
- Data generering en annotasie is nie as tydrowend soos dit is met werklike data.
Waarom sintetiese data gebruik (sintetiese teenoor regte data)
Werklike data kan gevaarlik wees om te verkry
Die belangrikste is dat werklike data soms gevaarlik kan wees om te verkry. As jy byvoorbeeld outonome voertuie neem, kan daar nie van die KI verwag word om net op werklike data staat te maak om die model te toets nie. Die KI wat die outonome voertuig bestuur, moet die model toets om ongelukke te vermy, maar om ongelukke in die hande te kry kan riskant, duur en onbetroubaar wees - wat simulasies die enigste opsie maak om te toets.
Werklike data kan gebaseer wees op seldsame gebeurtenisse
As die werklike data moeilik is om te verkry weens die rariteit van die gebeurtenis, dan is sintetiese data die enigste oplossing. Sintetiese data kan gebruik word om data te genereer gebaseer op seldsame gebeure om die modelle op te lei.
Sintetiese data kan aangepas word
Sintetiese data kan deur die gebruiker aangepas en beheer word. Om seker te maak dat die sintetiese data nie randgevalle mis nie, kan dit aangevul word met regte data. Daarbenewens kan die gebeurtenisfrekwensie, verspreiding en diversiteit deur die gebruiker beheer word.
Sintetiese data kom met outo-annotasie
Een van die redes waarom sintetiese data bo regte data verkies word, is dit kom met perfekte annotasie. In plaas daarvan om die data met die hand te annoteer, kom sintetiese data met outomatiese annotasies vir elke voorwerp. Jy hoef nie ekstra te betaal vir data-etikettering nie, wat sintetiese data 'n meer koste-effektiewe keuse maak.
Sintetiese data maak voorsiening vir nie-sigbare data-annotasie
Daar is sekere elemente in visuele data wat mense inherent nie in staat is om te interpreteer nie, en daardeur annoteer. Dit is een van die belangrikste redes vir die druk deur die industrie na sintetiese data. Byvoorbeeld, toepassings wat op infrarooi beelde of radarvisie ontwikkel is, kan slegs op sintetiese data-aantekeninge werk omdat die menslike oog nie die beeldmateriaal kan begryp nie.
Waar kan jy sintetiese data toepas?
Met nuwe gereedskap en produkte wat vrygestel word, kan sintetiese data 'n groot rol speel in die ontwikkeling van Kunsmatige intelligensie en masjienleermodelle.
Op die oomblik word sintetiese data op groot skaal aangewend deur - rekenaarvisie en tabeldata.
Met rekenaarvisie bespeur KI-modelle patrone in beelde. Kameras, toegerus met rekenaarvisie-toepassings, word in baie industrieë soos hommeltuie, motor en medisyne gebruik. Tabeldata kry baie trek by navorsers. Sintetiese data maak die deure oop vir die ontwikkeling van toepassings vir gesondheid wat tot dusver beperk was weens kommer oor privaatheidskending.
Sintetiese data-uitdagings
Daar is drie groot uitdagings om sintetiese data te gebruik. Hulle is:
Moet die werklikheid weerspieël
Sintetiese data moet die werklikheid so akkuraat moontlik weerspieël. Dit is egter soms onmoontlik om sintetiese data te genereer wat nie elemente van persoonlike data bevat nie. Aan die ander kant, as die sintetiese data nie die werklikheid weerspieël nie, sal dit nie patrone kan vertoon wat nodig is vir modelopleiding en -toetsing nie. Om jou modelle op onrealistiese data op te lei, lewer nie geloofwaardige insigte nie.
Moet sonder vooroordeel wees
Soortgelyk aan werklike data, kan sintetiese data ook vatbaar wees vir historiese vooroordeel. Sintetiese data kan vooroordele reproduseer as dit te akkuraat uit die werklike data gegenereer word. Datawetenskaplikes moet rekening hou met vooroordeel wanneer ML-modelle ontwikkel word om seker te maak dat die nuutgegenereerde sintetiese data meer verteenwoordigend van die werklikheid is.
Moet vry wees van privaatheidskwessies
As die sintetiese data wat uit die werklike data gegenereer word, te soortgelyk aan mekaar is, kan dit ook dieselfde privaatheidskwessies skep. Wanneer werklike data persoonlike identifiseerders bevat, kan die sintetiese data wat daardeur gegenereer word ook onderhewig wees aan privaatheidsregulasies.
Finale gedagtes: sintetiese data ontsluit nuwe moontlikhede
Wanneer jy sintetiese data en werklike data teen mekaar sit, is die sintetiese data nie ver agter op drie tellings nie - vinniger data-insameling, buigsaamheid en skaalbaarheid. Deur die parameters aan te pas, is dit moontlik om 'n nuwe datastel te genereer wat gevaarlik kan wees om te versamel of dalk nie in werklikheid beskikbaar is nie.
Sintetiese data help om te voorspel, markneigings te antisipeer en robuuste planne vir die toekoms te beraam. Verder, sintetiese data kan gebruik word om die waarheid van modelle, hul uitgangspunte en verskeie uitkomste te toets.
Ten slotte, sintetiese data kan baie meer innoverende dinge doen as wat werklike data kan bereik. Met sintetiese data is dit moontlik om modelle te voed met scenario's wat ons 'n kykie in ons toekoms sal gee.
