Nejnovější přísloví o novém oleji je pravdivé a stejně jako vaše běžné palivo je stále obtížnější jej sehnat.
Přesto, data z reálného světa podporuje strojové učení a iniciativy AI jakékoli organizace. Získání kvalitních školicích dat pro jejich projekty je však problém. Je to proto, že pouze několik společností má přístup k datovému toku, zatímco zbytek si vytváří vlastní. A tato vlastní trénovací data nazývaná syntetická data jsou účinná, levná a dostupná.
Ale co přesně je syntetická data? Jak může podnik generovat tato data, překonat výzvy a využít své výhody?
Co jsou to syntetická data?
Syntetická data jsou počítačem generovaná data, která se rychle stávají alternativou k reálným datům. Místo toho, aby byly shromažďovány z dokumentace v reálném světě, počítačové algoritmy generují syntetická data.
Syntetická data jsou umělá vytvořené pomocí algoritmů nebo počítačových simulací, které statisticky nebo matematicky odrážejí data z reálného světa.
Syntetická data mají podle výzkumu stejné prediktivní vlastnosti jako skutečná data. Je generován modelováním statistických vzorů a vlastností reálných dat.
Trendy v oboru?
Podle Gartner výzkum, syntetická data by mohla být lepší pro účely školení AI. Předpokládá se, že syntetická data by se někdy mohla ukázat jako prospěšnější než skutečná data shromážděná ze skutečných událostí, lidí nebo objektů. Tato efektivita syntetických dat je důvodem hluboké učení vývojáři neuronových sítí jej stále více využívají k vývoji špičkových modelů umělé inteligence.
Zpráva o syntetických datech předpověděla, že do roku 2030 bude většina dat použita pro model strojového učení účely školení by byla syntetická data generovaná pomocí počítačových simulací, algoritmů, statistických modelů a dalších. Syntetická data však v současnosti představují méně než 1 % tržních dat 2024 očekává se, že bude přispívat více než 60 % všech generovaných dat.
Proč používat syntetická data?
Vzhledem k tomu, že se vyvíjejí pokročilé aplikace umělé inteligence, je pro společnosti obtížné získat velké množství kvalitních datových sad pro trénování modelů ML. Syntetická data však pomáhají datovým vědcům a vývojářům překonat tyto výzvy a vyvinout vysoce důvěryhodné modely ML.
Ale proč používat syntetická data?
Čas potřebný k tomu generovat syntetická data je mnohem méně než získávání dat ze skutečných událostí nebo objektů. Společnosti mohou získávat syntetická data a vytvářet přizpůsobené datové sady pro svůj projekt rychleji než datové sady závislé na reálném světě. Společnosti tak mohou během krátké doby získat anotovaná a označená kvalitní data.
Předpokládejme například, že potřebujete data o událostech, které se vyskytují zřídka, nebo o těch, které mají velmi málo dat. V takovém případě je možné generovat syntetická data na základě reálných datových vzorků, zejména když jsou data vyžadována pro okrajové případy. Další výhodou použití syntetických dat je to, že eliminuje obavy o soukromí, protože data nejsou založena na žádné existující osobě nebo události.
Rozšířená a anonymizovaná versus syntetická data
Syntetická data by neměla být zaměňována s rozšířenými daty. Rozšíření dat je technika, kterou vývojáři používají k přidání nové sady dat do existující datové sady. Mohou například zesvětlit obrázek, oříznout nebo otočit.
Anonymizovaná data odstraní všechny informace o osobních identifikátorech podle vládních zásad a standardů. Anonymizovaná data jsou proto velmi zásadní při vývoji finančních nebo zdravotních modelů.
Anonymizovaná nebo rozšířená data nejsou považována za součást syntetická data. Ale vývojáři mohou vytvářet syntetická data. Kombinací těchto dvou technik, jako je prolnutí dvou obrázků automobilů, můžete vytvořit zcela nový syntetický obrázek automobilu.
Typy syntetických dat
Vývojáři používají syntetická data, protože jim umožňují používat vysoce kvalitní data, která maskují osobní důvěrné informace a zároveň zachovávají statistické kvality skutečných dat. Syntetická data obecně spadají do tří hlavních kategorií:
Plně syntetický
Neobsahuje žádné informace z původních dat. Místo toho počítačový program generující data používá určité parametry z původních dat, jako je hustota prvků. Poté pomocí takové charakteristiky z reálného světa náhodně generuje odhadované hustoty prvků na základě generativních metod, což zajišťuje úplné soukromí dat za cenu aktuálnosti dat.
Částečně syntetické
Nahrazuje určité konkrétní hodnoty syntetických dat reálnými daty. Kromě toho částečně syntetická data nahrazují určité mezery přítomné v původních datech a datoví vědci používají k vytváření těchto dat metodologii založenou na modelu.
Hybridní
Kombinuje jak reálná data, tak syntetická data. Tento typ dat vybírá náhodné záznamy z původní datové sady a nahrazuje je syntetickými záznamy. Poskytuje výhody syntetických a částečně syntetických dat tím, že kombinuje soukromí dat s užitečností.
Případy použití pro syntetická data?
Přestože jsou syntetická data generována počítačovým algoritmem, představují skutečná data přesně a spolehlivě. Kromě toho existuje mnoho případů použití syntetických dat. Jeho použití je však naléhavě pociťováno jako náhrada za citlivá data, zejména v neprodukčních prostředích pro školení, testování a analýzy. Některé z nejlepších případů použití syntetických dat jsou:
Trénink
Možnost mít přesný a spolehlivý model ML závisí na datech, na kterých je trénován. A vývojáři jsou v reálném světě závislí na syntetických datech tréninková data je těžké se dostat. Vzhledem k tomu, že syntetická data zvyšují hodnotu reálných dat a odstraňují neukázky (vzácné události nebo vzory), pomáhají zvýšit efektivitu modelů umělé inteligence.
Testování
Když je testování na základě dat zásadní pro vývoj a úspěch modelu ML, musí být použita syntetická data. Důvodem je, že syntetická data se používají mnohem snadněji a rychleji se pořizují než data založená na pravidlech. Je také škálovatelný, spolehlivý a flexibilní.
Analýza
Syntetická data jsou bez zkreslení, které je obvykle přítomno v reálných datech. Díky tomu jsou syntetická data velmi vhodným souborem dat pro zátěžové testování AI modelů vzácných událostí. Analyzuje také možné chování datového modelu.
Výhody syntetických dat
Datoví vědci vždy hledají vysoce kvalitní data, která jsou spolehlivá, vyvážená, bez zkreslení a představují identifikovatelné vzory. Některé z výhod používání syntetických dat zahrnují:
- Syntetická data se snáze generují, jejich anotování je méně časově náročné a jsou vyváženější.
- Protože syntetická data doplňují data z reálného světa, je snazší vyplnit mezery v datech v reálném světě
- Je škálovatelný, flexibilní a zajišťuje ochranu soukromí nebo osobních údajů.
- Neobsahuje duplikace dat, zkreslení a nepřesnosti.
- Existuje přístup k datům souvisejícím s okrajovými případy nebo vzácnými událostmi.
- Generování dat je rychlejší, levnější a přesnější.
Výzvy syntetických datových sad
Podobně jako jakákoli nová metodologie sběru dat, i syntetická data přicházejí s problémy.
Projekt První Hlavním problémem je, že syntetická data nepřicházejí s odlehlé hodnoty. Tyto přirozeně se vyskytující odlehlé hodnoty přítomné v reálných datech, i když jsou odstraněny z datových sad, pomáhají přesně trénovat modely ML.
Projekt kvalita syntetických dat se může v rámci datové sady lišit. Protože data jsou generována pomocí výchozích nebo vstupních dat, kvalita syntetických dat závisí na kvalitě výchozích dat. Pokud je v počátečních datech zkreslení, můžete bezpečně předpokládat, že v konečných datech bude zkreslení.
Lidští anotátoři by měli zkontrolovat syntetické datové sady důkladně zajistit přesnost použitím některých metod kontroly kvality.
Metody generování syntetických dat
Pro generování syntetických dat je třeba vyvinout spolehlivý model, který dokáže napodobit autentický soubor dat. Potom, v závislosti na datových bodech přítomných v reálném datovém souboru, je možné generovat podobné v syntetických datových souborech.
Udělat toto, vědci s údaji využít neuronové sítě schopné vytvářet syntetické datové body podobné těm v původní distribuci. Některé z toho, jak neuronové sítě generují data, jsou:
Variační automatické kodéry
Variační autokodéry nebo VAE přebírají původní distribuci, převádějí ji na latentní distribuci a transformují ji zpět do původního stavu. Tento proces kódování a dekódování způsobuje „chybu rekonstrukce“. Tyto modely generující data bez dozoru jsou zběhlé v učení se přirozené struktuře distribuce dat a vývoji komplexního modelu.
Generativní Adversarial Networks
Na rozdíl od variačních automatických kodérů je model bez dozoru, generativní adversariální sítě nebo GAN kontrolovaný model používaný k vývoji vysoce realistických a detailních reprezentací dat. V této metodě dva neuronové sítě jsou vyškoleni – jedna generátorová síť bude generovat falešné datové body a druhý diskriminátor se bude snažit identifikovat skutečné a falešné datové body.
Po několika kolech školení se generátor stane zběhlým ve generování zcela věrohodných a realistických falešných datových bodů, které diskriminátor nebude schopen identifikovat. GAN funguje nejlépe při generování syntetických nestrukturovaná data. Pokud však není zkonstruován a vyškolen odborníky, může generovat falešné datové body omezeného množství.
Pole neuronového záření
Tato metoda syntetického generování dat se používá při vytváření nových pohledů na existující částečně viděnou 3D scénu. Algoritmus Neural Radiance Field nebo NeRF analyzuje sadu snímků, určuje v nich ohniskové datové body a interpoluje a přidává na snímky nové pohledy. Při pohledu na statický 3D obraz jako na pohyblivou 5D scénu předpovídá celý obsah každého voxelu. Připojením k neuronové síti NeRF vyplní chybějící aspekty obrazu ve scéně.
Přestože je NeRF vysoce funkční, je pomalé vykreslování a trénování a může vytvářet nekvalitní nepoužitelné obrázky.
Kde tedy můžete získat syntetická data?
Dosud jen několik vysoce pokročilých poskytovatelů školicích datových sad dokázalo dodat vysoce kvalitní syntetická data. Můžete získat přístup k open-source nástrojům jako např Syntetický datový trezor. Pokud však chcete získat vysoce spolehlivý datový soubor, Saip jsou tím správným místem, kam jít, protože nabízejí širokou škálu školicích dat a anotačních služeb. Navíc díky svým zkušenostem a zavedeným kvalitativním parametrům uspokojují širokou průmyslovou vertikálu a poskytují datové sady pro několik projektů ML.