S rozvojem technologie došlo k nedostatku dat používaných modely ML. K vyplnění této mezery je generováno nebo simulováno mnoho syntetických dat / umělých dat pro trénování modelů ML. Primární sběr dat, i když je vysoce spolehlivý, je často nákladný a časově náročný, a proto roste poptávka po simulovaných datech, která mohou, ale nemusí být přesná a napodobující skutečné zkušenosti. Níže uvedený článek se pouze snaží prozkoumat klady a zápory.
Co je příslibem syntetických dat a kdy je použít?
Syntetická data je generován algoritmicky namísto toho, aby byl produkován skutečnými událostmi. Reálná data jsou přímo pozorována z reálného světa. Používá se k získání nejlepších poznatků. I když jsou skutečná data cenná, jsou obvykle drahá, jejich shromažďování je časově náročné a kvůli problémům s ochranou soukromí je neproveditelné. Syntetická data se tak stávají sekundární/alternativou skutečných dat a lze je použít k vytvoření přesných a přesných dat pokročilé modely AI, Tento uměle generovaná data se používá spolu se skutečnými daty k vytvoření vylepšené datové sady, která není prolezlá vlastními chybami skutečných dat.
Syntetická data se nejlépe používají k testování nově vyvinutého systému, kde jsou skutečná data nedostupná nebo zkreslená. Syntetická data mohou také doplňovat skutečná data, která jsou malá, nesdílitelná, nepoužitelná a nepřemístitelná.
Jsou syntetická data nutností a zásadní pro budoucnost AI?
Datová věda profesionálové zavádějí informace do modelu umělé inteligence za účelem vývoje syntetických dat, která lze použít pro ukázky produktů a interní prototypování. Finanční instituce mohou například používat syntetická data k simulaci kolísání trhu a chování k identifikaci podvodů a přijímání lepších rozhodnutí.
Syntetická data se také používají ke zvýšení přesnosti a efektivity modelů strojového učení. Data z reálného světa nemůže vysvětlit všechny kombinace událostí, které jsou věrohodné nebo pravděpodobně nastanou v reálném světě. Syntetická data lze použít ke generování náhledů na okrajové případy a události, které se v reálném světě ještě nestaly.
Jaká jsou rizika syntetických dat?
Jednou z hlavních výhod syntetických dat je nepochybně hospodárnost a absence obav o soukromí. Přichází však s řadou omezení a rizik.
Za prvé, kvalita syntetických dat často závisí na modelu, který je pomohl vytvořit a vyvinout. Kromě toho musí před použitím syntetických dat projít řadou ověřovacích kroků, aby se zajistila věrohodnost jejich výsledků porovnáním s lidmi anotovanými reálnými datovými modely.
Syntetická data mohou být také zavádějící a nejsou zcela imunní vůči otázkám ochrany soukromí. Kromě toho by mohlo být méně odběratelů syntetických dat, protože by mohla být vnímána jako falešná nebo nestandardní.
Na závěr otázky týkající se používaných metod vytvářet syntetická data mohlo také vzniknout. Je třeba také zodpovědět otázky týkající se transparentnosti technik generování dat.
Proč používat syntetická data?
Získání velkého množství kvalitních dat pro trénování modelu v předem stanoveném časovém rámci je pro mnoho podniků náročné. Ruční označování dat je navíc pomalý a nákladný proces. To je důvod, proč generování syntetických dat může firmám pomoci překonat tyto výzvy a rychle vyvinout důvěryhodné modely.
Syntetická data snižují závislost na původní data a omezuje potřebu jej zachytit. Je to jednodušší, nákladově efektivní a časově úsporná metoda generování datových sad. Ve srovnání s reálnými daty lze vytvořit velké množství kvalitních dat za mnohem kratší dobu. Je zvláště užitečné pro generování dat na základě okrajových událostí – událostí, které se vyskytují zřídka. Navíc mohou být syntetická data automaticky označena a anotována, když jsou generována, což zkracuje dobu potřebnou pro označování dat.
Když jsou obavy o soukromí a bezpečnost dat primárními zájmy, syntetické datové sady lze použít k minimalizaci rizik. Reálná data musí být anonymizována, aby byla považována za použitelná tréninková data. I při anonymizaci, jako je odstranění identifikátorů z datové sady, je stále možné, aby jako identifikační proměnná fungovala jiná proměnná. Naštěstí tomu tak nikdy není u syntetických dat, protože nikdy nebyly založeny na skutečné osobě nebo skutečné události.
Výhody syntetických dat oproti skutečným datům
Hlavní výhody syntetických datových sad oproti originální datové sady jsou
- Pomocí syntetických dat je možné generovat neomezené množství dat podle požadavků modelu.
- Pomocí syntetických dat je možné vytvořit kvalitní datový soubor, jehož sběr může být riskantní a nákladný.
- Pomocí syntetických dat je možné získat vysoce kvalitní data, která jsou automaticky označena a anotována.
- Generování dat a anotace nejsou stejné časově náročné jak je to se skutečnými daty.
Proč používat syntetická data (syntetická vs skutečná data)
Získání skutečných dat může být nebezpečné
A co je nejdůležitější, získání skutečných dat může být někdy nebezpečné. Pokud si vezmete například autonomní vozidla, nelze očekávat, že AI bude při testování modelu spoléhat pouze na data z reálného světa. Umělá inteligence provozující autonomní vozidlo musí otestovat model, aby se vyhnul haváriím, ale dostat se do rukou havárií může být riskantní, drahé a nespolehlivé – takže simulace jsou jedinou možností testování.
Skutečná data mohou být založena na vzácných událostech
Pokud je obtížné získat skutečná data kvůli vzácnosti události, pak jsou syntetická data jediným řešením. Syntetická data lze použít ke generování dat na základě vzácných událostí pro trénování modelů.
Syntetická data lze přizpůsobit
Syntetická data může uživatel přizpůsobit a ovládat. Aby syntetická data nevynechala okrajové případy, lze je doplnit reálnými daty. Frekvenci, distribuci a diverzitu událostí může navíc ovládat uživatel.
Syntetická data jsou dodávána s automatickou anotací
Jedním z důvodů, proč jsou syntetická data upřednostňována před skutečnými daty, je to, že přicházejí s perfektní anotací. Namísto ručního anotování dat přicházejí syntetická data s automatickými poznámkami pro každý objekt. Nemusíte platit navíc za označování dat, díky čemuž jsou syntetická data cenově výhodnější.
Syntetická data umožňují anotaci neviditelných dat
Ve vizuálních datech jsou některé prvky, které lidé ze své podstaty nedokážou interpretovat, a tudíž je komentovat. Je to jeden z hlavních důvodů pro tlak průmyslu směrem k syntetickým datům. Například aplikace vyvinuté na základě infračervených snímků nebo radarového vidění mohou fungovat pouze na syntetické anotaci dat, protože lidské oko snímky nedokáže pochopit.
Kde můžete použít syntetická data?
S novými nástroji a produkty, které se uvolňují, mohou syntetická data hrát hlavní roli ve vývoji Modely umělé inteligence a strojového učení.
Právě teď jsou syntetická data široce využívána – počítačové vidění a tabulková data.
S počítačovým viděním modely AI detekují vzory v obrazech. Kamery vybavené aplikacemi počítačového vidění se používají v mnoha průmyslových odvětvích, jako jsou drony, automobilový průmysl a lékařství. Tabulková data získávají od výzkumníků hodně pozornosti. Syntetická data otevírají dveře vývoji aplikací pro zdraví, které byly dosud omezeny kvůli obavám z narušení soukromí.
Výzvy pro syntetická data
Používání syntetických dat má tři hlavní problémy. Oni jsou:
Mělo by odrážet realitu
Syntetická data by měla co nejpřesněji odrážet realitu. Někdy je to však nemožné generovat syntetická data která neobsahuje prvky osobních údajů. Na druhou stranu, pokud syntetická data neodrážejí realitu, nebudou moci vykazovat vzory nezbytné pro trénování a testování modelu. Trénink modelů na nerealistických datech nepřináší důvěryhodné poznatky.
Mělo by být bez předsudků
Podobně jako skutečná data mohou být i syntetická data náchylná k historickému zkreslení. Syntetická data mohou reprodukovat zkreslení, pokud jsou generována příliš přesně ze skutečných dat. Datoví vědci Při vývoji modelů ML je potřeba zohlednit zkreslení, aby se zajistilo, že nově vygenerovaná syntetická data budou více reprezentovat realitu.
Mělo by být bez obav o soukromí
Pokud jsou syntetická data generovaná z dat z reálného světa příliš podobná, mohou také vytvářet stejné problémy s ochranou soukromí. Když reálná data obsahují osobní identifikátory, pak syntetická data, která generují, mohou také podléhat předpisům o ochraně soukromí.
Závěrečné myšlenky: syntetická data odemykají nové možnosti
Když proti sobě postavíte syntetická data a data z reálného světa, syntetická data nezůstanou pozadu ve třech bodech – rychlejší sběr dat, flexibilita a škálovatelnost. Vyladěním parametrů je možné vygenerovat novou datovou sadu, jejíž sběr může být nebezpečný nebo nemusí být ve skutečnosti k dispozici.
Syntetická data pomáhají při předpovídání, předvídání tržních trendů a navrhování robustních plánů do budoucna. Navíc, syntetická data lze použít k testování pravdivosti modelů, jejich předpokladů a různých výsledků.
A konečně, syntetická data mohou dělat mnohem inovativnější věci, než dokážou skutečná data. Pomocí syntetických dat je možné napájet modely scénáři, které nám umožní nahlédnout do naší budoucnosti.
