Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Τα προηγμένα προγράμματα ανάλυσης και μηχανικής μάθησης προωθούνται από δεδομένα, αλλά η πρόσβαση σε αυτά τα δεδομένα μπορεί να είναι δύσκολη για τους ακαδημαϊκούς λόγω προκλήσεων σχετικά με το απόρρητο και τις επιχειρηματικές διαδικασίες.
Τα συνθετικά δεδομένα, τα οποία μπορούν να κοινοποιηθούν και να χρησιμοποιηθούν με τρόπους που δεν μπορούν τα πραγματικά δεδομένα, είναι μια πιθανή νέα κατεύθυνση προς επιδίωξη. Ωστόσο, αυτή η νέα στρατηγική δεν είναι χωρίς κινδύνους ή μειονεκτήματα, επομένως είναι σημαντικό οι επιχειρήσεις να εξετάσουν προσεκτικά πού και πώς χρησιμοποιούν τους πόρους τους.
Στην τρέχουσα εποχή της τεχνητής νοημοσύνης, μπορούμε επίσης να δηλώσουμε ότι τα δεδομένα είναι το νέο λάδι, αλλά μόνο λίγοι εκλεκτοί κάθονται σε ένα πετρέλαιο. Επομένως, πολλοί άνθρωποι παράγουν τα δικά τους καύσιμα, τα οποία είναι και οικονομικά και αποδοτικά. Είναι γνωστό ως συνθετικά δεδομένα.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα ρίξουμε μια λεπτομερή ματιά στα συνθετικά δεδομένα—γιατί πρέπει να τα χρησιμοποιείτε, πώς να τα παράγετε, τι τα κάνει διαφορετικά από τα πραγματικά δεδομένα, ποιες περιπτώσεις χρήσης μπορεί να εξυπηρετήσει και πολλά άλλα.
Λοιπόν, τι είναι τα Συνθετικά Δεδομένα;
Όταν τα γνήσια σύνολα δεδομένων είναι ανεπαρκή όσον αφορά την ποιότητα, τον αριθμό ή την ποικιλομορφία, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης αντί για πραγματικά ιστορικά δεδομένα.
Όταν τα υπάρχοντα δεδομένα δεν ικανοποιούν τις επιχειρηματικές απαιτήσεις ή έχουν κινδύνους απορρήτου όταν χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη μάθηση μηχανής μοντέλα, λογισμικό δοκιμών ή παρόμοια, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να αποτελέσουν σημαντικό εργαλείο για τις προσπάθειες εταιρικής τεχνητής νοημοσύνης.
Με απλά λόγια, τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται συχνά στη θέση των πραγματικών δεδομένων. Πιο συγκεκριμένα, είναι δεδομένα που έχουν επισημανθεί τεχνητά και έχουν παραχθεί από προσομοιώσεις ή αλγόριθμους υπολογιστών.
Τα συνθετικά δεδομένα είναι πληροφορίες που έχουν δημιουργηθεί από ένα πρόγραμμα υπολογιστή τεχνητά και όχι ως αποτέλεσμα πραγματικών περιστατικών. Οι εταιρείες μπορούν να προσθέσουν συνθετικά δεδομένα στα δεδομένα εκπαίδευσής τους για να καλύψουν όλες τις καταστάσεις χρήσης και αιχμής, να μειώσουν το κόστος συλλογής δεδομένων ή να ικανοποιήσουν τους κανονισμούς απορρήτου.
Τα τεχνητά δεδομένα είναι πλέον πιο προσιτά από ποτέ χάρη στις βελτιώσεις στην ισχύ επεξεργασίας και στις μεθόδους αποθήκευσης δεδομένων όπως το cloud. Τα συνθετικά δεδομένα βελτιώνουν τη δημιουργία λύσεων τεχνητής νοημοσύνης που είναι πιο ωφέλιμες για όλους τους τελικούς χρήστες και αυτό είναι αναμφίβολα μια καλή εξέλιξη.
Πόσο σημαντικά είναι τα συνθετικά δεδομένα και γιατί πρέπει να τα χρησιμοποιείτε;
Όταν εκπαιδεύουν μοντέλα AI, οι προγραμματιστές χρειάζονται συχνά τεράστια σύνολα δεδομένων με ακριβή σήμανση. Όταν διδάσκεται με πιο ποικίλα δεδομένα, νευρωνικά δίκτυα εκτελέστε με μεγαλύτερη ακρίβεια.
Ωστόσο, η συλλογή και η επισήμανση αυτών των τεράστιων συνόλων δεδομένων που περιέχουν εκατοντάδες ή και εκατομμύρια στοιχεία, μπορεί να είναι αδικαιολόγητα χρονοβόρα και χρονοβόρα. Η τιμή της παραγωγής δεδομένων εκπαίδευσης μπορεί να μειωθεί σημαντικά με τη χρήση συνθετικών δεδομένων. Για παράδειγμα, εάν δημιουργηθεί τεχνητά, μια εικόνα προπόνησης που κοστίζει 5 $ όταν αγοράζεται από ένα πάροχος ετικετών δεδομένων μπορεί να κοστίσει μόνο 0.05 $.
Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να μετριάσουν τις ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο που σχετίζονται με δυνητικά ευαίσθητα δεδομένα που παράγονται από τον πραγματικό κόσμο, ενώ παράλληλα μειώνουν τα έξοδα.
Σε σύγκριση με γνήσια δεδομένα, τα οποία δεν θα μπορούσαν να αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια το πλήρες φάσμα των γεγονότων για τον πραγματικό κόσμο, θα μπορούσε να βοηθήσει στη μείωση των προκαταλήψεων. Παρέχοντας ασυνήθιστα περιστατικά που αντιπροσωπεύουν εύλογες πιθανότητες, αλλά μπορεί να είναι δύσκολο να ληφθούν από νόμιμα δεδομένα, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να προσφέρουν μεγαλύτερη ποικιλομορφία.
Τα συνθετικά δεδομένα θα μπορούσαν να ταιριάζουν τέλεια στο έργο σας για τους λόγους που αναφέρονται παρακάτω:
1. Η στιβαρότητα του μοντέλου
Χωρίς να χρειάζεται να το αποκτήσετε, αποκτήστε πρόσβαση σε πιο ποικίλα δεδομένα για τα μοντέλα σας. Με συνθετικά δεδομένα, μπορείτε να εκπαιδεύσετε το μοντέλο σας χρησιμοποιώντας παραλλαγές του ίδιου ατόμου με διάφορα κουρέματα, τρίχες προσώπου, γυαλιά, πόζες κεφαλιού κ.λπ., καθώς και τον τόνο του δέρματος, τα εθνικά χαρακτηριστικά, τη δομή των οστών, τις φακίδες και άλλα χαρακτηριστικά για να δημιουργήσετε μοναδικά αντιμετωπίζει και το ενισχύει.
2. Οι θήκες ακμών λαμβάνονται υπόψη
Μια ισορροπημένη Το σύνολο δεδομένων προτιμάται από τη μηχανική εκμάθηση αλγόριθμους. Σκεφτείτε ξανά το παράδειγμά μας της αναγνώρισης προσώπου. Η ακρίβεια των μοντέλων τους θα είχε βελτιωθεί (και στην πραγματικότητα, ορισμένες από αυτές τις επιχειρήσεις έκαναν ακριβώς αυτό) και θα είχαν δημιουργήσει ένα πιο ηθικό μοντέλο εάν είχαν παράγει συνθετικά δεδομένα με πιο σκουρόχρωμα πρόσωπα για να καλύψουν τα κενά δεδομένων τους. Οι ομάδες μπορούν να καλύψουν όλες τις περιπτώσεις χρήσης, συμπεριλαμβανομένων των περιπτώσεων αιχμής όπου τα δεδομένα είναι σπάνια ή ανύπαρκτα, με τη βοήθεια συνθετικών δεδομένων.
3. Μπορεί να ληφθεί πιο γρήγορα από τα «πραγματικά» δεδομένα
Οι ομάδες είναι σε θέση να παράγουν τεράστιες ποσότητες συνθετικών δεδομένων γρήγορα. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν τα δεδομένα της πραγματικής ζωής εξαρτώνται από σποραδικά γεγονότα. Οι ομάδες μπορεί να δυσκολεύονται να λάβουν αρκετά πραγματικά δεδομένα για σοβαρές οδικές συνθήκες, ενώ συγκεντρώνουν δεδομένα για ένα αυτοοδηγούμενο αυτοκίνητο, για παράδειγμα, λόγω της σπανιότητάς τους. Προκειμένου να επιταχυνθεί η επίπονη διαδικασία σχολιασμού, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να δημιουργήσουν αλγόριθμους για να επισημαίνουν αυτόματα τα συνθετικά δεδομένα καθώς δημιουργούνται.
4. Προστατεύει τις πληροφορίες απορρήτου των χρηστών
Οι εταιρείες ενδέχεται να αντιμετωπίζουν δυσκολίες ασφαλείας κατά το χειρισμό ευαίσθητων δεδομένων, ανάλογα με την επιχείρηση και το είδος των δεδομένων. Οι προσωπικές πληροφορίες υγείας (PHI), για παράδειγμα, περιλαμβάνονται συχνά στα δεδομένα νοσηλευόμενων ασθενών στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης και πρέπει να αντιμετωπίζονται με τη μέγιστη δυνατή ασφάλεια.
Επειδή τα συνθετικά δεδομένα δεν περιλαμβάνουν πληροφορίες για πραγματικά άτομα, τα ζητήματα απορρήτου μειώνονται. Εξετάστε το ενδεχόμενο να χρησιμοποιήσετε συνθετικά δεδομένα ως εναλλακτική, εάν η ομάδα σας πρέπει να συμμορφωθεί με ορισμένους νόμους περί απορρήτου δεδομένων.
Πραγματικά δεδομένα Vs Συνθετικά δεδομένα
Στον πραγματικό κόσμο, λαμβάνονται ή μετρώνται πραγματικά δεδομένα. Όταν κάποιος χρησιμοποιεί smartphone, φορητό υπολογιστή ή υπολογιστή, φοράει ρολόι χειρός, έχει πρόσβαση σε έναν ιστότοπο ή πραγματοποιεί μια ηλεκτρονική συναλλαγή, αυτός ο τύπος δεδομένων δημιουργείται αμέσως.
Επιπλέον, οι έρευνες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παροχή γνήσιων δεδομένων (online και offline). Οι ψηφιακές ρυθμίσεις παράγουν συνθετικά δεδομένα. Με εξαίρεση το τμήμα που δεν προήλθε από γεγονότα του πραγματικού κόσμου, τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούνται με τρόπο που μιμείται επιτυχώς τα πραγματικά δεδομένα όσον αφορά τις θεμελιώδεις ιδιότητες.
Η ιδέα της χρήσης συνθετικών δεδομένων ως υποκατάστατο των πραγματικών δεδομένων είναι πολλά υποσχόμενη, καθώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παροχή δεδομένα εκπαίδευσης που η μηχανική μάθηση απαιτούν τα μοντέλα. Αλλά δεν είναι σίγουρο ότι τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λύσει κάθε ζήτημα που προκύπτει στον πραγματικό κόσμο.
Χρήση περιπτώσεις
Τα συνθετικά δεδομένα είναι χρήσιμα για διάφορους εμπορικούς σκοπούς, όπως εκπαίδευση μοντέλων, επικύρωση μοντέλου και δοκιμή νέων προϊόντων. Θα παραθέσουμε μερικούς από τους τομείς που οδήγησαν στην εφαρμογή του στη μηχανική μάθηση:
1. Υγειονομική περίθαλψη
Δεδομένης της ευαισθησίας των δεδομένων του, ο τομέας της υγειονομικής περίθαλψης είναι κατάλληλος για τη χρήση συνθετικών δεδομένων. Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν από ομάδες για την καταγραφή της φυσιολογίας κάθε είδους ασθενή που μπορεί να υπάρχει, βοηθώντας έτσι στην ταχύτερη και ακριβέστερη διάγνωση ασθενειών.
Το μοντέλο ανίχνευσης μελανώματος της Google είναι μια ενδιαφέρουσα απεικόνιση αυτού, καθώς ενσωματώνει συνθετικά δεδομένα ατόμων με πιο σκούρες αποχρώσεις δέρματος (μια περιοχή κλινικών δεδομένων που δυστυχώς υποεκπροσωπείται) για να παρέχει στο μοντέλο την ικανότητα να λειτουργεί αποτελεσματικά για όλα τα είδη δέρματος.
2. Αυτοκίνητα
Οι προσομοιωτές χρησιμοποιούνται συχνά από εταιρείες που δημιουργούν αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα για την αξιολόγηση της απόδοσης. Όταν ο καιρός είναι σκληρός, για παράδειγμα, η συλλογή πραγματικών δεδομένων δρόμου μπορεί να είναι επικίνδυνη ή δύσκολη.
Το να βασίζεστε σε ζωντανές δοκιμές με πραγματικά αυτοκίνητα στους δρόμους γενικά δεν είναι καλή ιδέα, καθώς υπάρχουν πάρα πολλές μεταβλητές που πρέπει να ληφθούν υπόψη σε όλες τις διαφορετικές καταστάσεις οδήγησης.
3. Φορητότητα Δεδομένων
Για να είναι σε θέση να μοιράζονται τα δεδομένα εκπαίδευσής τους με άλλους, οι οργανισμοί απαιτούν αξιόπιστες και ασφαλείς μεθόδους. Η απόκρυψη στοιχείων προσωπικής ταυτοποίησης (PII) προτού δημοσιοποιηθεί το σύνολο δεδομένων είναι μια άλλη ενδιαφέρουσα εφαρμογή για συνθετικά δεδομένα. Η ανταλλαγή συνόλων δεδομένων επιστημονικής έρευνας, ιατρικών δεδομένων, κοινωνιολογικών δεδομένων και άλλων πεδίων που θα μπορούσαν να περιέχουν PII, αναφέρονται ως συνθετικά δεδομένα που διατηρούν το απόρρητο.
4. Ασφάλεια
Οι οργανισμοί είναι πιο ασφαλείς χάρη στα συνθετικά δεδομένα. Όσον αφορά το παράδειγμα αναγνώρισης προσώπου και πάλι, μπορεί να είστε εξοικειωμένοι με τη φράση "deep fakes", η οποία περιγράφει κατασκευασμένες φωτογραφίες ή βίντεο. Deep fakes μπορούν να παραχθούν από επιχειρήσεις για να δοκιμάσουν τα δικά τους συστήματα αναγνώρισης προσώπου και ασφάλειας. Τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται επίσης στην παρακολούθηση βίντεο για την ταχύτερη εκπαίδευση μοντέλων και με φθηνότερο κόστος.
Συνθετικά Δεδομένα και Μηχανική Μάθηση
Για τη δημιουργία ενός σταθερού και αξιόπιστου μοντέλου, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρειάζονται σημαντικό όγκο δεδομένων για επεξεργασία. Ελλείψει συνθετικών δεδομένων, η παραγωγή τόσο μεγάλου όγκου δεδομένων θα ήταν πρόκληση.
Σε τομείς όπως η όραση υπολογιστή ή η επεξεργασία εικόνας, όπου η ανάπτυξη μοντέλων διευκολύνεται από την ανάπτυξη πρώιμων συνθετικών δεδομένων, μπορεί να είναι εξαιρετικά σημαντική. Μια νέα εξέλιξη στον τομέα της αναγνώρισης εικόνων είναι η χρήση των Generative Adversarial Networks (GAN). Συνήθως αποτελείται από δύο δίκτυα: μια γεννήτρια και μια συσκευή διάκρισης.
Ενώ το δίκτυο διάκρισης στοχεύει να διαχωρίσει τις πραγματικές φωτογραφίες από τις ψεύτικες, το δίκτυο γεννήτριας λειτουργεί για την παραγωγή συνθετικών εικόνων που είναι πολύ πιο παρόμοιες με τις εικόνες του πραγματικού κόσμου.
Στη μηχανική μάθηση, τα GAN είναι ένα υποσύνολο της οικογένειας των νευρωνικών δικτύων, όπου και τα δύο δίκτυα μαθαίνουν και αναπτύσσονται συνεχώς προσθέτοντας νέους κόμβους και επίπεδα.
Κατά τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων, έχετε την επιλογή να αλλάξετε το περιβάλλον και τον τύπο των δεδομένων όπως απαιτείται για να βελτιώσετε την απόδοση του μοντέλου. Ενώ η ακρίβεια για τα συνθετικά δεδομένα μπορεί να επιτευχθεί εύκολα με μια ισχυρή βαθμολογία, η ακρίβεια για δεδομένα σε πραγματικό χρόνο με ετικέτα μπορεί περιστασιακά να είναι εξαιρετικά δαπανηρή.
Πώς μπορείτε να δημιουργήσετε συνθετικά δεδομένα;
Οι προσεγγίσεις που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία μιας συνθετικής συλλογής δεδομένων είναι οι εξής:
Με βάση τη στατιστική κατανομή
Η στρατηγική που χρησιμοποιείται σε αυτήν την περίπτωση είναι να λαμβάνονται αριθμοί από τη διανομή ή να εξετάζονται οι πραγματικές στατιστικές κατανομές προκειμένου να δημιουργηθούν ψευδή δεδομένα που φαίνονται συγκρίσιμα. Τα πραγματικά δεδομένα ενδέχεται να απουσιάζουν εντελώς σε ορισμένες περιπτώσεις.
Ένας επιστήμονας δεδομένων μπορεί να δημιουργήσει ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει ένα τυχαίο δείγμα οποιασδήποτε κατανομής, εάν έχει βαθιά κατανόηση της στατιστικής κατανομής στα πραγματικά δεδομένα. Η κανονική κατανομή, η εκθετική κατανομή, η χι-τετράγωνη κατανομή, η λογαριθμική κανονική κατανομή και άλλα είναι μερικά μόνο παραδείγματα στατιστικών κατανομών πιθανοτήτων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να γίνει αυτό.
Το επίπεδο εμπειρίας του επιστήμονα δεδομένων με την κατάσταση θα έχει σημαντικό αντίκτυπο στην ακρίβεια του εκπαιδευμένου μοντέλου.
Ανάλογα με το μοντέλο
Αυτή η τεχνική δημιουργεί ένα μοντέλο που λαμβάνει υπόψη την παρατηρούμενη συμπεριφορά πριν από τη χρήση αυτού του μοντέλου για τη δημιουργία τυχαίων δεδομένων. Στην ουσία, αυτό περιλαμβάνει την προσαρμογή πραγματικών δεδομένων σε δεδομένα από μια γνωστή διανομή. Η προσέγγιση Monte Carlo μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί από εταιρείες για τη δημιουργία πλαστών δεδομένων.
Επιπλέον, οι διανομές μπορούν επίσης να τοποθετηθούν χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης σαν δέντρα απόφασης. Επιστήμονες δεδομένων Ωστόσο, πρέπει να δώσουν προσοχή στην πρόβλεψη, καθώς τα δέντρα αποφάσεων συνήθως ταιριάζουν υπερβολικά λόγω της απλότητας και της επέκτασης βάθους τους.
Με βαθιά μάθηση
Βαθιά μάθηση μοντέλα που χρησιμοποιούν μοντέλα Variational Autoencoder (VAE) ή Generative Adversarial Network (GAN) είναι δύο τρόποι δημιουργίας συνθετικών δεδομένων. Τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χωρίς επίβλεψη περιλαμβάνουν VAE.
Αποτελούνται από κωδικοποιητές, οι οποίοι συρρικνώνουν και συμπυκνώνουν τα αρχικά δεδομένα, και αποκωδικοποιητές, που εξετάζουν προσεκτικά αυτά τα δεδομένα για να παρέχουν μια αναπαράσταση των πραγματικών δεδομένων. Η διατήρηση των δεδομένων εισόδου και εξόδου όσο το δυνατόν πανομοιότυπα είναι ο βασικός στόχος ενός VAE. Δύο αντίθετα νευρωνικά δίκτυα είναι τα μοντέλα GAN και τα αντίθετα δίκτυα.
Το πρώτο δίκτυο, γνωστό ως δίκτυο γεννήτριας, είναι υπεύθυνο για την παραγωγή πλαστών δεδομένων. Το δίκτυο διαχωρισμού, το δεύτερο δίκτυο, λειτουργεί συγκρίνοντας τα δημιουργημένα συνθετικά δεδομένα με τα πραγματικά δεδομένα σε μια προσπάθεια να εντοπιστεί εάν το σύνολο δεδομένων είναι δόλιο. Το διακριτικό ειδοποιεί τη γεννήτρια όταν ανακαλύπτει ένα ψεύτικο σύνολο δεδομένων.
Η ακόλουθη παρτίδα δεδομένων που παρέχεται στον υπεύθυνο διάκρισης τροποποιείται στη συνέχεια από τη γεννήτρια. Ως αποτέλεσμα, ο παράγοντας διάκρισης βελτιώνεται με την πάροδο του χρόνου στον εντοπισμό ψευδών συνόλων δεδομένων. Αυτό το είδος μοντέλου χρησιμοποιείται συχνά στον χρηματοπιστωτικό τομέα για τον εντοπισμό απάτης καθώς και στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης για ιατρική απεικόνιση.
Η επαύξηση δεδομένων είναι μια διαφορετική μέθοδος που χρησιμοποιούν οι επιστήμονες δεδομένων για να παράγουν περισσότερα δεδομένα. Ωστόσο, δεν πρέπει να συγχέεται με πλαστά δεδομένα. Με απλά λόγια, η αύξηση δεδομένων είναι η πράξη της προσθήκης νέων δεδομένων σε ένα γνήσιο σύνολο δεδομένων που υπάρχει ήδη.
Δημιουργία πολλών εικόνων από μια μεμονωμένη εικόνα, για παράδειγμα, προσαρμόζοντας τον προσανατολισμό, τη φωτεινότητα, τη μεγέθυνση και άλλα. Μερικές φορές, το πραγματικό σύνολο δεδομένων χρησιμοποιείται με μόνο τις προσωπικές πληροφορίες να απομένουν. Η ανωνυμοποίηση δεδομένων είναι αυτό και ένα σύνολο τέτοιων δεδομένων δεν πρέπει επίσης να θεωρηθεί ως συνθετικά δεδομένα.
Προκλήσεις & περιορισμοί των συνθετικών δεδομένων
Αν και τα συνθετικά δεδομένα έχουν διάφορα πλεονεκτήματα που μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες με δραστηριότητες επιστήμης δεδομένων, έχουν επίσης ορισμένους περιορισμούς:
- Αξιοπιστία των δεδομένων: Είναι γνωστό ότι κάθε μοντέλο μηχανικής μάθησης/βαθιάς μάθησης είναι τόσο καλό όσο τα δεδομένα που τροφοδοτούνται. Η ποιότητα των συνθετικών δεδομένων σε αυτό το πλαίσιο σχετίζεται στενά με την ποιότητα των δεδομένων εισόδου και το μοντέλο που χρησιμοποιείται για την παραγωγή των δεδομένων. Είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι δεν υπάρχουν προκαταλήψεις στα δεδομένα πηγής, καθώς αυτές μπορούν να αντικατοπτρίζονται πολύ καθαρά στα συνθετικά δεδομένα. Επιπλέον, πριν κάνετε οποιεσδήποτε προβλέψεις, θα πρέπει να επιβεβαιωθεί και να επαληθευτεί η ποιότητα των δεδομένων.
- Απαιτεί γνώση, προσπάθεια και χρόνο: Ενώ η δημιουργία συνθετικών δεδομένων θα μπορούσε να είναι απλούστερη και λιγότερο δαπανηρή από τη δημιουργία γνήσιων δεδομένων, χρειάζεται όντως κάποια γνώση, χρόνο και προσπάθεια.
- Αντιγραφή ανωμαλιών: Το τέλειο αντίγραφο δεδομένων πραγματικού κόσμου δεν είναι δυνατό. τα συνθετικά δεδομένα μπορούν μόνο να το προσεγγίσουν. Επομένως, ορισμένες ακραίες τιμές που υπάρχουν σε πραγματικά δεδομένα ενδέχεται να μην καλύπτονται από συνθετικά δεδομένα. Οι ανωμαλίες δεδομένων είναι πιο σημαντικές από τα τυπικά δεδομένα.
- Έλεγχος της παραγωγής και διασφάλιση ποιότητας: Τα συνθετικά δεδομένα προορίζονται για την αναπαραγωγή δεδομένων πραγματικού κόσμου. Η μη αυτόματη επαλήθευση δεδομένων είναι απαραίτητη. Είναι απαραίτητο να επαληθεύσετε την ακρίβεια των δεδομένων πριν τα ενσωματώσετε σε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης/βαθιάς μάθησης για πολύπλοκα σύνολα δεδομένων που δημιουργούνται αυτόματα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους.
- Σχόλια Χρηστών: Καθώς τα συνθετικά δεδομένα είναι μια νέα έννοια, δεν θα είναι όλοι έτοιμοι να πιστέψουν τις προβλέψεις που γίνονται με αυτά. Αυτό δείχνει ότι για να αυξηθεί η αποδοχή των χρηστών, είναι πρώτα απαραίτητο να αυξηθεί η γνώση της χρησιμότητας των συνθετικών δεδομένων.
Μελλοντικός
Η χρήση συνθετικών δεδομένων έχει αυξηθεί δραματικά την προηγούμενη δεκαετία. Ενώ εξοικονομεί χρόνο και χρήμα στις εταιρείες, δεν είναι χωρίς μειονεκτήματα. Δεν έχει ακραίες τιμές, οι οποίες εμφανίζονται φυσικά στα πραγματικά δεδομένα και είναι κρίσιμες για την ακρίβεια σε ορισμένα μοντέλα.
Αξίζει επίσης να σημειωθεί ότι η ποιότητα των συνθετικών δεδομένων συχνά εξαρτάται από τα δεδομένα εισόδου που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία. Οι προκαταλήψεις στα δεδομένα εισόδου μπορούν γρήγορα να εξαπλωθούν στα συνθετικά δεδομένα, επομένως η επιλογή δεδομένων υψηλής ποιότητας ως σημείο εκκίνησης δεν πρέπει να υπερεκτιμάται.
Τέλος, χρειάζεται περαιτέρω έλεγχος εξόδου, συμπεριλαμβανομένης της σύγκρισης των συνθετικών δεδομένων με πραγματικά δεδομένα που έχουν σχολιαστεί από τον άνθρωπο για να επαληθευτεί ότι δεν υπάρχουν αποκλίσεις. Παρά αυτά τα εμπόδια, τα συνθετικά δεδομένα παραμένουν ένα πολλά υποσχόμενο πεδίο.
Μας βοηθά να δημιουργούμε νέες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης ακόμα και όταν τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου δεν είναι διαθέσιμα. Το πιο σημαντικό είναι ότι δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να κατασκευάζουν προϊόντα που είναι πιο περιεκτικά και ενδεικτικά της ποικιλομορφίας των τελικών καταναλωτών τους.
Ωστόσο, στο μέλλον που βασίζεται στα δεδομένα, τα συνθετικά δεδομένα σκοπεύουν να βοηθήσουν τους επιστήμονες δεδομένων να εκτελέσουν νέες και δημιουργικές εργασίες που θα ήταν δύσκολο να ολοκληρωθούν μόνο με δεδομένα πραγματικού κόσμου.
Συμπέρασμα
Σε ορισμένες περιπτώσεις, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να μετριάσουν ένα έλλειμμα δεδομένων ή την έλλειψη σχετικών δεδομένων μέσα σε μια επιχείρηση ή οργανισμό. Εξετάσαμε επίσης ποιες στρατηγικές μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία συνθετικών δεδομένων και ποιος μπορεί να επωφεληθεί από αυτά.
Μιλήσαμε επίσης για μερικές από τις δυσκολίες που συνεπάγεται η αντιμετώπιση των συνθετικών δεδομένων. Για τη λήψη εμπορικών αποφάσεων, τα πραγματικά δεδομένα θα ευνοούνται πάντα. Ωστόσο, τα ρεαλιστικά δεδομένα είναι η επόμενη καλύτερη επιλογή όταν τέτοια αληθινά ακατέργαστα δεδομένα δεν είναι προσβάσιμα για ανάλυση.
Ωστόσο, πρέπει να θυμόμαστε ότι για την παραγωγή συνθετικών δεδομένων, απαιτούνται επιστήμονες δεδομένων με ισχυρή αντίληψη της μοντελοποίησης δεδομένων. Η πλήρης κατανόηση των πραγματικών δεδομένων και του περιβάλλοντός τους είναι επίσης απαραίτητη. Αυτό είναι απαραίτητο για να διασφαλιστεί ότι, εάν είναι διαθέσιμα, τα δεδομένα που παράγονται είναι όσο το δυνατόν ακριβέστερα.
Αφήστε μια απάντηση