Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
Altnivelaj analizoj kaj maŝinlernado-programoj estas propulsitaj per datenoj, sed aliro al tiuj datumoj povas esti malfacila por akademiuloj pro defioj kun privateco kaj komercaj proceduroj.
Sintezaj datumoj, kiuj povas esti dividitaj kaj uzataj en manieroj, kiujn faktaj datumoj ne povas, estas ebla nova direkto por sekvi. Tamen, ĉi tiu nova strategio ne estas sen danĝeroj aŭ malavantaĝoj, tial estas grave ke entreprenoj zorge pripensu kie kaj kiel ili uzas siajn rimedojn.
En la nuna epoko de AI, ni ankaŭ povas konstati, ke datumoj estas la nova oleo, sed nur kelkaj elektitaj sidas sur gusher. Tial, multaj homoj produktas sian propran fuelon, kiu estas kaj pagebla kaj efika. Ĝi estas konata kiel sintezaj datumoj.
En ĉi tiu afiŝo, ni detale rigardos sintezajn datumojn—kial vi devus uzi ĝin, kiel produkti ĝin, kio diferencas ĝin de realaj datumoj, kiajn uzkazojn ĝi povas servi, kaj multe pli.
Do, kio estas Sintezaj Datumoj?
Kiam aŭtentaj datenoj estas neadekvataj laŭ kvalito, nombro aŭ diverseco, sintezaj datumoj povas esti uzataj por trejni AI-modelojn anstataŭ realaj historiaj datumoj.
Kiam ekzistantaj datumoj ne kontentigas komercajn postulojn aŭ havas privatecajn riskojn kiam ili estas uzataj por disvolviĝi maŝinlernado modeloj, testa programaro aŭ simile, sintezaj datumoj povas esti signifa ilo por entreprenaj AI-klopodoj.
Simple dirite, sintezaj datumoj estas ofte uzataj anstataŭ realaj datumoj. Pli precize, ĝi estas datumoj, kiuj estis artefarite etikeditaj kaj produktitaj per simulaĵoj aŭ komputilaj algoritmoj.
Sintezaj datumoj estas informoj kreitaj de komputila programo artefarite ol kiel rezulto de realaj okazoj. Firmaoj povas aldoni sintezajn datumojn al siaj trejnaj datumoj por kovri ĉiujn uzadojn kaj randajn situaciojn, redukti la koston de datumkolektado aŭ kontentigi privatecajn regularojn.
Artefaritaj datumoj nun estas pli alireblaj ol iam ajn danke al plibonigoj en pretiga potenco kaj datumstokaj metodoj kiel la nubo. Sintezaj datumoj plibonigas la kreadon de AI-solvoj, kiuj estas pli utilaj por ĉiuj finuzantoj, kaj tio sendube estas bona evoluo.
Kiel sintezaj datumoj estas gravaj kaj kial vi uzu ĝin?
Trejnante AI-modelojn, programistoj ofte bezonas grandegajn datumajn arojn kun preciza etikedado. Kiam oni instruas kun pli diversaj datumoj, Neŭraj retoj plenumi pli precize.
Kolekti kaj etikedi ĉi tiujn masivajn datumarojn enhavantajn centojn aŭ eĉ milionojn da eroj, tamen, povas esti senracie tempo- kaj mono-konsumanta. La prezo de produktado de trejnaj datumoj povas esti tre reduktita per sintezaj datumoj. Ekzemple, se kreita artefarite, trejna bildo kiu kostas $5 kiam aĉetita de a provizanto de datumetikedado eble kostos nur $0.05.
Sintezaj datumoj povas mildigi privatecajn zorgojn rilate al eble sentemaj datumoj generitaj de la fakta mondo samtempe reduktante elspezojn.
Kompare al aŭtentaj datumoj, kiuj ne povus precize reflekti la kompletan spektron de faktoj pri la reala mondo, ĝi povus helpi malpliigi antaŭjuĝojn. Provizante nekutimajn okazojn, kiuj reprezentas kredindajn eblecojn sed povas esti malfacila ricevi de legitimaj datumoj, sintezaj datumoj povas oferti pli grandan diversecon.
Sintezaj datumoj povus esti bonega taŭga por via projekto pro la kialoj listigitaj sube:
1. La fortikeco de la modelo
Sen devi akiri ĝin, aliru pli diversajn datumojn por viaj modeloj. Per sintezaj datumoj, vi povas trejni vian modelon uzante variantojn de la sama persono kun diversaj haroj, vizaĝaj haroj, okulvitroj, kappozoj ktp., kaj ankaŭ haŭtnuancon, etnajn trajtojn, ostan strukturon, lentugojn kaj aliajn trajtojn por generi unikajn. vizaĝoj kaj plifortigi ĝin.
2. Edge-kazoj estas konsiderataj
Ekvilibrigita datumaro estas preferita de maŝinlernado algoritmoj. Pensu reen al nia ekzemplo de vizaĝrekono. La precizeco de iliaj modeloj pliboniĝus (kaj fakte, kelkaj el ĉi tiuj entreprenoj faris ĝuste tion), kaj ili estus produktintaj pli moralan modelon se ili estus produktintaj sintezajn datumojn de pli malhelhaŭtaj vizaĝoj por plenigi siajn datumajn mankojn. Teamoj povas kovri ĉiujn uzkazojn, inkluzive de randaj kazoj kie datumoj estas malabundaj aŭ neekzistantaj, helpe de sintezaj datumoj.
3. Ĝi povas esti akirita pli rapide ol "faktaj" datumoj
Teamoj povas generi vastajn kvantojn da sintezaj datumoj rapide. Ĉi tio estas precipe utila kiam la realaj datumoj dependas de sporadaj eventoj. Teamoj povas malfacile akiri sufiĉe da realmondaj datumoj pri severaj vojkondiĉoj dum kolektado de datumoj por memvetura aŭto, ekzemple, pro sia maloftaĵo. Por akceli la penigan komentadprocezon, datumsciencistoj povas konstrui algoritmojn por aŭtomate etikedi la sintezajn datumojn dum ĝi estas generita.
4. Ĝi sekurigas uzantan privatecan informon
Firmaoj povas havi sekurecajn malfacilaĵojn dum traktado de sentemaj datumoj, depende de la komerco kaj speco de datumoj. Personaj saninformoj (PHI), ekzemple, estas ofte inkluditaj en malsanulaj datumoj en la sanindustrio kaj devas esti pritraktitaj kun la plejebla sekureco.
Ĉar sintezaj datumoj ne inkluzivas informojn pri realaj homoj, privatecaj problemoj malpliiĝas. Konsideru uzi sintezajn datumojn kiel alternativon se via teamo devas aliĝi al certaj leĝoj pri privateco de datumoj.
Realaj datumoj Vs Sintezaj datumoj
En la reala mondo, realaj datumoj estas akiritaj aŭ mezuritaj. Kiam iu uzas inteligentan telefonon, tekkomputilon aŭ komputilon, portas brakhorloĝon, aliras retejon aŭ faras interretan transakcion, ĉi tiu tipo de datumoj estas generitaj tuj.
Aldone, enketoj povas esti uzataj por provizi aŭtentajn datumojn (rete kaj eksterrete). Ciferecaj agordoj produktas sintezajn datumojn. Kun la escepto de la parto kiu ne estis derivita de iuj realaj okazaĵoj, sintezaj datenoj estas kreitaj en maniero kiel kiu sukcese imitas la faktajn datenojn laŭ fundamentaj kvalitoj.
La ideo uzi sintezajn datumojn kiel anstataŭaĵon de realaj datumoj estas tre promesplena, ĉar ĝi povas esti uzata por provizi la trejnaj datumoj tiu maŝinlernado modeloj postulas. Sed tio ne estas certa artefarita inteligento povas solvi ĉiun problemon, kiu aperas en la reala mondo.
Uzu kazojn
Sintezaj datumoj estas utilaj por diversaj komercaj celoj, inkluzive de modeltrejnado, modelvalidigo kaj testado de novaj produktoj. Ni listigos kelkajn el la sektoroj kiuj gvidis la vojon en ĝia apliko al maŝina lernado:
1. Sanzorgo
Konsiderante la sentemon de ĝiaj datumoj, la sansektoro estas bone taŭga por la uzo de sintezaj datumoj. Sintezaj datumoj povas esti uzataj de teamoj por registri la fiziologiojn de ĉiu speco de paciento kiu povus ekzisti, tiel helpante en la pli rapida kaj preciza diagnozo de malsanoj.
La modelo de detekto de melanomoj de Google estas interesa ilustraĵo de tio, ĉar ĝi korpigas sintezajn datumojn de homoj kun pli malhelaj haŭtnuancoj (areo de klinikaj datumoj, kiu bedaŭrinde estas subreprezentita) por provizi la modelon la kapablon funkcii efike por ĉiuj haŭtaj specoj.
2. Aŭtoj
Simuliloj estas ofte uzitaj fare de firmaoj kreantaj memveturantajn aŭtojn por taksi efikecon. Kiam la vetero estas severa, ekzemple, kolekti realajn vojajn datumojn povus esti riska aŭ malfacila.
Fidi je vivaj testoj kun realaj aŭtoj sur la vojoj ĝenerale ne estas bona ideo ĉar estas tro da variabloj por konsideri en ĉiuj malsamaj veturaj situacioj.
3. Portebleco de Datumoj
Por povi kunhavigi siajn trejnajn datumojn kun aliaj, organizoj postulas fidindajn kaj sekurajn metodojn. Kaŝi persone identigeblajn informojn (PII) antaŭ publikigi la datumaron estas alia interesa aplikaĵo por sintezaj datumoj. Interŝanĝi sciencesplorajn datenojn, medicinajn datumojn, sociologiajn datumojn kaj aliajn kampojn, kiuj povus enhavi PII, estas nomataj privatecaj konservantaj sintezaj datumoj.
4. sekureco
Organizoj estas pli sekuraj danke al sintezaj datumoj. Koncerne nian ekzemplon de vizaĝrekono denove, vi eble konas la frazon "profundaj falsaĵoj", kiu priskribas fabrikitajn fotojn aŭ filmetojn. Profundaj falsaĵoj povas esti produktitaj de entreprenoj por testi siajn proprajn vizaĝrekonon kaj sekurecsistemojn. Sintezaj datumoj ankaŭ estas uzataj en videogvatado por trejni modelojn pli rapide kaj je pli malmultekosta kosto.
Sintezaj Datumoj kaj Maŝina Lernado
Por konstrui solidan kaj fidindan modelon, maŝinlernado-algoritmoj bezonas signifan kvanton da datumoj por esti prilaboritaj. En foresto de sintezaj datumoj, produkti tian grandan volumon da datumoj estus malfacila.
En domajnoj kiel komputila vizio aŭ bildprilaborado, kie la evoluo de modeloj estas faciligita per la evoluo de fruaj sintezaj datenoj, ĝi povas esti ekstreme signifa. Nova evoluo en la kampo de bildrekono estas la uzo de Generative Adversarial Networks (GANoj). Kutime konsistas el du retoj: generatoro kaj diskriminatoro.
Dum la diskriminacia reto celas apartigi la realajn fotojn de la falsaj, la generatora reto funkcias por produkti sintezajn bildojn, kiuj estas konsiderinde pli similaj al realaj bildoj.
En maŝinlernado, GANoj estas subaro de la neŭrala retofamilio, kie ambaŭ retoj ade lernas kaj evoluas aldonante novajn nodojn kaj tavolojn.
Kreante sintezajn datumojn, vi havas la eblon ŝanĝi la medion kaj tipon de la datumoj laŭbezone por plibonigi la agadon de la modelo. Dum precizeco por sintezaj datumoj povas esti facile atingita kun forta poentaro, precizeco por etikeditaj realtempaj datumoj povas foje esti ekstreme multekosta.
Kiel vi povas generi sintezajn datumojn?
La aliroj uzitaj por krei sintezan datumkolekton estas kiel sekvas:
Surbaze de la statistika distribuo
La strategio uzata en ĉi tiu kazo estas preni nombrojn de distribuo aŭ rigardi realajn statistikajn distribuojn por krei malverajn datenojn kiuj aspektas kompareblaj. Realaj datumoj povas esti tute forestantaj en iuj cirkonstancoj.
Datensciencisto povas generi datumaron enhavantan hazardan provaĵon de iu distribuo se li havas profundan tenon de la statistika distribuo en faktaj datenoj. La normala distribuo, eksponenta distribuo, ĥi-kvadrata distribuo, lognormala distribuo, kaj pli estas nur kelkaj ekzemploj de statistikaj probablodistribuoj kiuj povas esti uzitaj por fari tion.
La nivelo de sperto de la datumsciencisto kun la situacio havos signifan efikon al la precizeco de la trejnita modelo.
Depende de la modelo
Tiu tekniko konstruas modelon kiu respondecas pri observita konduto antaŭ uzado de tiu modelo por generi hazardajn datenojn. Esence, ĉi tio implikas alĝustigi realajn datumojn al datumoj de konata distribuo. La Montekarlo-aliro tiam povas esti uzata de korporacioj por krei falsajn datumojn.
Krome, distribuoj ankaŭ povas esti ekipitaj uzante modeloj pri maŝinlernado kiel decidaj arboj. Datumaj sciencistoj tamen devas atenti la prognozon, ĉar decidarboj tipe tro taŭgas pro sia simpleco kaj profundeca ekspansio.
Kun profunda lernado
Profunda lernado modeloj kiuj uzas Variational Autoencoder (VAE) aŭ Generative Adversarial Network (GAN) modeloj estas du manieroj krei sintezajn datenojn. Nekontrolitaj maŝinlernado-modeloj inkluzivas VAEojn.
Ili konsistas el kodigiloj, kiuj ŝrumpas kaj kompaktigas la originajn datumojn, kaj malĉifrilojn, kiuj ekzamenas ĉi tiujn datumojn por disponigi reprezenton de la realaj datumoj. Konservi enigajn kaj elirajn datumojn kiel eble plej identajn estas la baza celo de VAE. Du kontraŭaj neŭralaj retoj estas GAN-modeloj kaj kontraŭaj retoj.
La unua reto, konata kiel la generatora reto, respondecas pri produktado de falsaj datumoj. La diskriminacia reto, la dua reto, funkcias komparante kreitajn sintezajn datenojn kun realaj datumoj por identigi ĉu la datumaro estas fraŭda. La diskriminanto alarmas la generatoron kiam ĝi malkovras malveran datumaron.
La sekva aro de datumoj provizitaj al la diskriminanto estas poste modifita de la generatoro. Kiel rezulto, la diskriminanto pliboniĝas kun la tempo ĉe ekvidado de falsaj datumaroj. Ĉi tiu speco de modelo estas ofte utiligita en la financa sektoro por fraŭdodetekto same kiel en la sansektoro por medicina bildigo.
Datumpliigo estas malsama metodo, kiun datumsciencistoj uzas por produkti pli da datumoj. Tamen ĝi ne devus esti konfuzita kun falsaj datumoj. Simple dirite, pliigo de datumoj estas la ago aldoni novajn datumojn al aŭtentika datumaro, kiu jam ekzistas.
Krei plurajn bildojn el unu bildo, ekzemple, ĝustigante la orientiĝon, brilon, pligrandigon kaj pli. Kelkfoje, la reala datumaro estas uzata kun nur la personaj informoj restantaj. Anonimigo de datumoj estas tio, kaj aro de tiaj datumoj same ne estas konsiderata kiel sintezaj datumoj.
Defioj kaj limigoj de Sintezaj datumoj
Kvankam sintezaj datumoj havas diversajn avantaĝojn, kiuj povas helpi firmaojn kun datumsciencaj agadoj, ĝi ankaŭ havas iujn limojn:
- La fidindeco de la datumoj: Estas sciate, ke ĉiu maŝinlernado/profunda lernado modelo estas nur same bona kiel la datumoj kiujn ĝi estas nutrita. La kvalito de sintezaj datenoj en tiu kunteksto estas forte rilatita al la kvalito de la enirdatenoj kaj la modelo uzita por produkti la datenojn. Estas kritike certigi, ke neniuj biasoj ekzistas en la fontaj datumoj, ĉar ĉi tiuj povas esti tre klare spegulitaj en la sintezaj datumoj. Krome, antaŭ fari ajnajn prognozojn, la datumkvalito devas esti konfirmita kaj kontrolita.
- Postulas scion, penadon kaj tempon: Dum krei sintezajn datumojn povus esti pli simpla kaj malpli multekosta ol krei aŭtentajn datumojn, ĝi bezonas iom da scio, tempo kaj peno.
- Reproduktado de anomalioj: La perfekta kopio de realaj datumoj ne eblas; sintezaj datumoj povas nur proksimigi ĝin. Tial, kelkaj outliers kiuj ekzistas en realaj datenoj eble ne estas kovritaj per sintezaj datenoj. Datumaj anomalioj estas pli signifaj ol tipaj datumoj.
- Kontroli la produktadon kaj certigi kvaliton: Sintezaj datumoj intencas reprodukti realmondajn datumojn. Mana konfirmo de datumoj fariĝas esenca. Estas esence kontroli la precizecon de la datumoj antaŭ ol korpigi ĝin en maŝinlernadon/profundlernajn modelojn por komplikaj datumaroj kreitaj aŭtomate uzante algoritmojn.
- Uzaj sugestoj: Ĉar sintezaj datumoj estas nova koncepto, ne ĉiuj estos pretaj kredi antaŭvidojn faritajn per ĝi. Ĉi tio indikas, ke por pliigi uzantakcepteblecon, unue necesas levi scion pri la utileco de sintezaj datumoj.
estontaj
La uzo de sintezaj datumoj pliiĝis rimarkinde en la antaŭa jardeko. Kvankam ĝi ŝparas kompaniojn tempon kaj monon, ĝi ne estas sen siaj malavantaĝoj. Al ĝi mankas eksteraĵoj, kiuj okazas nature en faktaj datenoj kaj estas kritikaj por precizeco en kelkaj modeloj.
Estas ankaŭ notinde, ke la kvalito de la sintezaj datumoj ofte dependas de la eniga datumoj uzataj por kreado; biasoj en la enigdatenoj povas rapide disvastiĝi en la sintezaj datumoj, tiel elekti altkvalitajn datumojn kiel deirpunkton ne devus esti troigita.
Finfine, ĝi bezonas plian produktaĵkontrolon, inkluzive de komparado de la sintezaj datenoj kun hom-notitaj realaj datenoj por kontroli ke diferencoj ne estas lanĉitaj. Malgraŭ ĉi tiuj obstakloj, sintezaj datumoj restas promesplena kampo.
Ĝi helpas nin krei novajn AI-solvojn eĉ kiam realaj datumoj ne estas disponeblaj. Plej grave, ĝi ebligas entreprenojn konstrui produktojn kiuj estas pli inkluzivaj kaj indikaj de la diverseco de siaj finkonsumantoj.
En la datum-movita estonteco, tamen, sintezaj datumoj intencas helpi la datumsciencistojn plenumi novajn kaj kreivajn taskojn, kiuj estus malfacile kompletigi nur per realaj datumoj.
konkludo
En certaj kazoj, sintezaj datumoj povas mildigi datuman deficiton aŭ mankon de koncernaj datumoj ene de komerco aŭ organizo. Ni ankaŭ rigardis, kiuj strategioj povas helpi en la generacio de sintezaj datumoj kaj kiu povas profiti el ĝi.
Ni ankaŭ parolis pri kelkaj el la malfacilaĵoj kiuj venas kun traktado de sintezaj datumoj. Por komerca decido, realaj datumoj ĉiam estos favorataj. Tamen, realismaj datumoj estas la sekva plej bona elekto kiam tiaj veraj krudaj datumoj ne estas alireblaj por analizo.
Tamen, oni devas memori, ke por produkti sintezajn datumojn, datumsciencistoj kun solida kompreno de datuma modelado estas postulataj. Ankaŭ esencas ĝisfunda kompreno de la realaj datumoj kaj ĝia ĉirkaŭaĵo. Ĉi tio estas esenca por certigi ke, se disponeblaj, la produktitaj datumoj estas tiel precizaj kiel farebla.
Lasi Respondon