فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
تجزیه و تحلیل پیشرفته و برنامههای یادگیری ماشینی توسط دادهها پیش میروند، اما دسترسی به این دادهها برای دانشگاهیان به دلیل چالشهای مربوط به حریم خصوصی و رویههای تجاری میتواند دشوار باشد.
دادههای ترکیبی، که میتوانند به روشهایی به اشتراک گذاشته شوند و استفاده شوند که دادههای واقعی نمیتوانند، یک مسیر بالقوه جدید برای پیگیری است. با این حال، این استراتژی جدید بدون خطر یا معایب نیست، بنابراین بسیار مهم است که کسب و کارها به دقت در نظر بگیرند که کجا و چگونه از منابع خود استفاده می کنند.
در عصر کنونی هوش مصنوعی، ما همچنین میتوانیم بگوییم که دادهها روغن جدید هستند، اما فقط تعداد معدودی از آنها روی یک فوران نشستهاند. بنابراین، بسیاری از مردم سوخت خود را تولید می کنند که هم مقرون به صرفه و هم کارآمد است. به داده های مصنوعی معروف است.
در این پست، نگاهی دقیق به دادههای مصنوعی خواهیم داشت – چرا باید از آن استفاده کنید، چگونه آن را تولید کنید، چه چیزی آنها را از دادههای واقعی متفاوت میکند، چه مواردی میتواند استفاده کند و موارد دیگر.
بنابراین، داده مصنوعی چیست؟
هنگامی که مجموعه داده های واقعی از نظر کیفیت، تعداد یا تنوع ناکافی هستند، می توان از داده های مصنوعی برای آموزش مدل های هوش مصنوعی به جای داده های تاریخی واقعی استفاده کرد.
زمانی که دادههای موجود الزامات کسبوکار را برآورده نمیکنند یا هنگام استفاده برای توسعه، خطرات حفظ حریم خصوصی دارند فراگیری ماشین مدلها، نرمافزارهای آزمایشی یا موارد مشابه، دادههای مصنوعی میتوانند ابزار مهمی برای تلاشهای هوش مصنوعی شرکتها باشند.
به زبان ساده، داده های مصنوعی اغلب به جای داده های واقعی استفاده می شوند. به طور دقیق تر، داده هایی هستند که به طور مصنوعی توسط شبیه سازی ها یا الگوریتم های کامپیوتری برچسب گذاری شده و تولید شده اند.
داده های ترکیبی اطلاعاتی هستند که توسط یک برنامه کامپیوتری به طور مصنوعی و نه در نتیجه اتفاقات واقعی ایجاد شده اند. شرکتها میتوانند دادههای مصنوعی را به دادههای آموزشی خود اضافه کنند تا تمام موقعیتهای استفاده و لبه را پوشش دهند، هزینه جمعآوری دادهها را کاهش دهند یا مقررات حفظ حریم خصوصی را رعایت کنند.
به لطف بهبود در قدرت پردازش و روشهای ذخیرهسازی دادهها مانند ابر، دادههای مصنوعی اکنون بیش از همیشه در دسترس هستند. دادههای مصنوعی ایجاد راهحلهای هوش مصنوعی را بهبود میبخشد که برای همه کاربران نهایی مفیدتر است و بدون شک توسعه خوبی است.
داده های مصنوعی چقدر مهم هستند و چرا باید از آنها استفاده کنید؟
هنگام آموزش مدلهای هوش مصنوعی، توسعهدهندگان اغلب به مجموعه دادههای عظیم با برچسبگذاری دقیق نیاز دارند. هنگامی که با داده های متنوع تر آموزش داده می شود، شبکه های عصبی دقیق تر عمل کند
با این حال، جمعآوری و برچسبگذاری این مجموعه دادههای عظیم که شامل صدها یا حتی میلیونها آیتم است، میتواند به طور غیرمنطقی زمانبر و هزینه بر باشد. با استفاده از داده های مصنوعی می توان قیمت تولید داده های آموزشی را تا حد زیادی کاهش داد. به عنوان مثال، اگر به صورت مصنوعی ایجاد شود، یک تصویر آموزشی که هنگام خرید از a، 5 دلار هزینه دارد ارائه دهنده برچسب گذاری داده ها ممکن است فقط 0.05 دلار هزینه داشته باشد.
داده های مصنوعی می توانند نگرانی های مربوط به حریم خصوصی مربوط به داده های بالقوه حساس تولید شده از دنیای واقعی را کاهش دهند و در عین حال هزینه ها را نیز کاهش دهند.
در مقایسه با داده های واقعی، که نمی توانند طیف کاملی از حقایق را در مورد دنیای واقعی به طور دقیق منعکس کنند، ممکن است به کاهش تعصب کمک کند. با ارائه رویدادهای غیرمعمولی که احتمالات قابل قبولی را نشان می دهند، اما ممکن است به دست آوردن از داده های قانونی چالش برانگیز باشد، داده های مصنوعی می توانند تنوع بیشتری را ارائه دهند.
داده های مصنوعی به دلایل ذکر شده در زیر می توانند برای پروژه شما مناسب باشند:
1. استحکام مدل
بدون نیاز به بدست آوردن آن، به داده های متنوع تری برای مدل های خود دسترسی داشته باشید. با داده های مصنوعی، می توانید مدل خود را با استفاده از انواع مدل های مشابه با مدل های مختلف مو، موهای صورت، عینک، حالت های سر و غیره و همچنین رنگ پوست، ویژگی های قومیتی، ساختار استخوان، کک و مک و سایر ویژگی ها آموزش دهید تا منحصر به فرد ایجاد کنید. چهره و تقویت آن.
2. موارد لبه در نظر گرفته شده است
متعادل کننده مجموعه داده توسط یادگیری ماشین ترجیح داده می شود الگوریتم ها به مثال ما در مورد تشخیص چهره فکر کنید. دقت مدلهای آنها بهتر میشد (و در واقع، برخی از این کسبوکارها این کار را انجام میدادند)، و اگر دادههای مصنوعی از چهرههای تیرهتر را برای پر کردن شکافهای دادهشان تولید میکردند، مدل اخلاقیتری تولید میکردند. تیمها میتوانند همه موارد استفاده، از جمله موارد لبه را که دادهها کمیاب هستند یا وجود ندارند، با کمک دادههای مصنوعی پوشش دهند.
3. می توان آن را سریعتر از داده های "واقعی" به دست آورد
تیم ها می توانند به سرعت حجم عظیمی از داده های مصنوعی تولید کنند. این به ویژه زمانی مفید است که داده های واقعی به رویدادهای پراکنده بستگی داشته باشد. بهعنوان مثال، تیمها ممکن است در هنگام جمعآوری دادههای مربوط به یک خودروی خودران، به دلیل نادر بودن، دادههای واقعی در شرایط سخت جاده را به سختی دریافت کنند. به منظور سرعت بخشیدن به فرآیند پر زحمت حاشیه نویسی، دانشمندان داده می توانند الگوریتم هایی را برای برچسب گذاری خودکار داده های مصنوعی در حین تولید قرار دهند.
4. اطلاعات حریم خصوصی کاربر را ایمن می کند
بسته به نوع تجارت و نوع داده، شرکت ها ممکن است در هنگام مدیریت داده های حساس با مشکلات امنیتی مواجه شوند. به عنوان مثال، اطلاعات سلامت شخصی (PHI)، اغلب در دادههای بیماران بستری در صنعت مراقبتهای بهداشتی گنجانده میشود و باید با نهایت امنیت مدیریت شود.
از آنجایی که داده های مصنوعی شامل اطلاعات افراد واقعی نمی شود، مسائل مربوط به حریم خصوصی کاهش می یابد. اگر تیم شما مجبور است از قوانین خاصی برای حفظ حریم خصوصی داده ها پیروی کند، از داده های مصنوعی به عنوان جایگزین استفاده کنید.
داده های واقعی در مقابل داده های مصنوعی
در دنیای واقعی، داده های واقعی به دست می آیند یا اندازه گیری می شوند. وقتی شخصی از تلفن هوشمند، لپتاپ یا رایانه استفاده میکند، ساعت مچی میبندد، به یک وبسایت دسترسی پیدا میکند یا تراکنش آنلاین انجام میدهد، این نوع دادهها فورا تولید میشوند.
علاوه بر این، از نظرسنجی ها می توان برای ارائه داده های واقعی (آنلاین و آفلاین) استفاده کرد. تنظیمات دیجیتال داده های مصنوعی تولید می کنند. به استثنای بخشی که از هیچ رویداد دنیای واقعی مشتق نشده است، داده های مصنوعی به گونه ای ایجاد می شوند که با موفقیت از داده های واقعی از نظر کیفیت های اساسی تقلید کنند.
ایده استفاده از داده های مصنوعی به عنوان جایگزینی برای داده های واقعی بسیار امیدوارکننده است زیرا می توان از آن برای ارائه داده های آموزشی که یادگیری ماشینی است مدل ها نیاز دارند. اما مطمئن نیست که هوش مصنوعی می تواند هر مسئله ای را که در دنیای واقعی پیش می آید حل کند.
موارد استفاده
داده های مصنوعی برای اهداف تجاری مختلف، از جمله آموزش مدل، اعتبارسنجی مدل، و آزمایش محصولات جدید مفید است. ما تعدادی از بخشهایی را فهرست میکنیم که در کاربرد آن برای یادگیری ماشین پیشرو بودهاند:
1. بهداشت و درمان
با توجه به حساسیت داده های آن، بخش مراقبت های بهداشتی برای استفاده از داده های مصنوعی مناسب است. دادههای مصنوعی میتوانند توسط تیمها برای ثبت فیزیولوژی هر نوع بیماری که ممکن است وجود داشته باشد استفاده کنند، بنابراین به تشخیص سریعتر و دقیقتر بیماریها کمک میکنند.
مدل تشخیص ملانوم گوگل یک مثال جالب از این موضوع است زیرا دادههای مصنوعی افراد با رنگ پوست تیرهتر (بخشی از دادههای بالینی که متأسفانه کمتر ارائه شده است) را در بر میگیرد تا ظرفیت عملکرد موثر برای انواع پوست را به مدل ارائه دهد.
2 ماشین
شبیه سازها اغلب توسط شرکت هایی استفاده می شود که اتومبیل های خودران را برای ارزیابی عملکرد تولید می کنند. برای مثال، زمانی که هوا سخت است، جمعآوری دادههای واقعی جاده ممکن است خطرناک یا دشوار باشد.
تکیه بر تستهای زنده با خودروهای واقعی در جادهها به طور کلی ایده خوبی نیست، زیرا متغیرهای زیادی وجود دارد که در تمام موقعیتهای مختلف رانندگی میتوان آنها را در نظر گرفت.
3. قابلیت حمل داده ها
برای اینکه بتوانند داده های آموزشی خود را با دیگران به اشتراک بگذارند، سازمان ها به روش های قابل اعتماد و ایمن نیاز دارند. پنهان کردن اطلاعات قابل شناسایی شخصی (PII) قبل از عمومی کردن مجموعه داده، یکی دیگر از برنامه های جذاب برای داده های مصنوعی است. تبادل مجموعه دادههای تحقیقات علمی، دادههای پزشکی، دادههای جامعهشناختی و سایر زمینههایی که میتوانند حاوی PII باشند، دادههای مصنوعی حفظ حریم خصوصی نامیده میشوند.
4. امنیت
سازمان ها به لطف داده های مصنوعی ایمن تر هستند. با توجه به مثال تشخیص چهره ما، ممکن است با عبارت «جعلی عمیق» آشنا باشید که عکسها یا ویدیوهای ساختگی را توصیف میکند. فیک های عمیق می توانند توسط کسب و کارها تولید شوند تا سیستم های امنیتی و تشخیص چهره خود را آزمایش کنند. از داده های مصنوعی نیز در نظارت تصویری استفاده می شود تا مدل ها را سریع تر و با هزینه ارزان تر آموزش دهد.
داده های مصنوعی و یادگیری ماشینی
برای ساخت یک مدل محکم و قابل اعتماد، الگوریتمهای یادگیری ماشینی به مقدار قابل توجهی داده نیاز دارند تا پردازش شوند. در غیاب داده های مصنوعی، تولید چنین حجم زیادی از داده ها چالش برانگیز خواهد بود.
در حوزههایی مانند بینایی رایانه یا پردازش تصویر، که توسعه مدلها با توسعه دادههای مصنوعی اولیه تسهیل میشود، میتواند بسیار مهم باشد. یک پیشرفت جدید در زمینه تشخیص تصویر، استفاده از شبکه های متخاصم مولد (GANs) است. معمولاً از دو شبکه تشکیل شده است: یک مولد و یک تشخیص دهنده.
در حالی که هدف شبکه تفکیک کننده جداسازی عکس های واقعی از جعلی است، شبکه مولد برای تولید تصاویر مصنوعی که به طور قابل توجهی شبیه به تصاویر دنیای واقعی هستند عمل می کند.
در یادگیری ماشینی، GAN ها زیرمجموعه ای از خانواده شبکه های عصبی هستند که در آن هر دو شبکه با افزودن گره ها و لایه های جدید به طور مداوم یاد می گیرند و توسعه می یابند.
هنگام ایجاد داده های مصنوعی، می توانید محیط و نوع داده ها را در صورت نیاز تغییر دهید تا عملکرد مدل را افزایش دهید. در حالی که دقت برای داده های مصنوعی را می توان به راحتی با یک امتیاز قوی به دست آورد، دقت برای داده های زمان واقعی برچسب گذاری شده گاهی اوقات می تواند بسیار گران باشد.
چگونه می توانید داده های مصنوعی تولید کنید؟
رویکردهای مورد استفاده برای ایجاد یک مجموعه داده مصنوعی به شرح زیر است:
بر اساس توزیع آماری
استراتژی مورد استفاده در این مورد، گرفتن اعداد از توزیع یا نگاه کردن به توزیعهای آماری واقعی به منظور ایجاد دادههای نادرست است که قابل مقایسه به نظر میرسند. داده های واقعی ممکن است در برخی شرایط به طور کامل وجود نداشته باشد.
یک دانشمند داده در صورتی که درک عمیقی از توزیع آماری در داده های واقعی داشته باشد، می تواند مجموعه داده ای حاوی نمونه تصادفی از هر توزیع ایجاد کند. توزیع نرمال، توزیع نمایی، توزیع خی دو، توزیع لگ نرمال و موارد دیگر تنها چند نمونه از توزیع های احتمال آماری هستند که می توانند برای انجام این کار مورد استفاده قرار گیرند.
سطح تجربه دانشمند داده در مورد موقعیت تأثیر قابل توجهی بر دقت مدل آموزش دیده خواهد داشت.
بسته به مدل
این تکنیک مدلی را می سازد که رفتار مشاهده شده را قبل از استفاده از آن مدل برای تولید داده های تصادفی محاسبه می کند. در اصل، این شامل برازش داده های واقعی به داده های یک توزیع شناخته شده است. سپس رویکرد مونت کارلو می تواند توسط شرکت ها برای ایجاد داده های جعلی استفاده شود.
علاوه بر این، توزیع ها را نیز می توان با استفاده از نصب کرد مدل های یادگیری ماشین مانند درختان تصمیم دانشمندان داده با این حال، باید به پیش بینی توجه کرد، زیرا درخت های تصمیم معمولاً به دلیل سادگی و گسترش عمق بیش از حد مناسب هستند.
با یادگیری عمیق
یادگیری عمیق مدلهایی که از رمزگذار خودکار متغیر (VAE) یا مدلهای شبکه متخاصم تولیدی (GAN) استفاده میکنند، دو راه برای ایجاد دادههای مصنوعی هستند. مدلهای یادگیری ماشینی بدون نظارت شامل VAE هستند.
آنها از رمزگذارها تشکیل شدهاند که دادههای اصلی را کوچک و فشرده میکنند و رمزگشاهایی که این دادهها را برای ارائه نمایشی از دادههای واقعی موشکافی میکنند. یکسان نگه داشتن داده های ورودی و خروجی تا حد امکان هدف اصلی VAE است. دو شبکه عصبی متضاد، مدلهای GAN و شبکههای متخاصم هستند.
اولین شبکه که به شبکه مولد معروف است، وظیفه تولید داده های جعلی را بر عهده دارد. شبکه تفکیک کننده، شبکه دوم، با مقایسه داده های مصنوعی ایجاد شده با داده های واقعی در تلاش برای شناسایی تقلبی بودن مجموعه داده کار می کند. تمایز دهنده هنگامی که یک مجموعه داده جعلی را کشف می کند به مولد هشدار می دهد.
دسته ای از داده های ارائه شده به تمایزکننده متعاقباً توسط مولد اصلاح می شود. در نتیجه، تمایزکننده با گذشت زمان در شناسایی مجموعه داده های جعلی بهتر می شود. این نوع مدل اغلب در بخش مالی برای کشف تقلب و همچنین در بخش مراقبت های بهداشتی برای تصویربرداری پزشکی استفاده می شود.
افزایش داده ها روش متفاوتی است که دانشمندان داده برای تولید داده های بیشتر از آن استفاده می کنند. اگرچه نباید با داده های جعلی اشتباه شود. بهطور ساده، افزایش دادهها عبارت است از افزودن دادههای جدید به یک مجموعه داده واقعی که از قبل وجود دارد.
ایجاد چندین عکس از یک تصویر، به عنوان مثال، با تنظیم جهت، روشنایی، بزرگنمایی و موارد دیگر. گاهی اوقات، مجموعه داده های واقعی تنها با باقی مانده اطلاعات شخصی استفاده می شود. ناشناس سازی داده ها همین است و مجموعه ای از این داده ها نیز نباید به عنوان داده مصنوعی در نظر گرفته شوند.
چالش ها و محدودیت های داده های مصنوعی
اگرچه داده های مصنوعی دارای مزایای مختلفی است که می تواند به شرکت ها در فعالیت های علم داده کمک کند، اما محدودیت های خاصی نیز دارد:
- قابلیت اطمینان داده ها: این دانش عمومی است که هر مدل یادگیری ماشینی/یادگیری عمیق فقط به اندازه داده هایی است که تغذیه می شود. کیفیت داده های مصنوعی در این زمینه به شدت با کیفیت داده های ورودی و مدل مورد استفاده برای تولید داده ها مرتبط است. بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که هیچ سوگیری در داده های منبع وجود ندارد، زیرا این موارد می توانند به وضوح در داده های مصنوعی منعکس شوند. علاوه بر این، قبل از انجام هر گونه پیش بینی، کیفیت داده ها باید تایید و تایید شود.
- نیاز به دانش، تلاش و زمان دارد: در حالی که ایجاد داده های مصنوعی می تواند ساده تر و کم هزینه تر از ایجاد داده های واقعی باشد، اما به دانش، زمان و تلاش نیاز دارد.
- تکرار ناهنجاری ها: کپی کامل داده های دنیای واقعی امکان پذیر نیست. داده های مصنوعی فقط می توانند آن را تقریبی کنند. بنابراین، برخی از نقاط پرت که در دادههای واقعی وجود دارند، ممکن است تحت پوشش دادههای مصنوعی نباشند. ناهنجاری های داده ها از داده های معمولی مهم تر هستند.
- کنترل تولید و اطمینان از کیفیت: داده های مصنوعی برای تکرار داده های دنیای واقعی در نظر گرفته شده است. تأیید دستی داده ها ضروری می شود. بررسی صحت دادهها قبل از گنجاندن آن در مدلهای یادگیری ماشین/یادگیری عمیق برای مجموعه دادههای پیچیده که بهطور خودکار با استفاده از الگوریتمها ایجاد میشوند، ضروری است.
- بازخورد کاربر: از آنجایی که داده های مصنوعی یک مفهوم جدید است، همه حاضر نیستند پیش بینی های انجام شده با آن را باور کنند. این نشان می دهد که برای افزایش مقبولیت کاربر، ابتدا لازم است دانش در مورد کاربرد داده های مصنوعی افزایش یابد.
آینده
استفاده از داده های مصنوعی در دهه گذشته به طور چشمگیری افزایش یافته است. در حالی که باعث صرفه جویی در زمان و هزینه شرکت ها می شود، خالی از اشکال نیست. فاقد مقادیر پرت است که به طور طبیعی در دادههای واقعی رخ میدهند و برای دقت در برخی مدلها حیاتی هستند.
همچنین شایان ذکر است که کیفیت داده های مصنوعی اغلب به داده های ورودی مورد استفاده برای ایجاد وابسته است. سوگیری در داده های ورودی می تواند به سرعت به داده های مصنوعی گسترش یابد، بنابراین انتخاب داده های با کیفیت بالا به عنوان نقطه شروع نباید اغراق شود.
در نهایت، به کنترل خروجی بیشتری نیاز دارد، از جمله مقایسه دادههای مصنوعی با دادههای واقعی مشروحشده توسط انسان برای تأیید عدم وجود اختلاف. با وجود این موانع، داده های مصنوعی یک زمینه امیدوارکننده باقی مانده است.
این به ما کمک می کند تا راه حل های جدید هوش مصنوعی را حتی زمانی که داده های دنیای واقعی در دسترس نیستند ایجاد کنیم. مهمتر از همه، شرکتها را قادر میسازد تا محصولاتی بسازند که فراگیرتر باشد و نشاندهنده تنوع مصرفکنندگان نهایی باشد.
با این حال، در آینده مبتنی بر داده، داده های مصنوعی قصد دارند به دانشمندان داده کمک کنند تا کارهای جدید و خلاقانه ای را انجام دهند که انجام آنها به تنهایی با داده های دنیای واقعی چالش برانگیز است.
نتیجه
در موارد خاص، داده های مصنوعی می تواند کمبود داده یا کمبود داده های مرتبط را در داخل یک کسب و کار یا سازمان کاهش دهد. ما همچنین بررسی کردیم که کدام استراتژی ها می توانند به تولید داده های مصنوعی کمک کنند و چه کسانی می توانند از آن سود ببرند.
ما همچنین در مورد برخی از مشکلاتی که در مواجهه با داده های مصنوعی پیش می آید صحبت کردیم. برای تصمیم گیری تجاری، داده های واقعی همیشه مورد علاقه خواهند بود. با این حال، زمانی که چنین داده های خام واقعی برای تجزیه و تحلیل در دسترس نباشد، داده های واقعی بهترین گزینه بعدی است.
با این حال، باید به خاطر داشت که برای تولید داده های مصنوعی، به دانشمندان داده با درک کامل از مدل سازی داده ها نیاز است. درک کامل داده های واقعی و محیط اطراف آن نیز ضروری است. این برای اطمینان از اینکه در صورت موجود بودن، داده های تولید شده تا حد امکان دقیق هستند ضروری است.
پاسخ دهید