فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
محققان و دانشمندان داده اغلب با شرایطی مواجه می شوند که در آن یا داده های واقعی را ندارند یا به دلیل ملاحظات محرمانه یا حفظ حریم خصوصی قادر به استفاده از آن نیستند.
برای رفع این مشکل، تولید داده مصنوعی برای تولید جایگزینی برای داده های واقعی استفاده می شود.
جایگزینی مناسب داده های واقعی برای عملکرد صحیح الگوریتم مورد نیاز است، که همچنین باید از نظر شخصیت واقعی باشد. میتوانید از چنین دادههایی برای حفظ حریم خصوصی، آزمایش سیستمها یا تولید دادههای آموزشی برای الگوریتمهای یادگیری ماشین استفاده کنید.
بیایید تولید داده های مصنوعی را با جزئیات بررسی کنیم و ببینیم چرا آنها در عصر هوش مصنوعی حیاتی هستند.
داده مصنوعی چیست؟
داده های مصنوعی داده های حاشیه نویسی هستند که توسط شبیه سازی ها یا الگوریتم های کامپیوتری به عنوان جایگزینی برای داده های دنیای واقعی تولید می شوند. این یک کپی از داده های واقعی تولید شده توسط هوش مصنوعی است.
ممکن است با استفاده از الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی از الگوهای داده و ابعاد استفاده کنید. آنها می توانند مقدار نامحدودی از داده های مصنوعی ایجاد کنند که از نظر آماری نشان دهنده داده های آموزشی اصلی پس از آموزش باشد.
رویکردها و فناوریهای مختلفی وجود دارد که میتواند به ما در ایجاد دادههای مصنوعی کمک کند و میتوانید در برنامههای مختلف از آن استفاده کنید.
نرم افزار تولید داده اغلب به موارد زیر نیاز دارد:
- فراداده یک مخزن داده، که باید داده های مصنوعی برای آن ایجاد شود.
- تکنیکی برای تولید ارزش های قابل قبول اما خیالی. به عنوان مثال می توان به لیست های ارزش و عبارات منظم اشاره کرد.
- آگاهی جامع از تمام روابط داده ها، آنهایی که در سطح پایگاه داده اعلام شده و همچنین آنهایی که در سطح کد برنامه کنترل می شوند.
به همان اندازه لازم است که مدل اعتبار سنجی شود و جنبه های رفتاری داده های واقعی با داده های تولید شده توسط مدل مقایسه شود.
این مجموعه داده های ساختگی تمام ارزش چیز واقعی را دارند، اما هیچ یک از داده های حساس را ندارند. مانند یک کیک خوشمزه و بدون کالری است. به طور دقیق دنیای واقعی را به تصویر می کشد.
در نتیجه، می توانید از آن برای جایگزینی داده های دنیای واقعی استفاده کنید.
اهمیت داده های مصنوعی
دادههای ترکیبی دارای ویژگیهایی برای مطابقت با خواستهها یا موقعیتهای خاص هستند که در غیر این صورت در دادههای دنیای واقعی در دسترس نبودند. هنگامی که داده های کمی برای آزمایش وجود دارد یا زمانی که حفظ حریم خصوصی یک موضوع مهم است، به نجات می رسد.
مجموعه داده های تولید شده توسط هوش مصنوعی قابل انطباق، ایمن و آسان برای ذخیره، مبادله و دور انداختن هستند. تکنیک سنتز داده برای زیر مجموعه و بهبود داده های اصلی مناسب است.
در نتیجه، برای استفاده به عنوان داده های آزمایشی و داده های آموزشی هوش مصنوعی ایده آل است.
- برای آموزش اوبر مبتنی بر ML و خودروهای خودران تسلا.
- در صنایع پزشکی و مراقبت های بهداشتی، برای ارزیابی بیماری ها و شرایط خاص که داده های واقعی برای آنها وجود ندارد.
- شناسایی و محافظت از تقلب در بخش مالی بسیار مهم است. با استفاده از آن، ممکن است موارد جدید کلاهبرداری را بررسی کنید.
- آمازون در حال آموزش سیستم زبان الکسا با استفاده از داده های مصنوعی است.
- American Express از داده های مالی مصنوعی برای بهبود تشخیص تقلب استفاده می کند.
انواع داده های مصنوعی
داده های مصنوعی به صورت تصادفی با هدف پنهان کردن اطلاعات خصوصی حساس و در عین حال حفظ اطلاعات آماری در مورد ویژگی ها در داده های اصلی ایجاد می شود.
عمدتاً سه نوع است:
- داده های کاملا مصنوعی
- داده های نیمه مصنوعی
- داده های ترکیبی مصنوعی
1. داده های کاملا مصنوعی
این داده به طور کامل تولید شده است و هیچ داده اصلی ندارد.
به طور معمول، تولید کننده داده برای این نوع، توابع چگالی ویژگی ها را در داده های واقعی شناسایی و پارامترهای آنها را تخمین می زند. بعداً، از توابع چگالی پیشبینیشده، سریهای محافظتشده با حریم خصوصی بهطور تصادفی برای هر ویژگی ایجاد میشوند.
اگر فقط چند ویژگی از داده های واقعی برای جایگزینی با آن انتخاب شود، سری محافظت شده این ویژگی ها به ویژگی های باقی مانده از داده های واقعی نگاشت می شوند تا سری های محافظت شده و واقعی به همان ترتیب رتبه بندی شوند.
تکنیک های بوت استرپ و انتساب چندگانه دو روش سنتی برای تولید داده های کاملا مصنوعی هستند.
از آنجایی که داده ها کاملاً مصنوعی هستند و هیچ داده واقعی وجود ندارد، این استراتژی با تکیه بر صحت داده ها محافظت عالی از حریم خصوصی را فراهم می کند.
2. داده های نیمه مصنوعی
این داده فقط از مقادیر مصنوعی برای جایگزینی مقادیر چند ویژگی حساس استفاده می کند.
در این شرایط، مقادیر واقعی تنها در صورتی تغییر میکنند که خطر قابل توجهی در معرض قرار گرفتن باشد. این تغییر برای محافظت از حریم خصوصی داده های تازه ایجاد شده انجام می شود.
روشهای انتساب چندگانه و مبتنی بر مدل برای تولید دادههای نیمه مصنوعی استفاده میشوند. این روش ها همچنین می توانند برای پر کردن مقادیر از دست رفته در داده های دنیای واقعی استفاده شوند.
3. داده های ترکیبی مصنوعی
داده های ترکیبی مصنوعی شامل داده های واقعی و جعلی می شود.
یک رکورد نزدیک در آن برای هر رکورد تصادفی از داده های واقعی انتخاب می شود و سپس این دو به هم می پیوندند تا داده های ترکیبی تولید کنند. دارای مزایای داده های کاملاً مصنوعی و نیمه مصنوعی است.
بنابراین در مقایسه با دو مورد دیگر، حفظ حریم خصوصی قوی را با کاربرد بالا ارائه می دهد، اما به قیمت حافظه و زمان پردازش بیشتر.
تکنیک های تولید داده های مصنوعی
برای سالها، مفهوم دادههای ماشینسازی شده رایج بوده است. اکنون در حال بلوغ است.
در اینجا برخی از تکنیک های مورد استفاده برای تولید داده های مصنوعی آورده شده است:
1. بر اساس توزیع
در صورتی که هیچ داده واقعی وجود نداشته باشد، اما تحلیلگر داده ایده کاملی از نحوه ظاهر شدن توزیع مجموعه داده دارد. آنها می توانند یک نمونه تصادفی از هر توزیع، از جمله Normal، نمایی، Chi-square، t، lognormal و Uniform تولید کنند.
ارزش داده های مصنوعی در این روش بسته به سطح درک تحلیلگر از یک محیط داده خاص متفاوت است.
2. داده های دنیای واقعی به توزیع شناخته شده
کسبوکارها میتوانند آن را با شناسایی بهترین توزیعهای مناسب برای دادههای واقعی در صورت وجود داده واقعی، تولید کنند.
کسبوکارها میتوانند از رویکرد مونت کارلو برای تولید آن استفاده کنند، اگر بخواهند دادههای واقعی را در یک توزیع شناختهشده قرار دهند و پارامترهای توزیع را بدانند.
اگرچه رویکرد مونت کارلو میتواند به کسبوکارها در یافتن بهترین تطابق موجود کمک کند، بهترین تناسب ممکن است برای نیازهای داده مصنوعی شرکت استفاده کافی نداشته باشد.
کسبوکارها ممکن است بهکارگیری مدلهای یادگیری ماشینی متناسب با توزیعها در این شرایط را بررسی کنند.
تکنیکهای یادگیری ماشین، مانند درختهای تصمیم، سازمانها را قادر میسازد تا توزیعهای غیرکلاسیک را مدل کنند، که ممکن است چندوجهی باشند و ویژگیهای مشترک توزیعهای شناختهشده را ندارند.
کسبوکارها ممکن است دادههای مصنوعی تولید کنند که با استفاده از این توزیع برازش یادگیری ماشینی به دادههای واقعی متصل میشوند.
با این حال، مدل های یادگیری ماشین مستعد تطبیق بیش از حد هستند که باعث می شود نتوانند با داده های جدید مطابقت داشته باشند یا مشاهدات آینده را پیش بینی کنند.
3. یادگیری عمیق
مدلهای مولد عمیق مانند رمزگذار خودکار متغیر (VAE) و شبکه متخاصم مولد (GAN) میتوانند دادههای مصنوعی تولید کنند.
رمزگذار خودکار متغیر
VAE یک رویکرد بدون نظارت است که در آن رمزگذار مجموعه داده اصلی را فشرده کرده و داده ها را به رمزگشا ارسال می کند.
سپس رمزگشا خروجی تولید می کند که نمایشی از مجموعه داده اصلی است.
آموزش سیستم شامل به حداکثر رساندن همبستگی بین داده های ورودی و خروجی است.
شبکهی مولد متقابل
مدل GAN به طور مکرر مدل را با استفاده از دو شبکه مولد و تشخیص دهنده آموزش می دهد.
مولد یک مجموعه داده مصنوعی از مجموعه ای از داده های نمونه تصادفی ایجاد می کند.
Discriminator داده های ایجاد شده مصنوعی را با یک مجموعه داده واقعی با استفاده از شرایط از پیش تعریف شده مقایسه می کند.
ارائه دهندگان داده مصنوعی
داده های ساختاری
پلتفرمهای ذکر شده در زیر دادههای مصنوعی مشتق شده از دادههای جدولی را ارائه میدهند.
این دادههای دنیای واقعی را که در جداول نگهداری میشوند تکرار میکند و میتواند برای تجزیه و تحلیل رفتاری، پیشبینیکننده یا تراکنشی استفاده شود.
- هوش مصنوعی را القا کنید: ارائه دهنده یک سیستم ایجاد داده مصنوعی است که از شبکه های متخاصم مولد و حریم خصوصی متفاوت استفاده می کند.
- داده های بهتر: ارائه دهنده راه حل داده های مصنوعی حفظ حریم خصوصی برای هوش مصنوعی، اشتراک گذاری داده ها و توسعه محصول است.
- Divepale: ارائهدهنده Geminai است، سیستمی برای ایجاد مجموعه دادههای «دوقلو» با ویژگیهای آماری مشابه دادههای اصلی.
داده های بدون ساختار
پلتفرم های ذکر شده در زیر با داده های بدون ساختار کار می کنند و کالاها و خدمات داده های مصنوعی را برای آموزش بینایی و الگوریتم های شناسایی ارائه می دهند.
- دیتاژن: داده های آموزشی شبیه سازی شده سه بعدی را برای یادگیری و توسعه هوش مصنوعی ویژوال فراهم می کند.
- آزمایشگاه های عصبی: Neurolabs ارائه دهنده یک پلت فرم داده مصنوعی بینایی کامپیوتری است.
- دامنه موازی: ارائه دهنده یک پلت فرم داده مصنوعی برای آموزش سیستم مستقل و تست موارد استفاده است.
- کنیا: این یک تامین کننده شبیه سازی برای ADAS و توسعه دهندگان خودروهای خودمختار است.
- بیفروست: APIهای داده مصنوعی را برای ایجاد محیط های سه بعدی فراهم می کند.
چالش ها
سابقه ای طولانی در آن دارد هوش مصنوعیو در حالی که مزایای زیادی دارد، معایب قابل توجهی نیز دارد که هنگام کار با داده های مصنوعی باید به آنها توجه کنید.
در اینجا برخی از آنها:
- ممکن است هنگام کپی پیچیدگی از داده های واقعی به داده های مصنوعی، خطاهای زیادی وجود داشته باشد.
- ماهیت شکل پذیر آن منجر به سوگیری در رفتار آن می شود.
- ممکن است برخی نقصهای پنهان در عملکرد الگوریتمهای آموزش داده شده با استفاده از نمایش ساده دادههای مصنوعی وجود داشته باشد که اخیراً هنگام برخورد با دادههای واقعی ظاهر شدهاند.
- تکثیر تمام ویژگیهای مرتبط از دادههای دنیای واقعی میتواند پیچیده شود. همچنین ممکن است برخی از جنبه های اساسی در طول این عملیات نادیده گرفته شوند.
نتیجه
تولید داده های مصنوعی به وضوح توجه مردم را به خود جلب می کند.
این روش ممکن است برای همه موارد تولید داده پاسخی یکسان نباشد.
علاوه بر این، این تکنیک ممکن است به هوش از طریق AI/ML نیاز داشته باشد و بتواند موقعیتهای پیچیده دنیای واقعی ایجاد دادههای مرتبط را مدیریت کند، در حالت ایدهآل دادههایی مناسب برای یک دامنه خاص.
با این وجود، این یک فناوری نوآورانه است که شکافی را پر می کند که در آن سایر فناوری های فعال کننده حریم خصوصی کوتاهی می کنند.
امروز، مصنوعی تولید داده ممکن است به همزیستی پوشش داده نیاز داشته باشد.
در آینده، ممکن است همگرایی بیشتری بین این دو وجود داشته باشد که منجر به راه حل جامع تری برای تولید داده شود.
نظرات خود را در نظرات به اشتراک بگذارید!
پاسخ دهید