Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Kehittyneitä analytiikkaa ja koneoppimisohjelmia ohjaa data, mutta pääsy näihin tietoihin voi olla vaikeaa tutkijoille yksityisyyteen ja liiketoimintamenettelyihin liittyvien haasteiden vuoksi.
Synteettinen data, jota voidaan jakaa ja hyödyntää tavoilla, joilla varsinainen data ei voi, on mahdollinen uusi suunta. Tämä uusi strategia ei kuitenkaan ole ilman vaaroja tai haittoja, joten on erittäin tärkeää, että yritykset harkitsevat huolellisesti, missä ja miten he käyttävät resurssejaan.
Nykyisellä tekoälyn aikakaudella voimme myös todeta, että data on uusi öljy, mutta vain harvat valitut istuvat gusherissa. Siksi monet ihmiset tuottavat itse polttoainetta, joka on sekä edullista että tehokasta. Se tunnetaan synteettisenä datana.
Tässä viestissä tarkastelemme yksityiskohtaisesti synteettistä dataa – miksi sinun pitäisi käyttää sitä, miten se tuotetaan, mikä erottaa sen todellisista tiedoista, mitä käyttötapauksia se voi palvella ja paljon muuta.
Joten, mikä on synteettinen data?
Kun aidot tietojoukot ovat riittämättömiä laadun, määrän tai monimuotoisuuden suhteen, synteettistä dataa voidaan käyttää tekoälymallien kouluttamiseen todellisen historiallisen tiedon sijaan.
Kun olemassa oleva data ei täytä liiketoiminnan vaatimuksia tai sisältää tietosuojariskejä, kun niitä käytetään kehittämiseen koneoppiminen mallit, testiohjelmistot tai vastaavat, synteettiset tiedot voivat olla merkittävä työkalu yritysten tekoälytyössä.
Yksinkertaisesti sanottuna synteettistä dataa käytetään usein todellisen tiedon sijasta. Tarkemmin sanottuna se on dataa, joka on keinotekoisesti merkitty ja tuotettu simulaatioilla tai tietokonealgoritmeilla.
Synteettinen data on tieto, joka on luotu tietokoneohjelmalla keinotekoisesti eikä todellisten tapahtumien seurauksena. Yritykset voivat lisätä synteettistä dataa koulutustietoihinsa kattaakseen kaikki käyttö- ja reunatilanteet, vähentääkseen tiedonkeruukustannuksia tai täyttääkseen tietosuojamääräykset.
Keinotekoiset tiedot ovat nyt helpommin saatavilla kuin koskaan prosessointitehon ja tiedon tallennusmenetelmien, kuten pilven, ansiosta. Synteettinen data parantaa kaikille loppukäyttäjille hyödyllisten tekoälyratkaisujen luomista, ja se on epäilemättä hyvä kehitys.
Kuinka tärkeää synteettinen data on ja miksi sitä pitäisi käyttää?
Tekoälymalleja harjoittaessaan kehittäjät tarvitsevat usein valtavia tietojoukkoja tarkalla merkinnällä. Kun opetetaan monipuolisemmalla tiedolla, hermoverkkoihin suorittaa tarkemmin.
Näiden massiivisten satoja tai jopa miljoonia kohteita sisältävien tietojoukkojen kerääminen ja merkitseminen voi kuitenkin olla kohtuuttoman aikaa ja rahaa vievää. Harjoitusdatan tuottamisen hintaa voidaan alentaa huomattavasti käyttämällä synteettistä dataa. Esimerkiksi, jos se on luotu keinotekoisesti, harjoituskuva, joka maksaa 5 dollaria ostettuna a tietomerkintöjen tarjoaja saattaa maksaa vain 0.05 dollaria.
Synteettiset tiedot voivat lievittää todellisesta maailmasta luotuihin mahdollisesti arkaluontoisiin tietoihin liittyviä tietosuojaongelmia ja samalla vähentää kustannuksia.
Verrattuna aitoon tietoon, joka ei pystynyt heijastamaan tarkasti todellista maailmaa koskevien tosiasioiden kirjoa, se saattaa auttaa vähentämään ennakkoluuloja. Synteettinen data voi tarjota enemmän monimuotoisuutta tarjoamalla epätavallisia tapahtumia, jotka edustavat uskottavia mahdollisuuksia, mutta voivat olla haastavia saada laillisista tiedoista.
Synteettiset tiedot voivat sopia loistavasti projektiisi alla luetelluista syistä:
1. Mallin kestävyys
Ilman sen hankkimista pääset käsiksi malleidesi monipuolisempiin tietoihin. Synteettisten tietojen avulla voit kouluttaa malliasi käyttämällä saman henkilön muunnelmia erilaisilla hiustenleikkauksilla, kasvojen hiuksilla, laseilla, pään asennoilla jne. sekä ihon sävyllä, etnisillä piirteillä, luurakenteella, pisamia ja muita ominaisuuksia luodaksesi ainutlaatuisen kasvot ja vahvistaa sitä.
2. Reunatapaukset otetaan huomioon
Tasapainoinen koneoppiminen suosii tietojoukkoa algoritmeja. Ajattele esimerkkiämme kasvojentunnistuksesta. Heidän malliensa tarkkuus olisi parantunut (ja itse asiassa jotkut näistä yrityksistä tekivät juuri tämän), ja he olisivat tuottaneet moraalisemman mallin, jos he olisivat tuottaneet synteettistä dataa tummaihoisista kasvoista täyttääkseen tietoaukot. Tiimit voivat kattaa synteettisen datan avulla kaikki käyttötapaukset, mukaan lukien reunatapaukset, joissa dataa on vähän tai ei ole ollenkaan.
3. Se voidaan saada nopeammin kuin "todelliset" tiedot
Tiimit pystyvät luomaan valtavia määriä synteettistä dataa nopeasti. Tämä on erityisen hyödyllistä, kun tosielämän tiedot riippuvat satunnaisista tapahtumista. Tiimien voi olla vaikea saada tarpeeksi todellista tietoa ankarista tieolosuhteista kerätessään tietoja esimerkiksi itseohjautuvasta autosta niiden harvinaisuuden vuoksi. Nopeuttaakseen työlästä merkintäprosessia datatutkijat voivat laatia algoritmeja, jotka merkitsevät automaattisesti synteettistä dataa sitä luodessaan.
4. Se suojaa käyttäjien yksityisyyttä koskevia tietoja
Yrityksillä voi olla tietoturvaongelmia käsitellessään arkaluontoisia tietoja liiketoiminnasta ja datatyypistä riippuen. Esimerkiksi henkilökohtaisia terveystietoja (PHI) sisällytetään usein terveydenhuollon potilastietoihin, ja niitä on käsiteltävä äärimmäisen turvallisesti.
Koska synteettiset tiedot eivät sisällä tietoja todellisista ihmisistä, tietosuojaongelmat vähenevät. Harkitse synteettisten tietojen käyttöä vaihtoehtona, jos tiimisi on noudatettava tiettyjä tietosuojalakeja.
Todellinen data vs synteettinen data
Reaalimaailmassa todellista tietoa saadaan tai mitataan. Kun joku käyttää älypuhelinta, kannettavaa tietokonetta tai tietokonetta, käyttää rannekelloa, vierailee verkkosivustolla tai tekee verkkotapahtuman, tämän tyyppiset tiedot luodaan välittömästi.
Lisäksi tutkimuksia voidaan käyttää aidon tiedon tuottamiseen (online ja offline). Digitaaliset asetukset tuottavat synteettistä dataa. Lukuun ottamatta osaa, jota ei johdettu mistään todellisen maailman tapahtumista, synteettinen data luodaan tavalla, joka jäljittelee onnistuneesti todellista dataa perusominaisuuksiltaan.
Ajatus synteettisen tiedon käyttämisestä todellisen tiedon korvikkeena on erittäin lupaava, koska sitä voidaan käyttää koulutusdataa koneoppimiseen mallit vaativat. Mutta se ei ole varmaa tekoäly voi ratkaista kaikki todellisessa maailmassa esiin tulevat ongelmat.
Käyttötapaukset
Synteettiset tiedot ovat hyödyllisiä moniin kaupallisiin tarkoituksiin, mukaan lukien mallin koulutus, mallin validointi ja uusien tuotteiden testaus. Luettelemme muutamia sektoreita, jotka ovat johtaneet sen soveltamisessa koneoppimiseen:
1. Terveydenhuolto
Tietojensa herkkyyden vuoksi terveydenhuoltoala soveltuu hyvin synteettisen tiedon käyttöön. Ryhmät voivat käyttää synteettisiä tietoja tallentaakseen kaikenlaisten potilaiden fysiologian, mikä auttaa sairauksien nopeampaa ja tarkempaa diagnoosia.
Googlen melanooman havaitsemismalli on kiehtova esimerkki tästä, koska se sisältää synteettisiä tietoja ihmisistä, joilla on tummemmat ihonsävyt (kliinisen tiedon alue, joka on valitettavan aliedustettu), jotta malli pystyy toimimaan tehokkaasti kaikille ihotyypeille.
2. Autot
Itseajavia autoja kehittävät yritykset käyttävät usein simulaattoreita suorituskyvyn arvioimiseen. Esimerkiksi ankaralla säällä oikeiden tietietojen kerääminen voi olla riskialtista tai vaikeaa.
Luottaa reaaliaikaisiin testeihin todellisilla autoilla teillä ei yleensä ole hyvä idea, koska on aivan liian monia muuttujia, jotka on otettava huomioon kaikissa eri ajotilanteissa.
3. Tietojen siirrettävyys
Voidakseen jakaa harjoitustietonsa muiden kanssa organisaatiot tarvitsevat luotettavia ja turvallisia menetelmiä. Henkilökohtaisten tunnistetietojen (PII) piilottaminen ennen tietojoukon julkistamista on toinen kiehtova synteettisten tietojen sovellus. Tieteellisten tutkimusaineistojen, lääketieteellisten tietojen, sosiologisten tietojen ja muiden alojen, jotka voivat sisältää henkilökohtaisia tunnistetietoja, vaihtamista kutsutaan yksityisyyttä suojelevaksi synteettiseksi dataksi.
4. turvallisuus
Organisaatiot ovat turvallisempia synteettisten tietojen ansiosta. Mitä tulee jälleen kasvojentunnistusesimerkkiimme, saatat tuntea ilmauksen "syvät väärennökset", joka kuvaa tekokuvia tai videoita. Yritykset voivat valmistaa syviä väärennöksiä testatakseen omia kasvojentunnistus- ja turvajärjestelmiään. Synteettistä dataa käytetään myös videovalvonnassa mallien kouluttamiseen nopeammin ja halvemmalla.
Synteettinen data ja koneoppiminen
Vankan ja luotettavan mallin rakentamiseksi koneoppimisalgoritmit tarvitsevat huomattavan määrän dataa käsiteltäväksi. Ilman synteettistä dataa näin suuren datamäärän tuottaminen olisi haastavaa.
Aloilla, kuten tietokonenäön tai kuvankäsittelyn aloilla, joilla mallien kehitystä helpottaa varhaisen synteettisen datan kehittäminen, se voi olla erittäin merkittävää. Uusi kehityskuva kuvantunnistuksen alalla on GAN-verkkojen (Generative Adversarial Networks) käyttö. Yleensä koostuu kahdesta verkosta: generaattorista ja erottimesta.
Kun erotteluverkko pyrkii erottamaan todelliset valokuvat väärennöksistä, generaattoriverkko tuottaa synteettisiä kuvia, jotka ovat huomattavasti samankaltaisempia kuin todelliset kuvat.
Koneoppimisessa GAN-verkot ovat osa neuroverkkoperhettä, jossa molemmat verkot oppivat ja kehittyvät jatkuvasti lisäämällä uusia solmuja ja kerroksia.
Synteettistä dataa luotaessa sinulla on mahdollisuus muuttaa ympäristöä ja tietojen tyyppiä tarpeen mukaan mallin suorituskyvyn parantamiseksi. Vaikka synteettisten tietojen tarkkuus voidaan saavuttaa helposti vahvoilla pisteillä, merkittyjen reaaliaikaisten tietojen tarkkuus voi toisinaan olla erittäin kallista.
Kuinka voit luoda synteettistä dataa?
Synteettisen tiedonkeruun luomiseen käytetyt lähestymistavat ovat seuraavat:
Perustuu tilastolliseen jakaumaan
Tässä tapauksessa käytetty strategia on ottaa lukuja jakaumasta tai tarkastella todellisia tilastojakaumia vertailukelpoiselta näyttävän väärän datan luomiseksi. Todelliset tiedot voivat puuttua kokonaan joissain olosuhteissa.
Datatieteilijä voi luoda tietojoukon, joka sisältää satunnaisen otoksen mistä tahansa jakaumasta, jos hänellä on syvä käsitys todellisten tietojen tilastollisesta jakautumisesta. Normaalijakauma, eksponentiaalinen jakauma, khin neliöjakauma, lognormaalijakauma ja muut ovat vain muutamia esimerkkejä tilastollisista todennäköisyysjakaumista, joita voidaan käyttää tähän.
Datatieteilijän kokemus tilanteesta tulee merkittävästi vaikuttamaan koulutetun mallin tarkkuuteen.
Riippuen mallista
Tämä tekniikka rakentaa mallin, joka ottaa huomioon havaitun käyttäytymisen, ennen kuin mallia käytetään satunnaisten tietojen luomiseen. Pohjimmiltaan tämä tarkoittaa todellisen datan sovittamista tunnetun jakelun tietoihin. Yritykset voivat sitten käyttää Monte Carlo -lähestymistapaa väärennettyjen tietojen luomiseen.
Lisäksi jakelut voidaan asentaa myös käyttämällä koneoppimismallit kuin päätöspuut. Tietotieteilijät On kuitenkin kiinnitettävä huomiota ennusteeseen, sillä päätöspuut tyypillisesti sopivat yli yksinkertaisuuden ja syvyyslaajenemisen vuoksi.
Syvällä oppimisella
Syvällinen oppiminen mallit, jotka käyttävät variational Autoencoder (VAE) tai Generative Adversarial Network (GAN) malleja, ovat kaksi tapaa luoda synteettistä dataa. Valvomattomat koneoppimismallit sisältävät VAE:t.
Ne koostuvat koodereista, jotka kutistavat ja tiivistävät alkuperäistä dataa, ja dekoodereista, jotka tarkastelevat näitä tietoja esittääkseen todellisen datan. VAE:n perustavoitteena on pitää syöttö- ja lähtötiedot mahdollisimman samanlaisina. Kaksi vastakkaista hermoverkkoa ovat GAN-mallit ja vastakkaiset verkot.
Ensimmäinen verkko, joka tunnetaan nimellä generaattoriverkko, vastaa väärennetyn tiedon tuottamisesta. Diskriminaattoriverkko, toinen verkko, toimii vertaamalla luotuja synteettisiä tietoja todellisiin tietoihin pyrkiessään tunnistamaan, onko tietojoukko vilpillinen. Diskriminaattori varoittaa generaattoria, kun se löytää väärän tietojoukon.
Generaattori muokkaa seuraavaa erottajalle toimitettua dataerää. Tämän seurauksena erottelija paranee ajan myötä havaitsemaan vääriä tietojoukkoja. Tällaista mallia käytetään usein finanssisektorilla petosten havaitsemiseen sekä terveydenhuoltoalalla lääketieteellisessä kuvantamisessa.
Data Augmentation on erilainen menetelmä, jota datatieteilijät käyttävät tuottamaan enemmän tietoa. Sitä ei kuitenkaan pidä sekoittaa vääriin tietoihin. Yksinkertaisesti sanottuna tietojen lisääminen on uuden tiedon lisäämistä aitoon jo olemassa olevaan tietojoukkoon.
Useiden kuvien luominen yhdestä kuvasta esimerkiksi säätämällä suuntaa, kirkkautta, suurennusta ja paljon muuta. Joskus käytetään todellista tietojoukkoa, jossa on jäljellä vain henkilötiedot. Tietojen anonymisointi on tätä, eikä tällaisten tietojen joukkoa myöskään voida pitää synteettisenä datana.
Synteettisten tietojen haasteet ja rajoitukset
Vaikka synteettisellä tiedolla on useita etuja, jotka voivat auttaa yrityksiä datatieteen toiminnassa, sillä on myös tiettyjä rajoituksia:
- Tietojen luotettavuus: On yleisesti tiedossa, että jokainen koneoppimis-/syväoppimismalli on vain niin hyvä kuin siihen syötettävä data. Synteettisen datan laatu liittyy tässä yhteydessä vahvasti syöttötiedon laatuun ja datan tuottamiseen käytettyyn malliin. On erittäin tärkeää varmistaa, että lähdetiedoissa ei ole vääristymiä, koska ne voivat heijastua erittäin selvästi synteettiseen dataan. Lisäksi ennen ennusteiden tekemistä tietojen laatu tulee varmistaa ja todentaa.
- Vaatii tietoa, vaivaa ja aikaa: Vaikka synteettisen tiedon luominen voi olla yksinkertaisempaa ja halvempaa kuin aidon tiedon luominen, se vaatii tietoa, aikaa ja vaivaa.
- Toistaa poikkeavuuksia: Reaalimaailman tietojen täydellinen kopio ei ole mahdollista; synteettiset tiedot voivat vain arvioida sitä. Siksi synteettiset tiedot eivät välttämättä kata jotkin todellisessa datassa olevat poikkeamat. Tietojen poikkeamat ovat merkittävämpiä kuin tyypilliset tiedot.
- Tuotannon valvonta ja laadun varmistaminen: Synteettiset tiedot on tarkoitettu replikoimaan todellista tietoa. Tietojen manuaalinen todentaminen on välttämätöntä. On olennaista varmistaa tietojen tarkkuus ennen kuin se sisällytetään koneoppimis-/syväoppimismalleihin monimutkaisille tietojoukoille, jotka on luotu automaattisesti algoritmien avulla.
- Käyttäjien palaute: Koska synteettinen data on uusi käsite, kaikki eivät ole valmiita uskomaan sen avulla tehtyjä ennusteita. Tämä osoittaa, että käyttäjien hyväksyttävyyden lisäämiseksi on ensin tarpeen lisätä tietämystä synteettisen datan hyödyllisyydestä.
Tulevaisuus
Synteettisen tiedon käyttö on lisääntynyt dramaattisesti viimeisen vuosikymmenen aikana. Vaikka se säästää yritysten aikaa ja rahaa, se ei ole vailla haittoja. Siitä puuttuu poikkeavuuksia, joita esiintyy luonnollisesti todellisissa tiedoissa ja jotka ovat kriittisiä joidenkin mallien tarkkuuden kannalta.
On myös syytä huomata, että synteettisen datan laatu on usein riippuvainen luomiseen käytetystä syöttödatasta; syöttötiedon harha voi levitä nopeasti synteettiseen dataan, joten korkealaatuisen datan valintaa lähtökohtana ei pidä liioitella.
Lopuksi se tarvitsee lisäohjausta, mukaan lukien synteettisten tietojen vertaaminen ihmisen merkitsemiin todellisiin tietoihin varmistaakseen, ettei eroja esiinny. Näistä esteistä huolimatta synteettinen data on edelleen lupaava ala.
Se auttaa meitä luomaan uusia tekoälyratkaisuja, vaikka todellista dataa ei olisi saatavilla. Mikä tärkeintä, se antaa yrityksille mahdollisuuden rakentaa tuotteita, jotka ovat kattavampia ja osoittavat loppukuluttajiensa monimuotoisuutta.
Tietoihin perustuvassa tulevaisuudessa synteettisen datan tarkoituksena on kuitenkin auttaa datatieteilijöitä suorittamaan uusia ja luovia tehtäviä, joita olisi haastavaa suorittaa pelkällä reaalimaailman tiedolla.
Yhteenveto
Tietyissä tapauksissa synteettiset tiedot voivat lievittää tietovajetta tai asiaankuuluvan tiedon puutetta yrityksen tai organisaation sisällä. Tarkastelimme myös, mitkä strategiat voivat auttaa synteettisen tiedon tuottamisessa ja ketkä voivat hyötyä siitä.
Puhuimme myös joistakin synteettisten tietojen käsittelyyn liittyvistä vaikeuksista. Kaupallisessa päätöksenteossa todellista dataa suositaan aina. Realistiset tiedot ovat kuitenkin seuraavaksi paras vaihtoehto, kun tällaiset todelliset raakatiedot eivät ole käytettävissä analysoitavaksi.
On kuitenkin muistettava, että synteettisen tiedon tuottamiseen tarvitaan datatieteilijöitä, joilla on vankka käsitys tietojen mallintamisesta. Myös todellisen datan ja sen ympäristön perusteellinen ymmärtäminen on välttämätöntä. Tämä on välttämätöntä, jotta voidaan varmistaa, että tuotetut tiedot ovat mahdollisimman tarkkoja, jos niitä on saatavilla.
Jätä vastaus