Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Հետազոտողները և տվյալների գիտնականները հաճախ բախվում են այնպիսի հանգամանքների, երբ նրանք կամ չունեն իրական տվյալներ, կամ չեն կարողանում օգտագործել դրանք՝ գաղտնիության կամ գաղտնիության նկատառումներից ելնելով:
Այս խնդիրը լուծելու համար սինթետիկ տվյալների արտադրությունն օգտագործվում է իսկական տվյալներին փոխարինելու համար:
Ալգորիթմի ճիշտ աշխատանքի համար պահանջվում է իրական տվյալների համապատասխան փոխարինում, որը նույնպես պետք է իրատեսական լինի: Դուք կարող եք օգտագործել այդպիսի տվյալները գաղտնիությունը պահպանելու, համակարգերի փորձարկման կամ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների համար վերապատրաստման տվյալներ արտադրելու համար:
Եկեք մանրամասն ուսումնասիրենք սինթետիկ տվյալների ստեղծումը և տեսնենք, թե ինչու են դրանք կենսական AI-ի դարաշրջանում:
Ի՞նչ է սինթետիկ տվյալները:
Սինթետիկ տվյալները համակարգչային սիմուլյացիաների կամ ալգորիթմների միջոցով ստեղծվող ծանոթագրված տվյալներն են՝ որպես իրական աշխարհի տվյալների փոխարինում: Դա արհեստական ինտելեկտի կողմից ստեղծված իրական տվյալների կրկնօրինակն է:
Կարելի է օգտագործել տվյալների օրինաչափություններ և չափումներ՝ օգտագործելով առաջադեմ AI ալգորիթմներ: Նրանք կարող են ստեղծել անսահմանափակ քանակությամբ սինթետիկ տվյալներ, որոնք վիճակագրորեն ներկայացնում են նախնական վերապատրաստման տվյալները, երբ նրանք վերապատրաստվեն:
Կան մի շարք մոտեցումներ և տեխնոլոգիաներ, որոնք կարող են օգնել մեզ ստեղծել սինթետիկ տվյալներ, և դուք կարող եք օգտագործել տարբեր ծրագրերում:
Տվյալների ստեղծման ծրագրակազմը հաճախ պահանջում է.
- Տվյալների պահոցի մետատվյալներ, որոնց համար պետք է ստեղծվեն սինթետիկ տվյալներ:
- Ճշմարիտ, բայց գեղարվեստական արժեքներ ստեղծելու տեխնիկա: Օրինակները ներառում են արժեքային ցուցակներ և կանոնավոր արտահայտություններ:
- Համապարփակ տեղեկացվածություն բոլոր տվյալների փոխհարաբերությունների վերաբերյալ, որոնք հայտարարված են տվյալների բազայի մակարդակում, ինչպես նաև կիրառական կոդի մակարդակով վերահսկվողների:
Հավասարապես անհրաժեշտ է հաստատել մոդելը և համեմատել իրական տվյալների վարքագծային ասպեկտները մոդելի կողմից ստեղծվածների հետ:
Այս կեղծ տվյալների հավաքածուները ունեն իրական արժեքի ամբողջ արժեքը, բայց ոչ զգայուն տվյալներ: Դա նման է համեղ, առանց կալորիաների տորթի: Այն ճշգրիտ պատկերում է իրական աշխարհը:
Արդյունքում, դուք կարող եք օգտագործել այն իրական աշխարհի տվյալները փոխարինելու համար:
Սինթետիկ տվյալների կարևորությունը
Սինթետիկ տվյալներն ունեն որոշակի պահանջներ կամ իրավիճակներ համապատասխանող բնութագրեր, որոնք այլապես անհասանելի կլինեն իրական աշխարհի տվյալների մեջ: Երբ թեստավորման համար տվյալների սակավություն կա կամ երբ գաղտնիությունը կարևորագույն խնդիր է, այն գալիս է օգնության:
AI-ի կողմից ստեղծված տվյալների հավաքածուները հարմարվող են, ապահով և հեշտ են պահելու, փոխանակելու և անտեսելու համար: Տվյալների սինթեզի տեխնիկան հարմար է սկզբնական տվյալների ենթախմբավորման և բարելավման համար:
Որպես հետևանք, այն իդեալական է օգտագործել որպես թեստային տվյալներ և AI ուսուցման տվյալներ:
- Ուսուցանել ML-ի վրա հիմնված Uber և Tesla ինքնակառավարվող մեքենաներ.
- Բժշկական և առողջապահական արդյունաբերություններում՝ գնահատել կոնկրետ հիվանդություններ և հանգամանքներ, որոնց վերաբերյալ իրական տվյալներ չկան:
- Ֆինանսական հատվածում խարդախության հայտնաբերումն ու պաշտպանությունը կարևոր նշանակություն ունեն: Օգտագործելով այն՝ դուք կարող եք հետաքննել խարդախության նոր դեպքեր:
- Amazon-ը ուսուցանում է Alexa-ի լեզվական համակարգը՝ օգտագործելով սինթետիկ տվյալներ:
- American Express-ը օգտագործում է սինթետիկ ֆինանսական տվյալներ՝ խարդախության հայտնաբերումը բարելավելու համար:
Սինթետիկ տվյալների տեսակները
Սինթետիկ տվյալները ստեղծվում են պատահականության սկզբունքով` նպատակ ունենալով թաքցնել զգայուն մասնավոր տեղեկատվությունը` միաժամանակ պահպանելով բնութագրերի մասին վիճակագրական տեղեկատվությունը սկզբնական տվյալների մեջ:
Այն հիմնականում երեք տեսակի է.
- Լիովին սինթետիկ տվյալներ
- Մասամբ սինթետիկ տվյալներ
- Հիբրիդային սինթետիկ տվյալներ
1. Լիովին սինթետիկ տվյալներ
Այս տվյալներն ամբողջությամբ ստեղծվել են և չեն պարունակում բնօրինակ տվյալներ:
Սովորաբար, այս տեսակի տվյալների գեներատորը կբացահայտի իրական տվյալների մեջ հատկանիշների խտության ֆունկցիաները և կգնահատի դրանց պարամետրերը: Հետագայում, կանխատեսված խտության գործառույթներից, յուրաքանչյուր հատկանիշի համար պատահականորեն ստեղծվում են գաղտնիության պաշտպանված շարքեր:
Եթե ընտրվում են փաստացի տվյալների ընդամենը մի քանի բնութագրիչներ, որոնք փոխարինվելու են դրանով, ապա այդ հատկանիշների պաշտպանված շարքերը քարտեզագրվում են իրական տվյալների մնացած հատկանիշներին՝ պաշտպանված և իրական շարքերը դասակարգելու նույն հերթականությամբ:
Bootstrap-ի տեխնիկան և բազմակի իմպուտացիաները երկու ավանդական մեթոդներ են ամբողջովին սինթետիկ տվյալների արտադրության համար:
Քանի որ տվյալները ամբողջովին սինթետիկ են և իրական տվյալներ գոյություն չունեն, այս ռազմավարությունը ապահովում է գաղտնիության գերազանց պաշտպանություն՝ հիմնվելով տվյալների ճշմարտացիության վրա:
2. Մասամբ սինթետիկ տվյալներ
Այս տվյալները օգտագործում են միայն սինթետիկ արժեքներ՝ փոխարինելու մի քանի զգայուն հատկանիշների արժեքները:
Այս իրավիճակում իրական արժեքները փոխվում են միայն այն դեպքում, եթե առկա է ազդեցության զգալի վտանգ: Այս փոփոխությունը կատարվում է թարմ ստեղծված տվյալների գաղտնիությունը պաշտպանելու համար:
Մասամբ սինթետիկ տվյալներ արտադրելու համար օգտագործվում են բազմակի իմպուտացիա և մոդելի վրա հիմնված մոտեցումներ: Այս մեթոդները կարող են օգտագործվել նաև իրական աշխարհի տվյալների մեջ բացակայող արժեքները լրացնելու համար:
3. Հիբրիդ սինթետիկ տվյալներ
Հիբրիդային սինթետիկ տվյալները ներառում են ինչպես իրական, այնպես էլ կեղծ տվյալներ:
Նրանում մոտ ռեկորդ է ընտրվում իրական տվյալների յուրաքանչյուր պատահական գրառման համար, և այնուհետև երկուսը միանում են հիբրիդային տվյալներ ստեղծելու համար: Այն ունի ինչպես ամբողջովին սինթետիկ, այնպես էլ մասամբ սինթետիկ տվյալների առավելությունները:
Հետևաբար, այն առաջարկում է գաղտնիության ուժեղ պահպանում՝ բարձր օգտակարությամբ, համեմատած մյուս երկուսի հետ, բայց ավելի շատ հիշողության և մշակման ժամանակի գնով:
Սինթետիկ տվյալների ստեղծման տեխնիկա
Երկար տարիներ մեքենայական տվյալների հայեցակարգը տարածված էր: Հիմա այն հասունանում է։
Ահա մի քանի տեխնիկա, որոնք օգտագործվում են սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար.
1. Բաշխման հիման վրա
Այն դեպքում, երբ իրական տվյալներ չկան, բայց տվյալների վերլուծաբանը մանրակրկիտ պատկերացում ունի, թե ինչպես կհայտնվի տվյալների բազայի բաշխումը. նրանք կարող են արտադրել ցանկացած բաշխման պատահական նմուշ, ներառյալ Normal, Exponential, Chi-square, t, lognormal և Uniform:
Այս մեթոդի սինթետիկ տվյալների արժեքը տատանվում է՝ կախված տվյալների որոշակի միջավայրի մասին վերլուծաբանի ըմբռնման մակարդակից:
2. Իրական աշխարհի տվյալները հայտնի բաշխման մեջ
Բիզնեսները կարող են արտադրել այն՝ բացահայտելով տվյալ իրական տվյալների համար լավագույն պիտանի բաշխումները, եթե կան իրական տվյալներ:
Ձեռնարկությունները կարող են օգտագործել Մոնտե Կառլոյի մոտեցումը այն արտադրելու համար, եթե ցանկանում են իրական տվյալները տեղավորել հայտնի բաշխման մեջ և իմանալ բաշխման պարամետրերը:
Թեև Մոնտե Կառլոյի մոտեցումը կարող է օգնել բիզնեսին գտնել առավելագույն համապատասխանությունը, այն կարող է բավարար չափով չօգտագործել ընկերության սինթետիկ տվյալների կարիքների համար:
Բիզնեսները կարող են ուսումնասիրել մեքենայական ուսուցման մոդելների կիրառումը՝ այս հանգամանքներում բաշխումներին համապատասխանելու համար:
Մեքենայի ուսուցման մեթոդները, ինչպիսիք են որոշումների ծառերը, կազմակերպություններին հնարավորություն են տալիս մոդելավորել ոչ դասական բաշխումներ, որոնք կարող են լինել բազմամոդալ և չունեն ճանաչված բաշխումների ընդհանուր հատկություններ:
Ձեռնարկությունները կարող են արտադրել սինթետիկ տվյալներ, որոնք միանում են իրական տվյալներին՝ օգտագործելով այս մեքենայական ուսուցման հարմարեցված բաշխումը:
Սակայն, մեքենայական ուսուցման մոդելներ ենթակա են գերհամապատասխանության, ինչը հանգեցնում է նրան, որ նրանք չեն համապատասխանում թարմ տվյալներին կամ կանխատեսում են ապագա դիտարկումները:
3. Խորը ուսուցում
Խորը գեներացնող մոդելները, ինչպիսիք են Variational Autoencoder-ը (VAE) և Generative Adversarial Network (GAN), կարող են արտադրել սինթետիկ տվյալներ:
Variational Autoencoder
VAE-ն չվերահսկվող մոտեցում է, որի դեպքում կոդավորիչը սեղմում է սկզբնական տվյալների բազան և տվյալներ ուղարկում ապակոդավորողին:
Ապակոդավորիչը այնուհետև արտադրում է ելք, որը ներկայացնում է սկզբնական տվյալների բազան:
Համակարգի ուսուցումը ներառում է մուտքային և ելքային տվյալների միջև հարաբերակցությունը առավելագույնի հասցնելը:
Generative Adversarial Network
GAN մոդելը կրկնվող կերպով վարժեցնում է մոդելը՝ օգտագործելով երկու ցանցեր՝ գեներատորը և դիսկրիմինատորը:
Գեներատորը ստեղծում է սինթետիկ տվյալների հավաքածու պատահական նմուշի տվյալների մի շարքից:
Խտրականիչը համեմատում է սինթետիկորեն ստեղծված տվյալները իրական տվյալների բազայի հետ՝ օգտագործելով նախապես սահմանված պայմանները:
Սինթետիկ տվյալների մատակարարներ
Կառուցվածքային տվյալներ
Ստորև նշված հարթակները տրամադրում են սինթետիկ տվյալներ՝ ստացված աղյուսակային տվյալներից:
Այն կրկնում է իրական աշխարհի տվյալները, որոնք պահվում են աղյուսակներում և կարող են օգտագործվել վարքագծային, կանխատեսող կամ գործարքային վերլուծության համար:
- Ներդրեք AIԴա սինթետիկ տվյալների ստեղծման համակարգի մատակարար է, որն օգտագործում է Generative Adversarial Networks և դիֆերենցիալ գաղտնիություն:
- Ավելի լավ տվյալներՍա արհեստական ինտելեկտի, տվյալների փոխանակման և արտադրանքի մշակման համար գաղտնիությունը պահպանող սինթետիկ տվյալների լուծման մատակարար է:
- DivepaleԱյն Geminai-ի մատակարարն է՝ «երկվորյակ» տվյալների հավաքածուներ ստեղծելու համակարգ՝ նույն վիճակագրական հատկանիշներով, ինչ սկզբնական տվյալները:
Չկառուցված տվյալներ
Ստորև նշված հարթակները գործում են չկառուցված տվյալների հետ՝ տրամադրելով սինթետիկ տվյալների ապրանքներ և ծառայություններ տեսողության և հետախուզության ալգորիթմների վերապատրաստման համար:
- DatagenԱյն տրամադրում է 3D մոդելավորված վերապատրաստման տվյալներ Visual AI ուսուցման և զարգացման համար:
- ՆեյրոլաբորատորիաներNeurolabs-ը համակարգչային տեսողության սինթետիկ տվյալների հարթակի մատակարար է:
- Զուգահեռ տիրույթԴա ինքնավար համակարգի ուսուցման և փորձարկման օգտագործման դեպքերի համար սինթետիկ տվյալների հարթակի մատակարար է:
- ԿոնյատաՍա սիմուլյացիոն մատակարար է ADAS-ի և ինքնավար մեքենաների մշակողների համար:
- ԲիֆրոստԱյն ապահովում է սինթետիկ տվյալների API-ներ 3D միջավայրեր ստեղծելու համար:
Խնդիրները
Այն երկար պատմություն ունի Արհեստական բանականություն, և չնայած այն ունի բազմաթիվ առավելություններ, այն նաև ունի զգալի թերություններ, որոնք դուք պետք է լուծեք սինթետիկ տվյալների հետ աշխատելիս:
Ահա դրանցից մի քանիսը:
- Բարդությունը փաստացի տվյալներից սինթետիկ տվյալներին պատճենելիս կարող են լինել բազմաթիվ սխալներ:
- Նրա ճկուն բնույթը հանգեցնում է նրա վարքագծի կողմնակալության:
- Կարող են լինել որոշ թաքնված թերություններ այն ալգորիթմների կատարման մեջ, որոնք պատրաստված են սինթետիկ տվյալների պարզեցված ներկայացումների միջոցով, որոնք վերջերս են հայտնվել իրական տվյալների հետ աշխատելիս:
- Իրական աշխարհի տվյալներից բոլոր համապատասխան հատկանիշների կրկնօրինակումը կարող է բարդանալ: Հնարավոր է նաև, որ որոշ էական ասպեկտներ կարող են անտեսվել այս գործողության ընթացքում:
Եզրափակում
Սինթետիկ տվյալների արտադրությունն ակնհայտորեն գրավում է մարդկանց ուշադրությունը։
Այս մեթոդը չի կարող լինել միանվագ պատասխան բոլոր տվյալների ստեղծման դեպքերի համար:
Բացի այդ, տեխնիկան կարող է պահանջել ինտելեկտուալ AI/ML-ի միջոցով և ի վիճակի լինել կարգավորել իրական աշխարհի բարդ իրավիճակները՝ փոխկապակցված տվյալներ ստեղծելու, իդեալական տվյալներ, որոնք հարմար են որոշակի տիրույթին:
Այնուամենայնիվ, դա նորարարական տեխնոլոգիա է, որը լրացնում է այն բացը, որտեղ գաղտնիության ապահովմանն ապահովող այլ տեխնոլոգիաները պակասում են:
Այսօր՝ սինթետիկ տվյալների արտադրությանը կարող է անհրաժեշտ լինել տվյալների դիմակավորման համակեցություն.
Ապագայում կարող է լինել ավելի մեծ սերտաճում երկուսի միջև, ինչը կհանգեցնի տվյալների ստեղծման ավելի համապարփակ լուծմանը:
Կիսվեք ձեր տեսակետներով մեկնաբանություններում:
Թողնել գրառում