Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Peneliti dan ilmuwan data sering menghadapi keadaan di mana mereka tidak memiliki data aktual atau tidak dapat menggunakannya karena pertimbangan kerahasiaan atau privasi.
Untuk mengatasi masalah ini, produksi data sintetis digunakan untuk menghasilkan pengganti data asli.
Penggantian data asli yang tepat diperlukan agar algoritme berfungsi dengan baik, yang juga harus realistis dalam karakter. Anda dapat menggunakan data tersebut untuk menjaga privasi, menguji sistem, atau menghasilkan data pelatihan untuk algoritme pembelajaran mesin.
Mari jelajahi pembuatan data sintetis secara mendetail dan lihat mengapa mereka penting di era AI.
Apa itu Data Sintetis?
Data sintetik adalah data beranotasi yang dihasilkan oleh simulasi komputer atau algoritma sebagai pengganti data dunia nyata. Ini adalah replika data aktual yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan.
Seseorang dapat menggunakan pola dan dimensi data menggunakan algoritme AI tingkat lanjut. Mereka dapat membuat data sintetis dalam jumlah tak terbatas yang secara statistik mewakili data pelatihan asli setelah mereka dilatih.
Ada berbagai pendekatan dan teknologi yang dapat membantu kami membuat data sintetis dan dapat Anda gunakan dalam berbagai aplikasi.
Perangkat lunak pembuatan data sering kali membutuhkan:
- Metadata dari repositori data, yang data sintetiknya harus dibuat.
- Teknik untuk menghasilkan nilai-nilai yang masuk akal tetapi fiktif. Contohnya termasuk daftar nilai dan ekspresi reguler.
- Kesadaran yang komprehensif dari semua hubungan data, yang dideklarasikan pada tingkat database serta yang dikendalikan pada tingkat kode aplikasi.
Sama pentingnya untuk memvalidasi model dan membandingkan aspek perilaku data nyata dengan yang dihasilkan oleh model.
Kumpulan data fiktif ini memiliki semua nilai yang sebenarnya, tetapi tidak ada data sensitif. Ini seperti kue yang lezat dan bebas kalori. Ini secara akurat menggambarkan dunia nyata.
Akibatnya, Anda dapat menggunakannya untuk mengganti data dunia nyata.
Pentingnya Data Sintetis
Data sintetik memiliki karakteristik agar sesuai dengan tuntutan atau situasi tertentu yang tidak akan tersedia dalam data dunia nyata. Ketika ada kekurangan data untuk pengujian atau ketika privasi menjadi pertimbangan utama, itu datang untuk menyelamatkan.
Kumpulan data yang dihasilkan AI dapat disesuaikan, aman, dan mudah disimpan, ditukar, dan dibuang. Teknik sintesis data cocok untuk mensubset dan memperbaiki data asli.
Akibatnya, ini sangat ideal untuk digunakan sebagai data uji dan data pelatihan AI.
- Untuk mengajar Uber berbasis ML dan Mobil self-driving Tesla.
- Dalam industri medis dan perawatan kesehatan, untuk menilai penyakit dan keadaan tertentu yang data aslinya tidak ada.
- Deteksi dan perlindungan penipuan sangat penting di sektor keuangan. Dengan menggunakannya, Anda dapat menyelidiki kasus penipuan baru.
- Amazon sedang melatih sistem bahasa Alexa menggunakan data sintetis.
- American Express menggunakan data keuangan sintetis untuk meningkatkan deteksi penipuan.
Jenis Data Sintetis
Data sintetis dibuat secara acak dengan maksud untuk menyembunyikan informasi pribadi yang sensitif sambil menyimpan informasi statistik tentang karakteristik dalam data asli.
Ini terutama terdiri dari tiga jenis:
- Data sepenuhnya sintetis
- Data sintetis sebagian
- Data sintetis hibrida
1. Data Sepenuhnya Sintetis
Data ini sepenuhnya dibuat dan tidak berisi data asli.
Biasanya, generator data untuk jenis ini akan mengidentifikasi fungsi kepadatan fitur dalam data nyata dan memperkirakan parameternya. Kemudian, dari fungsi kepadatan yang diprediksi, seri yang dilindungi privasi dibuat secara acak untuk setiap fitur.
Jika hanya beberapa karakteristik dari data aktual yang dipilih untuk diganti dengannya, rangkaian yang dilindungi dari fitur-fitur ini dipetakan ke fitur yang tersisa dari data nyata untuk memberi peringkat pada rangkaian yang dilindungi dan yang sebenarnya dalam urutan yang sama.
Teknik bootstrap dan beberapa imputasi adalah dua metode tradisional untuk menghasilkan data yang sepenuhnya sintetis.
Karena data sepenuhnya sintetis dan tidak ada data nyata, strategi ini memberikan perlindungan privasi yang sangat baik dengan mengandalkan kebenaran data.
2. Data Sintetis Sebagian
Data ini hanya menggunakan nilai sintetis untuk menggantikan nilai beberapa fitur sensitif.
Dalam situasi ini, nilai-nilai asli hanya diubah jika ada bahaya paparan yang substansial. Perubahan ini dilakukan untuk melindungi privasi data yang baru dibuat.
Beberapa imputasi dan pendekatan berbasis model digunakan untuk menghasilkan sebagian data sintetik. Metode ini juga dapat digunakan untuk mengisi nilai yang hilang dalam data dunia nyata.
3. Data Sintetis Hibrida
Data sintetis hibrida mencakup data aktual dan palsu.
Sebuah catatan dekat di dalamnya diambil untuk setiap catatan acak dari data nyata, dan keduanya kemudian digabungkan untuk menghasilkan data hibrida. Ini memiliki manfaat dari data yang sepenuhnya sintetis dan sebagian sintetis.
Oleh karena itu, ia menawarkan pelestarian privasi yang kuat dengan utilitas tinggi jika dibandingkan dengan dua lainnya, tetapi dengan biaya lebih banyak memori dan waktu pemrosesan.
Teknik Pembuatan Data Sintetis
Selama bertahun-tahun, konsep data yang dibuat dengan mesin telah populer. Sekarang sudah matang.
Berikut adalah beberapa teknik yang digunakan untuk menghasilkan data sintetik:
1. Berdasarkan distribusi
Jika tidak ada data nyata, tetapi analis data memiliki gagasan menyeluruh tentang bagaimana distribusi kumpulan data akan muncul; mereka dapat menghasilkan sampel acak dari distribusi apa pun, termasuk Normal, Eksponensial, Chi-kuadrat, t, lognormal, dan Uniform.
Nilai data sintetik dalam metode ini bervariasi tergantung pada tingkat pemahaman analis tentang lingkungan data tertentu.
2. Data dunia nyata ke dalam distribusi yang diketahui
Bisnis dapat memproduksinya dengan mengidentifikasi distribusi yang paling cocok untuk data nyata yang diberikan jika ada data nyata.
Bisnis dapat menggunakan pendekatan Monte Carlo untuk memproduksinya jika mereka ingin memasukkan data nyata ke dalam distribusi yang diketahui dan mengetahui parameter distribusi.
Meskipun pendekatan Monte Carlo dapat membantu bisnis dalam menemukan kecocokan terbaik yang tersedia, yang paling cocok mungkin tidak cukup digunakan untuk kebutuhan data sintetis perusahaan.
Bisnis dapat mengeksplorasi penggunaan model pembelajaran mesin yang sesuai dengan distribusi dalam situasi ini.
Teknik pembelajaran mesin, seperti pohon keputusan, memungkinkan organisasi untuk memodelkan distribusi non-klasik, yang mungkin multi-modal dan tidak memiliki sifat umum dari distribusi yang dikenali.
Bisnis dapat menghasilkan data sintetis yang terhubung ke data asli menggunakan distribusi yang sesuai dengan pembelajaran mesin ini.
Namun, model pembelajaran mesin rentan terhadap overfitting, yang menyebabkan mereka gagal mencocokkan data baru atau memprediksi pengamatan di masa depan.
3. Pembelajaran Mendalam
Model generatif mendalam seperti Variational Autoencoder (VAE) dan Generative Adversarial Network (GAN) dapat menghasilkan data sintetis.
Autoencoder Variasi
VAE adalah pendekatan tanpa pengawasan di mana encoder mengompresi dataset asli dan mengirimkan data ke decoder.
Decoder kemudian menghasilkan output yang merupakan representasi dari dataset asli.
Pengajaran sistem melibatkan memaksimalkan korelasi antara input dan output data.
Jaringan Adversarial Generatif
Model GAN secara iteratif melatih model menggunakan dua jaringan, generator, dan diskriminator.
Generator membuat kumpulan data sintetis dari kumpulan data sampel acak.
Diskriminator membandingkan data yang dibuat secara sintetis dengan kumpulan data nyata menggunakan kondisi yang telah ditentukan sebelumnya.
Penyedia Data Sintetis
Data Terstruktur
Platform yang disebutkan di bawah ini menyediakan data sintetis yang berasal dari data tabular.
Ini mereplikasi data dunia nyata yang disimpan dalam tabel dan dapat digunakan untuk analisis perilaku, prediksi, atau transaksional.
- Tanamkan AI: Ini adalah penyedia sistem pembuatan data sintetis yang menggunakan Jaringan Perlawanan Generatif dan privasi diferensial.
- data yang lebih baik: Ini adalah penyedia solusi data sintetis yang menjaga privasi untuk AI, berbagi data, dan pengembangan produk.
- divepale: Ini adalah penyedia Geminai, sebuah sistem untuk membuat kumpulan data 'kembar' dengan fitur statistik yang sama dengan data aslinya.
Data Tidak Terstruktur
Platform yang disebutkan di bawah ini beroperasi dengan data tidak terstruktur, menyediakan barang dan layanan data sintetis untuk melatih visi dan algoritme pengintaian.
- Datagen: Ini menyediakan data pelatihan simulasi 3D untuk pembelajaran dan pengembangan AI Visual.
- Neurolab: Neurolabs adalah penyedia platform data sintetis visi komputer.
- Domain paralel: Ini adalah penyedia platform data sintetis untuk kasus penggunaan pelatihan dan pengujian sistem otonom.
- Cognat: Ini adalah pemasok simulasi untuk ADAS dan pengembang kendaraan otonom.
- Bifrost: Ini menyediakan API data sintetis untuk membuat lingkungan 3D.
Tantangan
Ini memiliki sejarah panjang dalam Kecerdasan Buatan, dan meskipun memiliki banyak keunggulan, ia juga memiliki kelemahan signifikan yang perlu Anda atasi saat bekerja dengan data sintetis.
Berikut adalah beberapa di antaranya:
- Banyak kesalahan mungkin terjadi saat menyalin kompleksitas dari data aktual ke data sintetis.
- Sifatnya yang mudah ditempa menyebabkan bias dalam perilakunya.
- Mungkin ada beberapa kelemahan tersembunyi dalam kinerja algoritme yang dilatih menggunakan representasi sederhana dari data sintetis yang baru-baru ini muncul saat menangani data aktual.
- Mereplikasi semua atribut yang relevan dari data dunia nyata bisa menjadi rumit. Mungkin juga beberapa aspek penting terlewatkan selama operasi ini.
Kesimpulan
Produksi data sintetis jelas menarik perhatian orang.
Metode ini mungkin bukan jawaban yang cocok untuk semua kasus untuk semua kasus yang menghasilkan data.
Selain itu, teknik ini mungkin memerlukan kecerdasan melalui AI/ML dan mampu menangani situasi rumit dunia nyata dalam menciptakan data yang saling terkait, idealnya data yang cocok untuk domain tertentu.
Meskipun demikian, ini adalah teknologi inovatif yang mengisi celah di mana teknologi pengaktif privasi lainnya gagal.
Hari ini, sintetis produksi data mungkin memerlukan koeksistensi penyamaran data.
Di masa depan, mungkin ada konvergensi yang lebih besar antara keduanya, menghasilkan solusi pembuatan data yang lebih komprehensif.
Bagikan pandangan Anda di komentar!
Tinggalkan Balasan