Efnisyfirlit[Fela][Sýna]
Vísindamenn og gagnafræðingar lenda oft í aðstæðum þar sem þeir annað hvort hafa ekki raunveruleg gögn eða geta ekki notað þau vegna trúnaðar eða persónuverndarsjónarmiða.
Til að takast á við þetta vandamál er tilbúið gagnaframleiðsla notuð til að koma í staðinn fyrir ósvikin gögn.
Nauðsynlegt er að skipta um ósvikin gögn á viðeigandi hátt til að reikniritið virki rétt, sem ætti einnig að vera raunhæft í eðli sínu. Þú getur notað slík gögn til að viðhalda friðhelgi einkalífsins, prófa kerfi eða framleiða þjálfunargögn fyrir reiknirit fyrir vélanám.
Við skulum kanna tilbúna gagnaframleiðslu í smáatriðum og sjá hvers vegna þau eru mikilvæg á tímum gervigreindar.
Hvað eru tilbúin gögn?
Tilbúin gögn eru skýringargögn sem myndast með tölvuhermum eða reikniritum í staðinn fyrir raunveruleg gögn. Það er gervigreind mynduð eftirmynd raunverulegra gagna.
Hægt er að nota gagnamynstur og víddir með því að nota háþróaða gervigreindar reiknirit. Þeir geta búið til takmarkalaust magn af tilbúnum gögnum sem eru tölfræðilega dæmigerð fyrir upprunalegu þjálfunargögnin þegar þeir hafa fengið þjálfun.
Það eru margvíslegar aðferðir og tækni sem getur hjálpað okkur að búa til tilbúin gögn og þú getur notað í margvíslegum forritum.
Gagnaframleiðsluhugbúnaður krefst oft:
- Lýsigögn gagnageymslu sem þarf að búa til tilbúin gögn fyrir.
- Tækni til að búa til trúverðug en skálduð gildi. Sem dæmi má nefna gildislista og regluleg segð.
- Alhliða vitund um öll gagnatengsl, þau sem lýst er yfir á gagnagrunnsstigi sem og þeim sem stjórnað er á stigi umsóknarkóða.
Það er jafn nauðsynlegt að sannreyna líkanið og bera saman hegðunarþætti raunverulegra gagna við þá sem líkanið býr til.
Þessi gervigagnasöfn hafa allt gildi hins raunverulega hluts, en engin viðkvæmu gögnin. Þetta er eins og ljúffeng kaka án kaloría. Það sýnir nákvæmlega raunverulegan heim.
Fyrir vikið geturðu notað það til að skipta um raunveruleg gögn.
Mikilvægi tilbúinna gagna
Tilbúin gögn hafa eiginleika til að passa ákveðnar kröfur eða aðstæður sem annars væru ekki tiltækar í raunverulegum gögnum. Þegar það er skortur á gögnum til að prófa eða þegar næði er efst í huga kemur það til bjargar.
AI-mynduð gagnasöfn eru aðlögunarhæf, örugg og auðvelt að geyma, skiptast á og henda. Gagnamyndunartæknin hentar til að undirstilla og bæta upprunalegu gögnin.
Þar af leiðandi er það tilvalið til notkunar sem prófunargögn og gervigreindarþjálfunargögn.
- Að kenna ML-undirstaða Uber og Tesla sjálfkeyrandi bílar.
- Í læknis- og heilbrigðisgeiranum, til að meta tiltekna sjúkdóma og aðstæður þar sem ósvikin gögn eru ekki til.
- Uppgötvun og vernd svika skipta sköpum í fjármálageiranum. Með því að nota það gætirðu rannsakað ný svikatilvik.
- Amazon er að þjálfa tungumálakerfi Alexa með tilbúnum gögnum.
- American Express notar tilbúin fjárhagsgögn til að bæta uppgötvun svika.
Tegundir tilbúinna gagna
Tilbúin gögn eru búin til af handahófi með það fyrir augum að leyna viðkvæmum einkaupplýsingum á sama tíma og tölfræðilegar upplýsingar um eiginleika eru geymdar í upprunalegu gögnunum.
Það er aðallega af þremur gerðum:
- Fullkomlega tilbúin gögn
- Að hluta til tilbúin gögn
- Hybrid gervigögn
1. Fullkomlega tilbúin gögn
Þessi gögn eru að öllu leyti mynduð og innihalda engin frumgögn.
Venjulega mun gagnaframleiðandinn af þessu tagi bera kennsl á þéttleikaaðgerðir eiginleika í raunverulegum gögnum og meta færibreytur þeirra. Síðar, út frá þéttleikaaðgerðum sem spáð er fyrir um, eru persónuverndarvarðar seríur búnar til af handahófi fyrir hvern eiginleika.
Ef aðeins örfáir eiginleikar raunverulegra gagna eru valdir til að skipta út fyrir þau, er vernduðu röð þessara eiginleika varpað á þá eiginleika sem eftir eru af raunverulegu gögnunum til að raða vernduðu og raunverulegu röðunum í sömu röð.
Bootstrap tækni og margfeldisálagning eru tvær hefðbundnar aðferðir til að framleiða algjörlega tilbúið gögn.
Vegna þess að gögnin eru algjörlega tilbúin og engin raunveruleg gögn eru til, veitir þessi aðferð framúrskarandi persónuvernd með því að treysta á sannleiksgildi gagna.
2. Að hluta til tilbúin gögn
Þessi gögn nota aðeins tilbúið gildi til að skipta um gildi nokkurra viðkvæmra eiginleika.
Í þessum aðstæðum er raunverulegum gildum aðeins breytt ef veruleg hætta er á váhrifum. Þessi breyting er gerð til að vernda friðhelgi nýstofnaðra gagna.
Margfaldar tilreiðslu- og líkanatengdar nálganir eru notaðar til að framleiða að hluta tilbúin gögn. Þessar aðferðir er einnig hægt að nota til að fylla út gildi sem vantar í raunverulegum gögnum.
3. Hybrid Synthetic Data
Hybrid gervigögn innihalda bæði raunveruleg og fölsuð gögn.
Nálægt met í því er valið fyrir hverja tilviljunarkennd skrá yfir raunveruleg gögn og þau tvö eru síðan sameinuð til að búa til blendingsgögn. Það hefur ávinninginn af bæði algjörlega tilbúnum og að hluta tilbúnum gögnum.
Það býður því upp á sterka friðhelgi einkalífs með mikilli notagildi í samanburði við hina tvo, en á kostnað meira minnis og vinnslutíma.
Tækni við tilbúna gagnaframleiðslu
Í mörg ár hefur hugmyndin um vélræn gögn verið vinsæl. Nú er það að þroskast.
Hér eru nokkrar af þeim aðferðum sem notaðar eru til að búa til tilbúin gögn:
1. Miðað við dreifingu
Ef engin raunveruleg gögn eru til, en gagnasérfræðingurinn hefur ítarlega hugmynd um hvernig dreifing gagnasafna myndi birtast; þeir geta framleitt slembiúrtak af hvaða dreifingu sem er, þar á meðal Normal, Exponential, Chi-kvaðrat, t, lognormal og Uniform.
Gildi tilbúinna gagna í þessari aðferð er breytilegt eftir skilningi greiningaraðila á tilteknu gagnaumhverfi.
2. Raunveruleg gögn í þekkta dreifingu
Fyrirtæki geta framleitt það með því að bera kennsl á dreifinguna sem hentar best fyrir gefin raunveruleg gögn ef raunveruleg gögn eru til.
Fyrirtæki geta notað Monte Carlo nálgunina til að framleiða þau ef þau vilja passa raunveruleg gögn inn í þekkta dreifingu og þekkja dreifingarfæribreyturnar.
Þó að Monte Carlo nálgunin geti hjálpað fyrirtækjum að finna bestu samsvörunina sem völ er á, er ekki víst að besti hæfileikinn nýtist nægilega vel fyrir gervigagnaþarfir fyrirtækisins.
Fyrirtæki gætu kannað að nota vélanámslíkön til að henta dreifingum við þessar aðstæður.
Vélanámsaðferðir, eins og ákvarðanatré, gera stofnunum kleift að búa til líkan af óklassískum dreifingum, sem gætu verið margþættar og skortir sameiginlega eiginleika viðurkenndra dreifinga.
Fyrirtæki geta framleitt tilbúið gögn sem tengjast raunverulegum gögnum með því að nota þessa vélrænni dreifingu.
Hins vegar, vélanáms módel eru næm fyrir offitun, sem veldur því að þeir ná ekki að passa við ný gögn eða spá fyrir um framtíðarathuganir.
3. Djúpt nám
Djúp kynslóðarlíkön eins og Variational Autoencoder (VAE) og Generative Adversarial Network (GAN) geta framleitt tilbúið gögn.
Breytilegur sjálfkóðari
VAE er eftirlitslaus nálgun þar sem kóðarinn þjappar saman upprunalegu gagnasafninu og sendir gögn til afkóðarans.
Afkóðarinn framleiðir síðan úttak sem er framsetning á upprunalegu gagnasafninu.
Að kenna kerfið felur í sér að hámarka fylgni milli inntaks- og úttaksgagna.
Generative Adversarial Network
GAN líkanið þjálfar líkanið ítrekað með því að nota tvö net, rafallinn og mismununartækið.
Rafallinn býr til tilbúið gagnasafn úr safni af handahófi úrtaksgagna.
Discriminator ber saman tilbúið gögn við raunverulegt gagnasafn með því að nota fyrirfram skilgreind skilyrði.
Tilbúnar gagnaveitur
Skipulögð gögn
Pallarnir sem nefndir eru hér að neðan veita tilbúin gögn unnin úr töflugögnum.
Það endurtekur raunveruleg gögn sem geymd eru í töflum og er hægt að nota til hegðunar-, forspár- eða viðskiptagreiningar.
- Innræta gervigreind: Það er fyrir hendi tilbúið gagnasköpunarkerfis sem notar Generative Adversarial Networks og mismunandi næði.
- Betri gögn: Það er veitandi gervigagnalausnar sem varðveitir friðhelgi einkalífsins fyrir gervigreind, gagnamiðlun og vöruþróun.
- Divepale: Það er veitandi Geminai, kerfis til að búa til „tvíbura“ gagnapakka með sömu tölfræðilegu eiginleikum og upprunalegu gögnin.
Ómótuð gögn
Pallarnir sem nefndir eru hér að neðan starfa með óskipulögð gögn og veita tilbúnar gagnavörur og þjónustu til að þjálfa sjón og könnunarreiknirit.
- Datagen: Það veitir 3D herma þjálfunargögn fyrir Visual AI nám og þróun.
- Neurolabs: Neurolabs er veitandi gervigagnagrunns fyrir tölvusjón.
- Samhliða lén: Það er veitandi gervigagnavettvangs fyrir sjálfstætt kerfisþjálfun og prófunartilvik.
- Mágkona: Það er uppgerð birgir fyrir ADAS og sjálfstætt ökutæki.
- Bifrost: Það veitir tilbúið gagnaforritaskil til að búa til 3D umhverfi.
Áskoranir
Það á sér langa sögu í Artificial Intelligence, og þó að það hafi marga kosti, hefur það einnig verulega galla sem þú þarft að taka á meðan þú vinnur með tilbúið gögn.
Hér eru nokkrar af þeim:
- Margar villur geta verið til staðar þegar flókið er afritað frá raunverulegum gögnum yfir í tilbúið gögn.
- Sveigjanlegt eðli þess leiðir til hlutdrægni í hegðun þess.
- Það kunna að vera einhverjir leyndir gallar á frammistöðu reiknirita sem eru þjálfaðir með því að nota einfaldaða framsetningu á tilbúnum gögnum sem hafa nýlega komið upp á yfirborðið þegar verið er að takast á við raunveruleg gögn.
- Það getur orðið flókið að endurtaka alla viðeigandi eiginleika úr raunverulegum gögnum. Það er líka mögulegt að sumir mikilvægir þættir gætu gleymst í þessari aðgerð.
Niðurstaða
Framleiðsla tilbúinna gagna er greinilega að vekja athygli fólks.
Þessi aðferð er kannski ekki einhlítt svar fyrir öll gagnaöflunartilvik.
Að auki getur tæknin krafist upplýsingaöflunar í gegnum gervigreind / ML og verið fær um að takast á við flóknar aðstæður í raunheimum við að búa til innbyrðis tengd gögn, helst gögn sem henta tilteknu léni.
Engu að síður er þetta nýstárleg tækni sem fyllir skarð þar sem önnur tækni sem gerir næði næði skortir.
Í dag, gerviefni gagnaframleiðsla gæti þurft sambúð gagnagrímu.
Í framtíðinni gæti verið meiri samleitni á milli þessara tveggja, sem leiðir af sér yfirgripsmeiri gagnaöflunarlausn.
Deildu skoðunum þínum í athugasemdum!
Skildu eftir skilaboð