תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
תוכניות ניתוח מתקדמות ולמידת מכונה מונעות על ידי נתונים, אך הגישה לנתונים אלו עלולה להיות קשה עבור אקדמאים עקב אתגרים בפרטיות ובנהלים עסקיים.
נתונים סינתטיים, שניתן לשתף ולנצל בדרכים שאין בנתונים בפועל, הם כיוון חדש פוטנציאלי להמשך. עם זאת, אסטרטגיה חדשה זו אינה נטולת סכנות או חסרונות, לכן חיוני שעסקים ישקלו היטב היכן וכיצד הם משתמשים במשאבים שלהם.
בעידן הנוכחי של בינה מלאכותית, אנחנו יכולים גם לציין שהנתונים הם הנפט החדש, אבל רק מעטים נבחרים יושבים על גוש. לכן, הרבה אנשים מייצרים דלק משלהם, שהוא גם זול וגם יעיל. זה ידוע בשם נתונים סינתטיים.
בפוסט זה, נסקור מידע מפורט על נתונים סינתטיים - מדוע כדאי להשתמש בהם, כיצד לייצר אותם, במה הם שונים מנתונים בפועל, אילו מקרי שימוש הם יכולים לשרת ועוד ועוד.
אז מה זה נתונים סינתטיים?
כאשר מערכי נתונים מקוריים אינם מתאימים מבחינת איכות, מספר או גיוון, ניתן להשתמש בנתונים סינתטיים כדי להכשיר מודלים של AI במקום נתונים היסטוריים אמיתיים.
כאשר הנתונים הקיימים אינם עומדים בדרישות העסקיות או שיש בהם סיכוני פרטיות כאשר משתמשים בהם לפיתוח למידת מכונה מודלים, תוכנות בדיקה וכדומה, נתונים סינתטיים יכולים להיות כלי משמעותי למאמצי בינה מלאכותית ארגונית.
בפשטות, נתונים סינתטיים משמשים לעתים קרובות במקום נתונים בפועל. ליתר דיוק, מדובר בנתונים שתויגו והופקו באופן מלאכותי על ידי סימולציות או אלגוריתמים ממוחשבים.
נתונים סינתטיים הם מידע שנוצר על ידי תוכנת מחשב באופן מלאכותי ולא כתוצאה מהתרחשויות בפועל. חברות יכולות להוסיף נתונים סינתטיים לנתוני ההדרכה שלהן כדי לכסות את כל מצבי השימוש והקצה, להפחית את עלות איסוף הנתונים או לעמוד בתקנות הפרטיות.
נתונים מלאכותיים נגישים כעת יותר מאי פעם הודות לשיפורים בכוח העיבוד ושיטות אחסון נתונים כמו הענן. נתונים סינתטיים משפרים את יצירתם של פתרונות AI שמועילים יותר לכל משתמשי הקצה, וזה ללא ספק פיתוח טוב.
עד כמה נתונים סינתטיים חשובים ומדוע כדאי להשתמש בהם?
כאשר מתאמנים מודלים של בינה מלאכותית, מפתחים צריכים לעתים קרובות מערכי נתונים ענקיים עם תיוג מדויק. כאשר מלמדים אותם עם נתונים מגוונים יותר, רשתות עצביות לבצע בצורה מדויקת יותר.
עם זאת, איסוף ותיוג של מערכי הנתונים האדירים הללו המכילים מאות או אפילו מיליוני פריטים עלולים לגזול זמן וכסף בצורה בלתי סבירה. ניתן להוזיל מאוד את המחיר של הפקת נתוני אימון באמצעות נתונים סינתטיים. לדוגמה, אם נוצרה באופן מלאכותי, תמונת אימון שעולה 5$ ברכישה מא ספק תיוג נתונים עשוי לעלות רק $0.05.
נתונים סינתטיים יכולים להקל על חששות פרטיות הקשורים לנתונים שעלולים להיות רגישים שנוצרו מהעולם האמיתי תוך הפחתת הוצאות.
בהשוואה לנתונים אמיתיים, שאינם יכולים לשקף במדויק את הספקטרום המלא של עובדות על העולם האמיתי, זה עשוי לעזור להפחית דעות קדומות. על ידי אספקת התרחשויות חריגות המייצגות אפשרויות סבירות אך עשויות להיות מאתגרות להשיג מנתונים לגיטימיים, נתונים סינתטיים יכולים להציע גיוון רב יותר.
נתונים סינתטיים יכולים להתאים בצורה מושלמת לפרויקט שלך מהסיבות המפורטות להלן:
1. החוסן של הדגם
בלי צורך לרכוש אותו, גש לנתונים מגוונים יותר עבור הדגמים שלך. בעזרת נתונים סינתטיים, אתה יכול לאמן את הדגם שלך באמצעות גרסאות של אותו אדם עם תספורות שונות, שיער פנים, משקפיים, תנוחות ראש וכו', כמו גם גוון עור, תכונות אתניות, מבנה עצם, נמשים ומאפיינים אחרים כדי ליצור מאפיינים ייחודיים פנים ולחזק אותו.
2. מקרי קצה נלקחים בחשבון
איזון מערך הנתונים מועדף על ידי למידת מכונה אלגוריתמים. חשבו על הדוגמה שלנו לזיהוי פנים. הדיוק של המודלים שלהם היה משתפר (ולמעשה, חלק מהעסקים האלה עשו בדיוק את זה), והם היו מייצרים מודל מוסרי יותר אילו היו מייצרים נתונים סינתטיים של פנים כהות עור כדי להשלים את פערי הנתונים שלהם. הצוותים יכולים לכסות את כל מקרי השימוש, כולל מקרי קצה שבהם הנתונים מועטים או לא קיימים, בעזרת נתונים סינתטיים.
3. ניתן להשיג אותו מהר יותר מנתונים "ממשיים".
צוותים מסוגלים לייצר כמויות אדירות של נתונים סינתטיים במהירות. זה שימושי במיוחד כאשר הנתונים מהחיים האמיתיים תלויים באירועים ספורדיים. צוותים עשויים להתקשות לקבל מספיק נתונים מהעולם האמיתי על תנאי כביש קשים בזמן איסוף נתונים עבור מכונית בנהיגה עצמית, למשל, בגלל נדירותם. על מנת להאיץ את תהליך ההערות המפרך, מדעני נתונים יכולים להציב אלגוריתמים כדי לתייג אוטומטית את הנתונים הסינתטיים כפי שהם נוצרים.
4. זה מאבטח את פרטי הפרטיות של המשתמש
לחברות עשויות להיות קשיי אבטחה בעת טיפול בנתונים רגישים, בהתאם לעסק ולסוג הנתונים. מידע בריאותי אישי (PHI), למשל, נכלל לעתים קרובות בנתוני אשפוז בתעשיית הבריאות ויש לטפל בו באבטחה מירבית.
מכיוון שנתונים סינתטיים אינם כוללים מידע על אנשים בפועל, בעיות הפרטיות מצטמצמות. שקול להשתמש בנתונים סינתטיים כחלופה אם הצוות שלך צריך לציית לחוקי פרטיות נתונים מסוימים.
נתונים אמיתיים לעומת נתונים סינתטיים
בעולם האמיתי, נתונים אמיתיים מתקבלים או נמדדים. כאשר מישהו משתמש בסמארטפון, מחשב נייד או מחשב, עונד שעון יד, ניגש לאתר אינטרנט או מבצע עסקה מקוונת, סוג זה של נתונים נוצר באופן מיידי.
בנוסף, ניתן להשתמש בסקרים כדי לספק נתונים אמיתיים (מקוון ולא מקוון). הגדרות דיגיטליות מייצרות נתונים סינתטיים. למעט החלק שלא נגזר מאירועים בעולם האמיתי, נתונים סינתטיים נוצרים בצורה המחקה בהצלחה את הנתונים בפועל מבחינת איכויות יסוד.
הרעיון של שימוש בנתונים סינתטיים כתחליף לנתונים בפועל הוא מבטיח מאוד מכיוון שניתן להשתמש בו כדי לספק את נתוני אימון שלמידת מכונה דגמים דורשים. אבל זה לא בטוח בינה מלאכותית יכול לפתור כל בעיה שמתעוררת בעולם האמיתי.
מקרי שימוש
נתונים סינתטיים שימושיים למגוון מטרות מסחריות, כולל הדרכת מודלים, אימות מודל ובדיקה של מוצרים חדשים. נפרט כמה מהמגזרים שהובילו את הדרך ביישומו ללמידת מכונה:
1. בריאות
בהתחשב ברגישות הנתונים שלו, מגזר הבריאות מתאים היטב לשימוש בנתונים סינתטיים. נתונים סינתטיים יכולים לשמש צוותים כדי לתעד את הפיזיולוגיות של כל סוג של חולה שעלול להתקיים, ובכך לסייע באבחון מהיר ומדויק יותר של מחלות.
מודל זיהוי המלנומה של גוגל הוא המחשה מרתקת לכך שכן הוא משלב נתונים סינתטיים של אנשים עם גווני עור כהים יותר (אזור של נתונים קליניים שלמרבה הצער הוא לא מיוצג) כדי לספק לדגם את היכולת לתפקד ביעילות עבור כל סוגי העור.
2. כלי רכב
סימולטורים משמשים לעתים קרובות על ידי חברות היוצרות מכוניות בנהיגה עצמית כדי להעריך ביצועים. כאשר מזג האוויר קשה, למשל, איסוף נתוני כביש אמיתי עשוי להיות מסוכן או קשה.
להסתמך על מבחנים חיים עם מכוניות אמיתיות על הכבישים זה בדרך כלל לא רעיון טוב מכיוון שיש פשוט יותר מדי משתנים לקחת בחשבון בכל מצבי הנהיגה השונים.
3. ניידות נתונים
כדי להיות מסוגלים לחלוק את נתוני ההדרכה שלהם עם אחרים, ארגונים דורשים שיטות אמינות ומאובטחות. הסתרת מידע אישי מזהה (PII) לפני הפיכת מערך הנתונים לציבורי היא עוד יישום מסקרן לנתונים סינתטיים. החלפת מערכי נתונים של מחקר מדעי, נתונים רפואיים, נתונים סוציולוגיים ותחומים אחרים שיכולים להכיל PII, מכונה נתונים סינתטיים המשמרים פרטיות.
4. ביטחון
ארגונים מאובטחים יותר הודות לנתונים סינתטיים. לגבי דוגמה לזיהוי הפנים שלנו שוב, ייתכן שאתה מכיר את הביטוי "זיופים עמוקים", המתאר תמונות או סרטונים מפוברקים. זיופים עמוקים יכולים להיות מיוצרים על ידי עסקים כדי לבדוק את מערכות זיהוי הפנים והאבטחה שלהם. נתונים סינתטיים משמשים גם במעקב וידאו כדי להכשיר דגמים מהר יותר ובעלות זולה יותר.
נתונים סינתטיים ולמידת מכונה
כדי לבנות מודל מוצק ואמין, אלגוריתמי למידת מכונה צריכים כמות משמעותית של נתונים לעיבוד. בהיעדר נתונים סינתטיים, הפקת כמות כה גדולה של נתונים תהיה מאתגרת.
בתחומים כמו ראייה ממוחשבת או עיבוד תמונה, שבהם פיתוח מודלים מקל על ידי פיתוח נתונים סינתטיים מוקדמים, זה יכול להיות משמעותי ביותר. פיתוח חדש בתחום זיהוי התמונות הוא השימוש ברשתות יריבות (GANs Generative Adversarial Networks). לרוב מורכב משתי רשתות: מחולל ומאפיין.
בעוד שרשת המפלה שואפת להפריד את התמונות בפועל מהתמונות המזויפות, רשת המחוללים פועלת כדי לייצר תמונות סינתטיות הדומות במידה ניכרת לתמונות בעולם האמיתי.
בלמידת מכונה, GANs הם תת-קבוצה של משפחת הרשתות העצבית, שבה שתי הרשתות לומדות ומתפתחות ללא הרף על ידי הוספת צמתים ושכבות חדשות.
בעת יצירת נתונים סינתטיים, יש לך אפשרות לשנות את הסביבה ואת סוג הנתונים לפי הצורך כדי לשפר את ביצועי המודל. בעוד שניתן להגיע בקלות לדיוק עבור נתונים סינתטיים עם ציון חזק, דיוק עבור נתונים בזמן אמת מסומנים עשוי מדי פעם להיות יקר ביותר.
איך אתה יכול לייצר נתונים סינתטיים?
הגישות המשמשות ליצירת אוסף נתונים סינתטי הן כדלקמן:
מבוסס על ההתפלגות הסטטיסטית
האסטרטגיה המשמשת במקרה זה היא לקחת מספרים מהתפלגות או להסתכל על התפלגויות סטטיסטיות בפועל כדי ליצור נתונים שקריים שנראים ברי השוואה. נתונים אמיתיים עשויים להיעדר לחלוטין בנסיבות מסוימות.
מדען נתונים יכול ליצור מערך נתונים המכיל מדגם אקראי של כל התפלגות אם יש לו הבנה עמוקה של ההתפלגות הסטטיסטית בנתונים בפועל. ההתפלגות הנורמלית, ההתפלגות האקספוננציאלית, ההתפלגות הריבועית של הצ'י, ההתפלגות הלוגנורמלית ועוד הן רק כמה דוגמאות להתפלגויות הסתברות סטטיסטיות שניתן להשתמש בהן כדי לעשות זאת.
לרמת הניסיון של מדען הנתונים עם המצב תהיה השפעה משמעותית על דיוק המודל המאומן.
תלוי בדגם
טכניקה זו בונה מודל המסביר את ההתנהגות הנצפית לפני השימוש במודל זה ליצירת נתונים אקראיים. למעשה, זה כרוך בהתאמת נתונים אמיתיים לנתונים מהתפלגות ידועה. גישת מונטה קרלו יכולה לשמש אז תאגידים ליצירת נתונים מזויפים.
בנוסף, ניתן להתאים הפצות גם באמצעות מודלים ללימוד מכונה כמו עצי החלטה. מדעני נתונים עם זאת, חייבים לשים לב לתחזית, שכן עצי החלטה בדרך כלל מתאימים יותר מדי בגלל הפשטות והרחבת העומק שלהם.
עם למידה עמוקה
למידה עמוקה מודלים שמשתמשים במקודד אוטומטי וריאציוני (VAE) או במודלים של רשת אדוורסרית (GAN) הם שתי דרכים ליצור נתונים סינתטיים. מודלים של למידת מכונה ללא פיקוח כוללים VAEs.
הם מורכבים ממקודדים, שמכווצים ודוחסים את הנתונים המקוריים, וממפענחים, שבודקים נתונים אלה כדי לספק ייצוג של הנתונים האמיתיים. שמירה על נתוני קלט ופלט זהים ככל האפשר היא המטרה הבסיסית של VAE. שתי רשתות עצביות מנוגדות הן מודלים של GAN ורשתות יריבות.
הרשת הראשונה, המכונה רשת המחוללים, אחראית על הפקת נתונים מזויפים. רשת המפלה, הרשת השנייה, פועלת על ידי השוואת נתונים סינתטיים שנוצרו עם נתונים בפועל במאמץ לזהות אם מערך הנתונים הוא הונאה. המאבחן מזהיר את המחולל כאשר הוא מגלה מערך נתונים מזויף.
קבוצת הנתונים הבאה המסופקת למבדיל משתנה לאחר מכן על ידי המחולל. כתוצאה מכך, המאבחן משתפר עם הזמן באיתור מערכי נתונים מזויפים. סוג זה של מודל משמש לעתים קרובות במגזר הפיננסי לגילוי הונאה וכן במגזר הבריאות להדמיה רפואית.
הגדלת נתונים היא שיטה שונה בה משתמשים מדעני נתונים כדי לייצר יותר נתונים. עם זאת, אין לטעות בנתונים מזויפים. במילים פשוטות, הגדלת נתונים היא הפעולה של הוספת נתונים חדשים למערך נתונים אמיתי שכבר קיים.
יצירת מספר תמונות מתמונה בודדת, למשל, על ידי התאמת הכיוון, הבהירות, ההגדלה ועוד. לפעמים, מערך הנתונים בפועל משמש כשרק המידע האישי נשאר. אנונימיזציה של נתונים היא מה שזה, וגם קבוצה של נתונים כאלה אינה נחשבת לנתונים סינתטיים.
אתגרים ומגבלות של נתונים סינתטיים
למרות שלנתונים סינתטיים יש יתרונות שונים שיכולים לסייע לחברות בפעילויות מדעי הנתונים, יש לו גם מגבלות מסוימות:
- מהימנות הנתונים: ידוע שכל מודל למידת מכונה/למידה עמוקה טוב רק כמו הנתונים שהוא מוזן. איכות הנתונים הסינתטיים בהקשר זה קשורה מאוד לאיכות נתוני הקלט ולמודל המשמש להפקת הנתונים. חשוב לוודא שלא קיימות הטיות בנתוני המקור, שכן ניתן לשקף אותן בצורה ברורה מאוד בנתונים הסינתטיים. יתר על כן, לפני ביצוע תחזיות כלשהן, יש לאשר ולאמת את איכות הנתונים.
- דורש ידע, מאמץ וזמן: אמנם יצירת נתונים סינתטיים יכולה להיות פשוטה וזולה יותר מאשר יצירת נתונים מקוריים, אך היא דורשת קצת ידע, זמן ומאמץ.
- משכפל חריגות: העתק המושלם של נתונים מהעולם האמיתי אינו אפשרי; נתונים סינתטיים יכולים רק להעריך אותם. לכן, ייתכן שחלק מהחריגים הקיימים בנתונים אמיתיים אינם מכוסים על ידי נתונים סינתטיים. חריגות נתונים משמעותיות יותר מנתונים טיפוסיים.
- בקרה על הייצור והבטחת איכות: נתונים סינתטיים נועדו לשכפל נתונים מהעולם האמיתי. אימות ידני של נתונים הופך להיות חיוני. חיוני לאמת את דיוק הנתונים לפני שילובם במודלים של למידת מכונה/למידה עמוקה עבור מערכי נתונים מסובכים שנוצרו אוטומטית תוך שימוש באלגוריתמים.
- משוב של משתמשים: מכיוון שנתונים סינתטיים הם מושג חדשני, לא כולם יהיו מוכנים להאמין לתחזיות שנעשו בעזרתם. זה מצביע על כך שכדי להגביר את מקובלות המשתמש, יש צורך קודם כל להעלות את הידע על התועלת של נתונים סינתטיים.
שלנו
השימוש בנתונים סינתטיים גדל באופן דרמטי בעשור הקודם. אמנם זה חוסך לחברות זמן וכסף, אבל זה לא חף מחסרונות. חסרים לו חריגים, המופיעים באופן טבעי בנתונים בפועל והם קריטיים לדיוק בדגמים מסוימים.
ראוי גם לציין שאיכות הנתונים הסינתטיים תלויה לעתים קרובות בנתוני הקלט המשמשים ליצירה; הטיות בנתוני הקלט יכולות להתפשט במהירות לתוך הנתונים הסינתטיים, ולכן אין להפריז בבחירת נתונים באיכות גבוהה כנקודת התחלה.
לבסוף, הוא זקוק לבקרת פלט נוספת, כולל השוואת הנתונים הסינתטיים לנתונים אמיתיים עם הערות אנושיות כדי לוודא שלא מוצגות אי התאמות. למרות המכשולים הללו, נתונים סינתטיים נותרו תחום מבטיח.
זה עוזר לנו ליצור פתרונות AI חדשים גם כאשר נתונים מהעולם האמיתי אינם זמינים. המשמעותית ביותר, היא מאפשרת לארגונים לבנות מוצרים כוללים יותר ומעידים על המגוון של צרכני הקצה שלהם.
עם זאת, בעתיד מונע נתונים, נתונים סינתטיים מתכוונים לעזור למדעני הנתונים לבצע משימות חדשות ויצירתיות שיהיה מאתגר להשלים עם נתונים מהעולם האמיתי בלבד.
סיכום
במקרים מסוימים, נתונים סינתטיים יכולים להקל על גירעון נתונים או חוסר בנתונים רלוונטיים בתוך עסק או ארגון. בדקנו גם אילו אסטרטגיות יכולות לסייע ביצירת נתונים סינתטיים ומי יכול להרוויח מכך.
דיברנו גם על כמה מהקשיים הכרוכים בהתמודדות עם נתונים סינתטיים. לקבלת החלטות מסחריות, נתונים אמיתיים תמיד יהיו מועדפים. עם זאת, נתונים מציאותיים הם האפשרות הבאה הטובה ביותר כאשר נתונים גולמיים אמיתיים כאלה אינם נגישים לניתוח.
עם זאת, יש לזכור שכדי לייצר נתונים סינתטיים, נדרשים מדעני נתונים בעלי הבנה מוצקה של מודל נתונים. הבנה יסודית של הנתונים האמיתיים וסביבתם היא גם חיונית. זה חיוני כדי לוודא שאם הם זמינים, הנתונים שהופקו יהיו מדויקים ככל האפשר.
השאירו תגובה