תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
חוקרים ומדעני נתונים נתקלים לעתים קרובות בנסיבות שבהן אין להם את הנתונים בפועל או שאינם מסוגלים להשתמש בהם בגלל שיקולי סודיות או פרטיות.
כדי לטפל בבעיה זו, ייצור נתונים סינתטיים משמש לייצור תחליף לנתונים מקוריים.
ההחלפה המתאימה של נתונים מקוריים נדרשת כדי שהאלגוריתם יפעל כראוי, שאמור להיות גם מציאותי באופיו. אתה יכול להשתמש בנתונים כאלה לשמירה על פרטיות, בדיקות מערכות או הפקת נתוני הדרכה עבור אלגוריתמים של למידת מכונה.
הבה נחקור יצירת נתונים סינתטיים בפירוט ונראה מדוע הם חיוניים בעידן הבינה המלאכותית.
מה זה נתונים סינתטיים?
נתונים סינתטיים הם נתונים מוערים שנוצרו על ידי הדמיות מחשב או אלגוריתמים כתחליף לנתונים מהעולם האמיתי. זהו העתק שנוצר על ידי בינה מלאכותית של נתונים בפועל.
אפשר להשתמש בדפוסי נתונים ובמימדים באמצעות אלגוריתמים מתקדמים של AI. הם יכולים ליצור כמות בלתי מוגבלת של נתונים סינתטיים המייצגים סטטיסטית את נתוני האימון המקוריים לאחר הכשרה.
ישנן מגוון גישות וטכנולוגיות שיכולות לעזור לנו ליצור נתונים סינתטיים ותוכלו להשתמש במגוון יישומים.
תוכנה להפקת נתונים דורשת לעתים קרובות:
- מטא נתונים של מאגר נתונים, שעבורו יש ליצור נתונים סינתטיים.
- טכניקה ליצירת ערכים סבירים אך בדיוניים. דוגמאות כוללות רשימות ערכים וביטויים רגולריים.
- מודעות מקיפה לכל קשרי הנתונים, אלו המוצהרים ברמת מסד הנתונים וכן אלו הנשלטים ברמת קוד האפליקציה.
יש צורך באותה מידה לאמת את המודל ולהשוות את ההיבטים ההתנהגותיים של נתונים אמיתיים לאלה שנוצרו על ידי המודל.
למערכי הנתונים הפיקטיביים הללו יש את כל הערך של הדבר האמיתי, אבל אף אחד מהנתונים הרגישים. זה כמו עוגה טעימה ונטולת קלוריות. הוא מתאר במדויק את העולם האמיתי.
כתוצאה מכך, אתה יכול להשתמש בו כדי להחליף נתונים מהעולם האמיתי.
החשיבות של נתונים סינתטיים
לנתונים סינתטיים יש מאפיינים שיתאימו לדרישות או מצבים מסוימים שאחרת לא היו זמינים בנתונים מהעולם האמיתי. כאשר יש מיעוט נתונים לבדיקה או כאשר פרטיות היא שיקול עליון, זה בא להצלה.
מערכי נתונים שנוצרו בינה מלאכותית ניתנים להתאמה, מאובטחים וקלים לאחסון, החלפה וביטול. טכניקת סינתזת הנתונים מתאימה להגדרת משנה ושיפור הנתונים המקוריים.
כתוצאה מכך, הוא אידיאלי לשימוש כנתוני בדיקה ונתוני אימון בינה מלאכותית.
- ללמד Uber מבוססי ML ו מכוניות בנהיגה עצמית של טסלה.
- בתעשיות הרפואה והבריאות, להעריך מחלות ונסיבות ספציפיות שלגביהן אין נתונים אמיתיים.
- איתור והגנה על הונאה הם חיוניים במגזר הפיננסי. על ידי שימוש בו, אתה עשוי לחקור מקרי הונאה חדשים.
- אמזון מאמנת את מערכת השפה של אלקסה באמצעות נתונים סינתטיים.
- אמריקן אקספרס משתמשת בנתונים פיננסיים סינתטיים כדי לשפר את זיהוי ההונאה.
סוגי נתונים סינתטיים
נתונים סינתטיים נוצרים באקראי מתוך כוונה להסתיר מידע פרטי רגיש תוך שמירת מידע סטטיסטי על מאפיינים בנתונים המקוריים.
זה בעיקר משלושה סוגים:
- נתונים סינתטיים לחלוטין
- נתונים סינתטיים חלקית
- נתונים סינתטיים היברידיים
1. נתונים סינתטיים לחלוטין
נתונים אלה נוצרים במלואם ואינם מכילים נתונים מקוריים.
בדרך כלל, מחולל הנתונים לסוג זה יזהה פונקציות צפיפות של תכונות בנתונים אמיתיים ויעריך את הפרמטרים שלהן. מאוחר יותר, מפונקציות צפיפות חזויה, נוצרות סדרות מוגנות על פרטיות באופן אקראי עבור כל תכונה.
אם רק מספר מאפיינים בודדים של נתונים בפועל נבחרים להחלפה בהם, הסדרה המוגנת של התכונות הללו ממופה לשאר התכונות של הנתונים האמיתיים כדי לדרג את הסדרה המוגנת והאמיתית באותו סדר.
טכניקות Bootstrap וזקיפות מרובות הן שתי שיטות מסורתיות להפקת נתונים סינתטיים לחלוטין.
מכיוון שהנתונים הם סינתטיים לחלוטין ואין נתונים אמיתיים, אסטרטגיה זו מספקת הגנת פרטיות מצוינת תוך הסתמכות על אמיתות הנתונים.
2. נתונים סינתטיים חלקית
נתונים אלה משתמשים רק בערכים סינתטיים כדי להחליף את הערכים של כמה תכונות רגישות.
במצב זה, ערכים אמיתיים משתנים רק אם קיימת סכנה מהותית לחשיפה. שינוי זה נעשה כדי להגן על פרטיות הנתונים החדשים שנוצרו.
נעשה שימוש במספר זקיפות וגישות מבוססות מודלים להפקת נתונים סינתטיים חלקית. ניתן להשתמש בשיטות אלה גם כדי למלא ערכים חסרים בנתונים מהעולם האמיתי.
3. נתונים סינתטיים היברידיים
נתונים סינתטיים היברידיים כוללים נתונים ממשיים וגם נתונים מזויפים.
שיא כמעט בו נבחר עבור כל רשומה אקראית של נתונים אמיתיים, ולאחר מכן השניים מחוברים ליצירת נתונים היברידיים. יש לו את היתרונות של נתונים סינתטיים לחלוטין וגם של נתונים סינתטיים חלקית.
לכן הוא מציע שימור פרטיות חזק עם שימושיות גבוהה בהשוואה לשניים האחרים, אך במחיר של יותר זיכרון וזמן עיבוד.
טכניקות של יצירת נתונים סינתטיים
במשך שנים רבות, הרעיון של נתונים מיוצרים במכונה היה פופולרי. עכשיו זה מתבגר.
להלן כמה מהטכניקות המשמשות ליצירת נתונים סינתטיים:
1. מבוסס על הפצה
במקרה שאין נתונים אמיתיים, אבל למנתח הנתונים יש מושג מעמיק כיצד תופיע הפצת מערך הנתונים; הם יכולים לייצר מדגם אקראי של כל התפלגות, כולל נורמלי, אקספוננציאלי, צ'י ריבוע, t, לוגנורמלי ואחיד.
הערך של נתונים סינתטיים בשיטה זו משתנה בהתאם לרמת ההבנה של האנליסט לגבי סביבת נתונים מסוימת.
2. נתונים מהעולם האמיתי לתוך התפלגות ידועה
עסקים יכולים לייצר אותו על ידי זיהוי ההתפלגות המתאימה ביותר לנתונים אמיתיים נתון אם יש נתונים אמיתיים.
עסקים יכולים להשתמש בגישת מונטה קרלו כדי לייצר אותו אם הם רוצים להתאים נתונים אמיתיים להפצה ידועה ולדעת את פרמטרי ההפצה.
למרות שגישת מונטה קרלו יכולה לעזור לעסקים באיתור ההתאמה הטובה ביותר שקיימת, ייתכן שההתאמה הטובה ביותר לא תהיה מועילה מספיק לצרכי הנתונים הסינתטיים של החברה.
עסקים עשויים לבחון שימוש במודלים של למידת מכונה כדי להתאים להפצות בנסיבות אלה.
טכניקות למידת מכונה, כגון עצי החלטות, מאפשרות לארגונים ליצור מודל של הפצות לא קלאסיות, שעשויות להיות רב-מודאליות וחסרות מאפיינים משותפים של הפצות מוכרות.
עסקים עשויים לייצר נתונים סינתטיים המתחברים לנתונים אמיתיים באמצעות הפצה מותאמת ללמידה מכונה זו.
עם זאת, מודלים ללימוד מכונה רגישים להתאמת יתר, מה שגורם להם לא להתאים לנתונים טריים או לחזות תצפיות עתידיות.
3. למידה עמוקה
מודלים גנרטיביים עמוקים כמו ה-Variational Autoencoder (VAE) ו- Generative Adversarial Network (GAN) יכולים לייצר נתונים סינתטיים.
קידוד אוטומטי משתנה
VAE היא גישה ללא פיקוח שבה המקודד דוחס את מערך הנתונים המקורי ושולח נתונים למפענח.
לאחר מכן המפענח מייצר פלט שהוא ייצוג של מערך הנתונים המקורי.
הוראת המערכת כרוכה במקסום המתאם בין נתוני קלט ופלט.
רשת אדברסרית Generative
מודל ה-GAN מאמן באופן איטרטיבי את המודל באמצעות שתי רשתות, המחולל והמבדיל.
המחולל יוצר מערך נתונים סינתטי מקבוצה של נתונים מדגימים אקראיים.
Discriminator משווה נתונים שנוצרו באופן סינתטי למערך נתונים אמיתי תוך שימוש בתנאים מוגדרים מראש.
ספקי נתונים סינתטיים
נתונים מובנים
הפלטפורמות המוזכרות להלן מספקות נתונים סינתטיים הנגזרים מנתונים טבלאיים.
הוא משכפל נתונים מהעולם האמיתי שנשמרו בטבלאות וניתן להשתמש בו לניתוח התנהגותי, חזוי או עסקאות.
- להטמיע AI: זוהי ספקית של מערכת ליצירת נתונים סינתטיים המשתמשת ברשתות יריביות ופרטיות דיפרנציאלית.
- Betterdata: היא ספקית של פתרון נתונים סינתטיים לשמירה על הפרטיות עבור AI, שיתוף נתונים ופיתוח מוצרים.
- צלילה: היא הספקית של Geminai, מערכת ליצירת מערכי נתונים 'תאומים' עם אותן תכונות סטטיסטיות כמו הנתונים המקוריים.
נתונים לא מובנים
הפלטפורמות המוזכרות להלן פועלות עם נתונים לא מובנים, ומספקות סחורות ושירותים סינתטיים עבור אימון ראייה ואלגוריתמי סיור.
- נתונים: הוא מספק נתוני אימון מדומים בתלת מימד ללמידה ופיתוח של AI Visual.
- Neurolabs: Neurolabs היא ספקית של פלטפורמת נתונים סינתטיים לראייה ממוחשבת.
- דומיין מקביל: היא ספקית של פלטפורמת נתונים סינתטיים לאימון מערכת אוטונומית ובדיקת מקרי שימוש.
- קוניטה: זהו ספק סימולציה למפתחי ADAS ורכב אוטונומי.
- Bifrost: הוא מספק ממשקי API של נתונים סינתטיים ליצירת סביבות תלת ממדיות.
אתגרים
יש לו היסטוריה ארוכה ב בינה מלאכותית, ולמרות שיש לו יתרונות רבים, יש לו גם חסרונות משמעותיים שעליך לטפל בהם תוך כדי עבודה עם נתונים סינתטיים.
הנה כמה מהם:
- הרבה שגיאות עשויות להיות שם בעת העתקת המורכבות מנתונים בפועל לנתונים סינתטיים.
- האופי הגמיש של זה מוביל להטיות בהתנהגותו.
- יתכנו כמה פגמים נסתרים בביצועים של אלגוריתמים שאומנו באמצעות ייצוגים מפושטים של נתונים סינתטיים שעלו לאחרונה בזמן התמודדות עם נתונים בפועל.
- שכפול כל התכונות הרלוונטיות מנתונים מהעולם האמיתי עלול להיות מסובך. ייתכן גם שחלק מהיבטים חיוניים עלולים להתעלם במהלך הפעולה הזו.
סיכום
ייצור נתונים סינתטיים מעורר בבירור את תשומת הלב של אנשים.
ייתכן ששיטה זו אינה תשובה חד-משמעית לכל המקרים של יצירת נתונים.
חוץ מזה, הטכניקה עשויה לדרוש אינטליגנציה באמצעות AI/ML ולהיות מסוגלת להתמודד עם מצבים מסובכים בעולם האמיתי של יצירת נתונים הקשורים זה לזה, באופן אידיאלי נתונים המתאימים לתחום מסוים.
למרות זאת, מדובר בטכנולוגיה חדשנית שממלאת פער שבו טכנולוגיות אחרות המאפשרות פרטיות נופלות.
היום, סינטטי ייצור נתונים עשוי להזדקק לדו-קיום של מיסוך נתונים.
בעתיד, ייתכן שתהיה התכנסות גדולה יותר בין השניים, שתגרום לפתרון מקיף יותר לייצור נתונים.
שתף את הדעות שלך בתגובות!
השאירו תגובה