Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Peneliti lan ilmuwan data asring nemoni kahanan sing ora duwe data nyata utawa ora bisa digunakake amarga pertimbangan rahasia utawa privasi.
Kanggo ngatasi masalah iki, produksi data sintetik digunakake kanggo ngasilake panggantos data asli.
Panggantos data asli sing cocog dibutuhake supaya algoritma bisa nindakake kanthi bener, sing uga kudu realistis. Sampeyan bisa nggunakake data kasebut kanggo njaga privasi, nguji sistem, utawa ngasilake data latihan kanggo algoritma pembelajaran mesin.
Ayo njelajah generasi data sintetik kanthi rinci lan deleng kenapa pentinge ing jaman AI.
Apa Data Sintetis?
Data sintetis yaiku data anotasi sing digawe dening simulasi komputer utawa algoritma minangka pengganti data donya nyata. Iki minangka replika data nyata sing digawe dening intelijen buatan.
Siji bisa nggunakake pola lan dimensi data nggunakake algoritma AI sing canggih. Dheweke bisa nggawe jumlah data sintetik tanpa wates sing sacara statistik makili data latihan asli yen wis dilatih.
Ana macem-macem pendekatan lan teknologi sing bisa mbantu nggawe data sintetik lan sampeyan bisa nggunakake macem-macem aplikasi.
Piranti lunak nggawe data asring mbutuhake:
- Metadata saka repositori data, sing data sintetik kudu digawe.
- Teknik kanggo ngasilake nilai-nilai sing bisa dipercaya nanging fiksi. Conto kalebu dhaptar nilai lan ekspresi reguler.
- Kesadaran komprehensif kabeh hubungan data, sing diumumake ing tingkat basis data uga sing dikontrol ing tingkat kode aplikasi.
Sampeyan uga perlu kanggo validasi model lan mbandhingake aspek prilaku data nyata karo sing digawe model.
Dataset fiktif iki nduweni kabeh nilai sing nyata, nanging ora ana data sing sensitif. Kaya kue sing enak lan tanpa kalori. Iku kanthi akurat nggambarake donya nyata.
Akibaté, sampeyan bisa nggunakake kanggo ngganti data donya nyata.
Wigati Data Sintetis
Data sintetis nduweni ciri sing cocog karo tuntutan utawa kahanan tartamtu sing ora kasedhiya ing data donya nyata. Yen ana kekurangan data kanggo tes utawa nalika privasi dadi pertimbangan utama, mula bisa ditulungi.
Data data sing digawe AI bisa adaptasi, aman, lan gampang disimpen, diijolake, lan dibuwang. Teknik sintesis data cocok kanggo subset lan nambah data asli.
Akibaté, cocog kanggo digunakake minangka data tes lan data latihan AI.
- Kanggo mulang Uber basis ML lan Tesla mobil nyopir dhewe.
- Ing industri medis lan kesehatan, kanggo netepake penyakit lan kahanan tartamtu sing ora ana data asli.
- Deteksi lan proteksi penipuan penting banget ing sektor finansial. Kanthi nggunakake, sampeyan bisa nyelidiki kasus penipuan anyar.
- Amazon nglatih sistem basa Alexa nggunakake data sintetik.
- American Express nggunakake data finansial sintetik kanggo nambah deteksi penipuan.
Jinis Data Sintetis
Data sintetis digawe kanthi acak kanthi tujuan kanggo ndhelikake informasi pribadi sing sensitif nalika nyimpen informasi statistik babagan karakteristik ing data asli.
Utamane saka telung jinis:
- Data lengkap sintetik
- Data sebagian sintetik
- Data sintetik hibrida
1. Data Full Synthetic
Data iki digawe kabeh lan ora ngemot data asli.
Biasane, generator data kanggo jinis iki bakal ngenali fungsi kapadhetan fitur ing data nyata lan ngira paramèter. Mengko, saka fungsi kapadhetan sing diprediksi, seri sing dilindhungi privasi digawe kanthi acak kanggo saben fitur.
Yen mung sawetara karakteristik data nyata sing dipilih kanggo diganti, seri sing dilindhungi fitur kasebut dipetakan menyang fitur sing isih ana ing data nyata kanggo rangking seri sing dilindhungi lan nyata ing urutan sing padha.
Teknik Bootstrap lan macem-macem imputasi minangka rong cara tradisional kanggo ngasilake data sintetik.
Amarga data kasebut sakabehe sintetik lan ora ana data nyata, strategi iki nyedhiyakake proteksi privasi sing apik banget kanthi gumantung marang kebeneran data kasebut.
2. Data Sebagean Sintetis
Data iki mung nggunakake nilai sintetik kanggo ngganti nilai sawetara fitur sensitif.
Ing kahanan iki, nilai asli mung diganti yen ana bebaya gedhe saka cahya. Owah-owahan iki ditindakake kanggo nglindhungi privasi data sing anyar digawe.
Multiple imputation lan pendekatan basis model digunakake kanggo ngasilake data sebagian sintetik. Cara kasebut uga bisa digunakake kanggo ngisi nilai sing ilang ing data nyata.
3. Data Sintetis Hibrida
Data sintetik hibrida kalebu data nyata lan palsu.
Cathetan cedhak kasebut dipilih kanggo saben rekaman acak data nyata, lan loro kasebut banjur digabung kanggo ngasilake data hibrida. Nduweni keuntungan saka data lengkap sintetik lan sebagian sintetik.
Mulane nawakake pengawetan privasi sing kuwat kanthi sarana sing dhuwur yen dibandhingake karo loro liyane, nanging kanthi biaya memori lan wektu pangolahan luwih akeh.
Teknik Panghasilan Data Sintetis
Wis pirang-pirang taun, konsep data digawe mesin wis populer. Saiki wis diwasa.
Ing ngisor iki sawetara teknik sing digunakake kanggo ngasilake data sintetik:
1. Adhedhasar distribusi
Yen ora ana data nyata, nanging analis data duwe gagasan lengkap babagan carane distribusi dataset bakal katon; padha bisa gawé sampel acak distribusi sembarang, kalebu Normal, Eksponensial, Chi-kuadrat, t, lognormal, lan Seragam.
Nilai data sintetik ing metode iki beda-beda gumantung saka tingkat pemahaman analis babagan lingkungan data tartamtu.
2. Data donya nyata menyang distribusi dikenal
Bisnis bisa ngasilake kanthi ngenali distribusi sing paling pas kanggo data nyata yen ana data nyata.
Bisnis bisa nggunakake pendekatan Monte Carlo kanggo ngasilake yen pengin pas data nyata menyang distribusi dikenal lan ngerti paramèter distribusi.
Sanajan pendekatan Monte Carlo bisa mbantu bisnis nemokake pertandhingan paling gedhe sing kasedhiya, sing paling cocog bisa uga ora cukup kanggo kabutuhan data sintetik perusahaan.
Bisnis bisa uga njelajah nggunakake model pembelajaran mesin sing cocog karo distribusi ing kahanan kasebut.
Teknik pembelajaran mesin, kayata wit keputusan, ngidini organisasi nggawe model distribusi non-klasik, sing bisa uga multi-modal lan ora duwe sifat umum saka distribusi sing diakoni.
Bisnis bisa uga ngasilake data sintetik sing nyambung menyang data asli nggunakake distribusi sing dilengkapi machine learning iki.
Nanging, model pembelajaran mesin rentan kanggo overfitting, kang njalari padha gagal kanggo cocog data seger utawa prédhiksi pengamatan mangsa.
3. Sinau jero
Model generatif jero kaya Variational Autoencoder (VAE) lan Generative Adversarial Network (GAN) bisa ngasilake data sintetik.
Autoencoder variasi
VAE minangka pendekatan tanpa pengawasan ing ngendi encoder ngompres dataset asli lan ngirim data menyang dekoder.
Dekoder banjur ngasilake output sing minangka perwakilan saka dataset asli.
Pengajaran sistem kalebu ngoptimalake korélasi antarane data input lan output.
Jaringan Adversarial Generatif
Model GAN kanthi iteratif nglatih model kasebut nggunakake rong jaringan, generator, lan diskriminator.
Generator nggawe dataset sintetik saka sakumpulan data sampel acak.
Discriminator mbandhingake data sing digawe kanthi sintetis menyang set data nyata nggunakake kahanan sing wis ditemtokake.
Panyedhiya Data Sintetis
Data Terstruktur
Platform kasebut ing ngisor iki nyedhiyakake data sintetik sing asale saka data tabular.
Iki niru data donya nyata sing disimpen ing tabel lan bisa digunakake kanggo analisis prilaku, prediktif, utawa transaksional.
- Instill AI: Iki minangka panyedhiya sistem nggawe data sintetik sing nggunakake Generative Adversarial Networks lan privasi diferensial.
- Betterdata: Iki minangka panyedhiya solusi data sintetik sing njaga privasi kanggo AI, enggo bareng data, lan pangembangan produk.
- Divepale: Iki minangka panyedhiya Geminai, sistem kanggo nggawe set data 'kembar' kanthi fitur statistik sing padha karo data asli.
Data sing ora terstruktur
Platform sing kasebut ing ngisor iki beroperasi kanthi data sing ora terstruktur, nyedhiyakake barang lan layanan data sintetik kanggo latihan visi lan algoritma pengintaian.
- Datagen: Nyedhiyakake data latihan simulasi 3D kanggo sinau lan pangembangan AI Visual.
- Neurolabs: Neurolabs minangka panyedhiya platform data sintetik visi komputer.
- Domain paralel: Iku panyedhiya platform data sintetik kanggo latihan sistem otonom lan kasus panggunaan testing.
- Cognata: Iku supplier simulasi kanggo ADAS lan pangembang kendaraan otonom.
- Bifrost: Nyedhiyani API data sintetik kanggo nggawe lingkungan 3D.
tantangan
Wis sajarah dawa ing Kacerdhasan gawéyan, lan nalika wis akeh kaluwihan, iku uga duwe drawbacks pinunjul sing kudu alamat nalika nggarap data sintetik.
Kene sawetara mau:
- Akeh kesalahan bisa uga ana nalika nyalin kerumitan saka data nyata menyang data sintetik.
- Sifat malleable iku ndadékaké kanggo bias ing prilaku.
- Bisa uga ana sawetara cacat sing didhelikake ing kinerja algoritma sing dilatih nggunakake perwakilan data sintetik sing disederhanakake sing bubar muncul nalika nangani data nyata.
- Replikasi kabeh atribut sing relevan saka data donya nyata bisa dadi rumit. Sampeyan uga bisa uga sawetara aspek penting bisa diabaikan sajrone operasi iki.
kesimpulan
Produksi data sintetik jelas narik perhatian wong.
Cara iki bisa uga ora dadi jawaban siji-ukuran kanggo kabeh kasus sing ngasilake data.
Kajaba iku, teknik kasebut mbutuhake intelijen liwat AI / ML lan bisa nangani kahanan rumit ing donya nyata kanggo nggawe data sing ana hubungane, saenipun data cocog karo domain tartamtu.
Nanging, iki minangka teknologi inovatif sing ngisi celah ing ngendi teknologi sing ngidini privasi liyane kurang.
Dina iki, sintetik produksi data bisa uga kudu coexistence saka masking data.
Ing mangsa ngarep, bisa uga ana konvergensi sing luwih gedhe ing antarane loro, nyebabake solusi ngasilake data sing luwih lengkap.
Nuduhake pendapat sampeyan ing komentar!
Ninggalake a Reply