სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
მკვლევარები და მონაცემთა მეცნიერები ხშირად აწყდებიან გარემოებებს, როდესაც მათ ან არ აქვთ რეალური მონაცემები ან არ შეუძლიათ მათი გამოყენება კონფიდენციალურობის ან კონფიდენციალურობის გათვალისწინებით.
ამ პრობლემის გადასაჭრელად, სინთეტიკური მონაცემების წარმოება გამოიყენება ნამდვილი მონაცემების ჩანაცვლების შესაქმნელად.
ალგორითმის სწორად მუშაობისთვის საჭიროა ნამდვილი მონაცემების შესაბამისი ჩანაცვლება, რაც ასევე რეალისტური უნდა იყოს. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ასეთი მონაცემები კონფიდენციალურობის შესანარჩუნებლად, სისტემების ტესტირებისთვის ან მანქანური სწავლების ალგორითმებისთვის ტრენინგის მონაცემების შესაქმნელად.
მოდით დეტალურად გამოვიკვლიოთ სინთეზური მონაცემების გენერაცია და ვნახოთ, რატომ არის ისინი სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი AI-ს ეპოქაში.
რა არის სინთეზური მონაცემები?
სინთეზური მონაცემები არის ანოტირებული მონაცემები, რომლებიც გენერირებულია კომპიუტერული სიმულაციებით ან ალგორითმებით, როგორც რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების შემცვლელი. ეს არის ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული რეალური მონაცემების ასლი.
შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა შაბლონები და ზომები მოწინავე AI ალგორითმების გამოყენებით. მათ შეუძლიათ შექმნან სინთეზური მონაცემების უსაზღვრო რაოდენობა, რომელიც სტატისტიკურად წარმოადგენს თავდაპირველი ტრენინგის მონაცემებს, როდესაც ისინი ვარჯიშობენ.
არსებობს სხვადასხვა მიდგომა და ტექნოლოგია, რომელიც დაგვეხმარება სინთეზური მონაცემების შექმნაში და შეგიძლიათ გამოიყენოთ სხვადასხვა აპლიკაციებში.
მონაცემთა გენერირების პროგრამა ხშირად მოითხოვს:
- მონაცემთა საცავის მეტამონაცემები, რისთვისაც უნდა შეიქმნას სინთეზური მონაცემები.
- დამაჯერებელი, მაგრამ გამოგონილი ღირებულებების წარმოქმნის ტექნიკა. მაგალითები მოიცავს ღირებულებების სიებს და რეგულარულ გამონათქვამებს.
- ყოვლისმომცველი ინფორმირებულობა ყველა მონაცემთა ურთიერთობის შესახებ, რაც გამოცხადებულია მონაცემთა ბაზის დონეზე, ისევე როგორც აპლიკაციის კოდის დონეზე კონტროლირებადი.
თანაბრად აუცილებელია მოდელის დადასტურება და რეალური მონაცემების ქცევითი ასპექტების შედარება მოდელის მიერ წარმოქმნილ ასპექტებთან.
ამ ფიქტიურ მონაცემთა ნაკრებებს აქვთ რეალური ნივთის მთელი მნიშვნელობა, მაგრამ არც ერთი მგრძნობიარე მონაცემი. ეს ჰგავს ტკბილ, უკალორიო ნამცხვარს. ის ზუსტად ასახავს რეალურ სამყაროს.
შედეგად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ჩასანაცვლებლად.
სინთეტიკური მონაცემების მნიშვნელობა
სინთეზურ მონაცემებს აქვს მახასიათებლები, რომლებიც შეესაბამება გარკვეულ მოთხოვნებს ან სიტუაციებს, რომლებიც სხვაგვარად მიუწვდომელი იქნებოდა რეალურ სამყაროში. როდესაც ტესტირებისთვის მონაცემების სიმცირეა, ან როდესაც კონფიდენციალურობა მთავარი განხილვაა, საქმე სამაშველოში მოდის.
AI-ს მიერ გენერირებული მონაცემთა ნაკრები არის ადაპტირებადი, უსაფრთხო და ადვილად შესანახი, გაცვლა და გაუქმება. მონაცემთა სინთეზის ტექნიკა შესაფერისია თავდაპირველი მონაცემების ქვე-დაყენებისა და გასაუმჯობესებლად.
შედეგად, ის იდეალურია სატესტო მონაცემებისა და ხელოვნური ინტელექტის მომზადების მონაცემებად გამოსაყენებლად.
- ML-ზე დაფუძნებული Uber-ის სწავლება და ტესლას თვითმართვადი მანქანები.
- სამედიცინო და ჯანდაცვის ინდუსტრიებში, კონკრეტული დაავადებებისა და გარემოებების შესაფასებლად, რომლებზეც არ არსებობს ნამდვილი მონაცემები.
- თაღლითობის გამოვლენა და დაცვა გადამწყვეტია ფინანსურ სექტორში. მისი გამოყენებით, თქვენ შეგიძლიათ გამოიძიოთ ახალი თაღლითური შემთხვევები.
- Amazon ავარჯიშებს Alexa-ს ენობრივ სისტემას სინთეტიკური მონაცემების გამოყენებით.
- American Express იყენებს სინთეზურ ფინანსურ მონაცემებს თაღლითობის გამოვლენის გასაუმჯობესებლად.
სინთეტიკური მონაცემების ტიპები
სინთეზური მონაცემები იქმნება შემთხვევით, სენსიტიური პირადი ინფორმაციის დამალვის მიზნით, ორიგინალურ მონაცემებში მახასიათებლების შესახებ სტატისტიკური ინფორმაციის შენარჩუნების მიზნით.
ის ძირითადად სამი ტიპისაა:
- სრულად სინთეტიკური მონაცემები
- ნაწილობრივ სინთეტიკური მონაცემები
- ჰიბრიდული სინთეტიკური მონაცემები
1. სრულად სინთეტიკური მონაცემები
ეს მონაცემები მთლიანად გენერირებულია და არ შეიცავს ორიგინალურ მონაცემებს.
როგორც წესი, ამ ტიპის მონაცემთა გენერატორი ამოიცნობს მახასიათებლების სიმკვრივის ფუნქციებს რეალურ მონაცემებში და შეაფასებს მათ პარამეტრებს. მოგვიანებით, პროგნოზირებული სიმკვრივის ფუნქციებიდან, კონფიდენციალურობით დაცული სერიები იქმნება შემთხვევითად თითოეული მახასიათებლისთვის.
თუ არჩეულია ფაქტობრივი მონაცემების მხოლოდ რამდენიმე მახასიათებლის ჩანაცვლება, ამ მახასიათებლების დაცული სერიები აისახება რეალური მონაცემების დარჩენილ მახასიათებლებზე, რათა დაცული და რეალური სერიები იმავე თანმიმდევრობით დაასახელონ.
ჩატვირთვის ტექნიკა და მრავალი იმპუტაცია არის ორი ტრადიციული მეთოდი სრულიად სინთეზური მონაცემების წარმოებისთვის.
იმის გამო, რომ მონაცემები მთლიანად სინთეტიკურია და არ არსებობს რეალური მონაცემები, ეს სტრატეგია უზრუნველყოფს კონფიდენციალურობის შესანიშნავ დაცვას მონაცემთა ჭეშმარიტებაზე დაყრდნობით.
2. ნაწილობრივ სინთეტიკური მონაცემები
ეს მონაცემები მხოლოდ სინთეზურ მნიშვნელობებს იყენებს რამდენიმე მგრძნობიარე მახასიათებლის მნიშვნელობების ჩასანაცვლებლად.
ამ სიტუაციაში, ნამდვილი მნიშვნელობები იცვლება მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ არსებობს ექსპოზიციის მნიშვნელოვანი საფრთხე. ეს ცვლილება გაკეთებულია ახლად შექმნილი მონაცემების კონფიდენციალურობის დასაცავად.
მრავლობითი იმპუტაციისა და მოდელზე დაფუძნებული მიდგომები გამოიყენება ნაწილობრივ სინთეზური მონაცემების წარმოებისთვის. ეს მეთოდები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას რეალურ სამყაროში გამოტოვებული მნიშვნელობების შესავსებად.
3. ჰიბრიდული სინთეტიკური მონაცემები
ჰიბრიდული სინთეზური მონაცემები მოიცავს როგორც რეალურ, ასევე ყალბ მონაცემებს.
მასში თითქმის ჩანაწერი აირჩევა რეალური მონაცემების ყოველი შემთხვევითი ჩანაწერისთვის და შემდეგ ეს ორი უერთდება ჰიბრიდული მონაცემების გენერირებას. მას აქვს როგორც მთლიანად სინთეზური, ასევე ნაწილობრივ სინთეტიკური მონაცემების სარგებელი.
აქედან გამომდინარე, ის გთავაზობთ კონფიდენციალურობის ძლიერ დაცვას მაღალი სარგებლიანობით, დანარჩენ ორთან შედარებით, მაგრამ მეტი მეხსიერების და დამუშავების დროის ფასად.
სინთეტიკური მონაცემების გენერირების ტექნიკა
მრავალი წლის განმავლობაში, მანქანური მონაცემების კონცეფცია პოპულარული იყო. ახლა ის მწიფდება.
აქ მოცემულია რამდენიმე ტექნიკა, რომლებიც გამოიყენება სინთეზური მონაცემების შესაქმნელად:
1. განაწილების საფუძველზე
იმ შემთხვევაში, თუ რეალური მონაცემები არ არსებობს, მაგრამ მონაცემთა ანალიტიკოსს აქვს საფუძვლიანი წარმოდგენა, თუ როგორ გამოჩნდება მონაცემთა განაწილება; მათ შეუძლიათ შექმნან ნებისმიერი განაწილების შემთხვევითი ნიმუში, მათ შორის ნორმალური, ექსპონენციალური, Chi-კვადრატი, t, ლოგინორმული და ერთიანი.
ამ მეთოდის სინთეზური მონაცემების ღირებულება მერყეობს ანალიტიკოსის მიერ გარკვეული მონაცემთა გარემოს გაგების დონის მიხედვით.
2. რეალური სამყაროს მონაცემები ცნობილ განაწილებაში
ბიზნესს შეუძლია შექმნას იგი მოცემული რეალური მონაცემებისთვის საუკეთესო მორგებული განაწილების იდენტიფიცირებით, თუ არსებობს რეალური მონაცემები.
ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს მონტე კარლოს მიდგომა მის წარმოებისთვის, თუ მათ სურთ რეალური მონაცემების მორგება ცნობილ განაწილებაში და იცოდნენ განაწილების პარამეტრები.
მიუხედავად იმისა, რომ მონტე კარლოს მიდგომა შეუძლია ბიზნესს დაეხმაროს ყველაზე დიდი შესატყვისის პოვნაში, საუკეთესო მორგება შეიძლება არ იყოს საკმარისად გამოსაყენებელი კომპანიის სინთეზური მონაცემების საჭიროებისთვის.
ბიზნესებმა შესაძლოა გამოიკვლიონ მანქანური სწავლების მოდელების გამოყენება, რათა მოერგოს დისტრიბუციას ამ პირობებში.
მანქანური სწავლების ტექნიკა, როგორიცაა გადაწყვეტილების ხეები, საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს შექმნან არაკლასიკური დისტრიბუციების მოდელირება, რომლებიც შეიძლება იყოს მრავალმოდალური და არ გააჩნიათ აღიარებული განაწილების საერთო თვისებები.
ბიზნესებმა შეიძლება აწარმოონ სინთეზური მონაცემები, რომლებიც დაკავშირებულია ნამდვილ მონაცემებთან ამ მანქანური სწავლების დაყენებული დისტრიბუციის გამოყენებით.
თუმცა, მანქანათმცოდნეობის მოდელები ისინი მიდრეკილნი არიან ზედმეტად მორგებაზე, რაც იწვევს მათ ვერ ემთხვევა ახალ მონაცემებს ან ვერ იწინასწარმეტყველებს მომავალ დაკვირვებებს.
3. ღრმა სწავლა
ღრმა გენერაციულ მოდელებს, როგორიცაა Variational Autoencoder (VAE) და Generative Adversarial Network (GAN), შეუძლიათ სინთეზური მონაცემების წარმოება.
ვარიაციური ავტოინკოდერი
VAE არის ზედამხედველობის გარეშე მიდგომა, რომლის დროსაც ენკოდერი შეკუმშავს თავდაპირველ მონაცემთა ბაზას და აგზავნის მონაცემებს დეკოდერში.
შემდეგ დეკოდერი აწარმოებს გამოსავალს, რომელიც წარმოადგენს თავდაპირველ მონაცემთა ბაზას.
სისტემის სწავლება გულისხმობს შეყვანისა და გამომავალი მონაცემების კორელაციის მაქსიმალურ გაზრდას.
გენერალური მოწინააღმდეგე ქსელი
GAN მოდელი განმეორებით ავარჯიშებს მოდელს ორი ქსელის, გენერატორისა და დისკრიმინატორის გამოყენებით.
გენერატორი ქმნის სინთეზურ მონაცემთა ბაზას შემთხვევითი ნიმუშის მონაცემების ნაკრებიდან.
დისკრიმინატორი ადარებს სინთეზურად შექმნილ მონაცემებს რეალურ მონაცემთა ბაზას წინასწარ განსაზღვრული პირობების გამოყენებით.
სინთეტიკური მონაცემთა პროვაიდერები
სტრუქტურირებული მონაცემები
ქვემოთ ნახსენები პლატფორმები გთავაზობთ სინთეზურ მონაცემებს, რომლებიც მიიღება ცხრილის მონაცემებიდან.
ის იმეორებს ცხრილებში შენახულ რეალურ სამყაროს მონაცემებს და შეიძლება გამოყენებულ იქნას ქცევითი, პროგნოზირებადი ან ტრანზაქციის ანალიზისთვის.
- დააინსტალირეთ AI: ეს არის სინთეზური მონაცემთა შექმნის სისტემის მიმწოდებელი, რომელიც იყენებს გენერაციულ საპირისპირო ქსელებს და დიფერენციალურ კონფიდენციალურობას.
- უკეთესი მონაცემები: ეს არის კონფიდენციალურობის შენარჩუნების სინთეტიკური მონაცემთა გადაწყვეტის მიმწოდებელი ხელოვნური ინტელექტის, მონაცემთა გაზიარებისა და პროდუქტის განვითარებისთვის.
- დივეპალე: ეს არის Geminai-ის პროვაიდერი, სისტემა "ტყუპის" მონაცემთა ნაკრების შესაქმნელად იგივე სტატისტიკური მახასიათებლებით, როგორც ორიგინალური მონაცემები.
არასტრუქტურირებული მონაცემები
ქვემოთ ნახსენები პლატფორმები ფუნქციონირებს არასტრუქტურირებული მონაცემებით, უზრუნველყოფს სინთეზური მონაცემების საქონელს და მომსახურებას სასწავლო ხედვისა და დაზვერვის ალგორითმებისთვის.
- დათაგენი: ის უზრუნველყოფს 3D იმიტირებულ სასწავლო მონაცემებს Visual AI სწავლისა და განვითარებისთვის.
- ნეიროლაბორატორიები: Neurolabs არის კომპიუტერული ხედვის სინთეტიკური მონაცემთა პლატფორმის მიმწოდებელი.
- პარალელური დომენი: ეს არის სინთეზური მონაცემთა პლატფორმის მიმწოდებელი ავტონომიური სისტემის ტრენინგისა და გამოყენების შემთხვევების ტესტირებისთვის.
- კონიატა: ეს არის სიმულაციური მიმწოდებელი ADAS-ისა და ავტონომიური მანქანების დეველოპერებისთვის.
- ბიფროსტი: ის უზრუნველყოფს სინთეზურ მონაცემთა API-ებს 3D გარემოს შესაქმნელად.
გამოწვევები
მასში დიდი ისტორია აქვს ხელოვნური ინტელექტი, და მიუხედავად იმისა, რომ მას ბევრი უპირატესობა აქვს, მას ასევე აქვს მნიშვნელოვანი ნაკლოვანებები, რომლებიც უნდა გაუმკლავდეთ სინთეზურ მონაცემებთან მუშაობისას.
აქ არის რამოდენიმე მათგანი:
- სირთულის რეალური მონაცემებიდან სინთეზურ მონაცემებზე კოპირებისას შეიძლება ბევრი შეცდომა იყოს.
- მისი მოქნილი ბუნება იწვევს მიკერძოებას მის ქცევაში.
- შეიძლება არსებობდეს ფარული ხარვეზები სინთეზური მონაცემების გამარტივებული წარმოდგენის გამოყენებით მომზადებული ალგორითმების შესრულებაში, რომლებიც ახლახან გამოჩნდა რეალურ მონაცემებთან ურთიერთობისას.
- რეალური სამყაროს მონაცემებიდან ყველა შესაბამისი ატრიბუტის გამეორება შეიძლება გართულდეს. ასევე შესაძლებელია, რომ ზოგიერთი არსებითი ასპექტი შეიძლება შეუმჩნეველი იყოს მთელი ამ ოპერაციის განმავლობაში.
დასკვნა
სინთეზური მონაცემების წარმოება აშკარად იპყრობს ხალხის ყურადღებას.
ეს მეთოდი შეიძლება არ იყოს ცალსახა პასუხი ყველა მონაცემთა გენერირების შემთხვევისთვის.
გარდა ამისა, ტექნიკას შეიძლება დასჭირდეს დაზვერვა AI/ML-ის საშუალებით და შეძლოს გაუმკლავდეს რეალურ სამყაროში რთულ სიტუაციებს ურთიერთდაკავშირებული მონაცემების შექმნისას, იდეალურ შემთხვევაში, გარკვეული დომენისთვის შესაფერისი მონაცემები.
მიუხედავად ამისა, ეს არის ინოვაციური ტექნოლოგია, რომელიც ავსებს ხარვეზს, სადაც სხვა კონფიდენციალურობის ხელშემწყობი ტექნოლოგიები ჩამორჩება.
დღეს სინთეტიკური მონაცემთა წარმოებას შეიძლება დასჭირდეს მონაცემთა ნიღბის თანაარსებობა.
მომავალში, ამ ორს შორის შეიძლება იყოს უფრო დიდი კონვერგენცია, რაც გამოიწვევს მონაცემთა გენერირების უფრო ყოვლისმომცველ გადაწყვეტას.
გაგვიზიარეთ თქვენი შეხედულებები კომენტარებში!
დატოვე პასუხი