Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
Зерттеушілер мен деректер ғалымдары көбінесе оларда нақты деректер жоқ немесе құпиялылық немесе құпиялылық мәселелеріне байланысты оны пайдалана алмайтын жағдайларға тап болады.
Бұл мәселені шешу үшін синтетикалық деректерді өндіру түпнұсқа деректердің орнын толтыру үшін пайдаланылады.
Алгоритмнің дұрыс орындалуы үшін шынайы деректерді сәйкес ауыстыру қажет, ол да шынайы сипатта болуы керек. Мұндай деректерді құпиялылықты сақтау, жүйелерді тестілеу немесе машиналық оқыту алгоритмдері үшін оқу деректерін жасау үшін пайдалануға болады.
Синтетикалық деректерді генерациялауды егжей-тегжейлі зерттеп көрейік және олардың AI дәуірінде неліктен маңызды екенін көрейік.
Синтетикалық деректер дегеніміз не?
Синтетикалық деректер – нақты дүние деректерін алмастыратын компьютерлік модельдеу немесе алгоритмдер арқылы жасалған аннотацияланған деректер. Бұл нақты деректердің жасанды интеллект арқылы жасалған көшірмесі.
Жетілдірілген AI алгоритмдерін пайдалана отырып, деректер үлгілері мен өлшемдерін пайдалануға болады. Олар жаттығудан кейін бастапқы оқу деректерінің статистикалық өкілі болып табылатын синтетикалық деректердің шексіз санын жасай алады.
Синтетикалық деректерді жасауға көмектесетін әртүрлі тәсілдер мен технологиялар бар және сіз әртүрлі қолданбаларда пайдалана аласыз.
Деректер генерациялау бағдарламалық қамтамасыз ету жиі талап етеді:
- Синтетикалық деректер жасалуы тиіс деректер репозиторийінің метадеректері.
- Ақылға қонымды, бірақ ойдан шығарылған құндылықтарды қалыптастыру әдістемесі. Мысалдар мән тізімдерін және тұрақты өрнектерді қамтиды.
- Дерекқор деңгейінде жарияланған, сондай-ақ қолданбалы код деңгейінде бақыланатын барлық деректер қатынастары туралы жан-жақты хабардар болу.
Модельді растау және нақты деректердің мінез-құлық аспектілерін модель жасағандармен салыстыру бірдей қажет.
Бұл жалған деректер жиынында нақты нәрсенің барлық мәні бар, бірақ құпия деректердің ешқайсысы да жоқ. Бұл тәтті, калориясыз торт сияқты. Ол нақты әлемді дәл бейнелейді.
Нәтижесінде, оны нақты дүние деректерін ауыстыру үшін пайдалануға болады.
Синтетикалық мәліметтердің маңыздылығы
Синтетикалық деректердің нақты әлемдегі деректерде қолжетімсіз болатын белгілі бір талаптарға немесе жағдайларға сәйкес келетін сипаттамалары бар. Тестілеуге арналған деректер аз болған кезде немесе құпиялылық бірінші кезекте қарастырылатын болса, ол құтқаруға келеді.
Жасалған AI деректер жинақтары бейімделгіш, қауіпсіз және сақтауға, алмасуға және жоюға оңай. Деректерді синтездеу әдісі бастапқы деректерді ішкі жинақтау және жақсарту үшін қолайлы.
Нәтижесінде, ол сынақ деректері және AI жаттығулары деректері ретінде пайдалану үшін өте қолайлы.
- ML негізіндегі Uber және Tesla өздігінен жүретін көліктері.
- Медициналық және денсаулық сақтау салаларында нақты деректер жоқ нақты аурулар мен жағдайларды бағалау үшін.
- Қаржы секторында алаяқтықты анықтау және қорғау өте маңызды. Оны пайдалану арқылы сіз жаңа алаяқтық жағдайларды зерттей аласыз.
- Amazon синтетикалық деректерді пайдалана отырып, Alexa тіл жүйесін үйретеді.
- American Express алаяқтықты анықтауды жақсарту үшін синтетикалық қаржылық деректерді пайдаланады.
Синтетикалық мәліметтердің түрлері
Синтетикалық деректер бастапқы деректердегі сипаттамалар туралы статистикалық ақпаратты сақтай отырып, құпия құпия ақпаратты жасыру мақсатында кездейсоқ түрде жасалады.
Ол негізінен үш түрге бөлінеді:
- Толық синтетикалық деректер
- Ішінара синтетикалық деректер
- Гибридті синтетикалық деректер
1. Толық синтетикалық деректер
Бұл деректер толығымен жасалған және бастапқы деректер жоқ.
Әдетте, осы түрдегі деректер генераторы нақты деректердегі мүмкіндіктердің тығыздық функцияларын анықтайды және олардың параметрлерін бағалайды. Кейінірек болжанған тығыздық функцияларынан құпиялылықпен қорғалған сериялар әрбір мүмкіндік үшін кездейсоқ түрде жасалады.
Егер онымен ауыстыру үшін нақты деректердің бірнеше сипаттамалары ғана таңдалса, қорғалған және нақты қатарларды бірдей ретпен дәрежелеу үшін осы мүмкіндіктердің қорғалған қатары нақты деректердің қалған мүмкіндіктерімен салыстырылады.
Bootstrap әдістері және бірнеше импутациялар толығымен синтетикалық деректерді шығарудың екі дәстүрлі әдісі болып табылады.
Деректер толығымен синтетикалық және нақты деректер болмағандықтан, бұл стратегия деректердің шынайылығына сүйене отырып, құпиялылықты тамаша қорғауды қамтамасыз етеді.
2. Ішінара синтетикалық деректер
Бұл деректер бірнеше сезімтал мүмкіндіктердің мәндерін ауыстыру үшін тек синтетикалық мәндерді пайдаланады.
Бұл жағдайда шынайы мәндер әсер ету қаупі айтарлықтай болған жағдайда ғана өзгертіледі. Бұл өзгерту жаңадан жасалған деректердің құпиялылығын қорғау үшін жасалады.
Ішінара синтетикалық деректерді шығару үшін бірнеше импутация және модельге негізделген тәсілдер қолданылады. Бұл әдістерді нақты дүние деректеріндегі жетіспейтін мәндерді толтыру үшін де пайдалануға болады.
3. Гибридті синтетикалық деректер
Гибридті синтетикалық деректер нақты және жалған деректерді қамтиды.
Нақты деректердің әрбір кездейсоқ жазбасы үшін ондағы жақын жазба таңдалады, содан кейін гибридті деректерді жасау үшін екеуі біріктіріледі. Оның толық синтетикалық және ішінара синтетикалық деректердің артықшылықтары бар.
Сондықтан ол басқа екеуімен салыстырғанда жоғары пайдалылықпен, бірақ көбірек жад пен өңдеу уақытын қажет ететін күшті құпиялылықты сақтауды ұсынады.
Синтетикалық мәліметтерді құру техникасы
Көптеген жылдар бойы машинада жасалған деректер тұжырымдамасы танымал болды. Қазір пісіп жатыр.
Синтетикалық деректерді жасау үшін қолданылатын әдістердің кейбірі:
1. Бөлу негізінде
Нақты деректер болмаған жағдайда, бірақ деректер талдаушысы деректер жиынының таралуы қалай пайда болатыны туралы толық түсінікке ие болса; олар қалыпты, экспоненциалды, хи-квадрат, t, логнормаль және бірқалыпты қоса алғанда кез келген үлестірімнің кездейсоқ таңдауын жасай алады.
Бұл әдістегі синтетикалық деректердің мәні талдаушының белгілі бір деректер ортасы туралы түсіну деңгейіне байланысты өзгереді.
2. Белгілі үлестірімге нақты дүние деректері
Кәсіпорындар оны нақты деректер болған жағдайда берілген нақты деректер үшін ең қолайлы үлестірімдерді анықтау арқылы шығара алады.
Кәсіпорындар нақты деректерді белгілі таратуға сәйкестендіруді және тарату параметрлерін білуді қаласа, оны өндіру үшін Монте-Карло әдісін пайдалана алады.
Монте-Карло әдісі бизнеске қол жетімді ең үлкен сәйкестікті табуға көмектессе де, ең жақсы сәйкестік компанияның синтетикалық деректер қажеттіліктері үшін жеткіліксіз болуы мүмкін.
Кәсіпорындар осы жағдайларда таратуларға сәйкес машиналық оқыту үлгілерін қолдануды зерттей алады.
Шешім ағаштары сияқты машиналық оқыту әдістері ұйымдарға классикалық емес таралуларды модельдеуге мүмкіндік береді, олар мультимодальды болуы мүмкін және танылған таратулардың ортақ қасиеттері жоқ.
Кәсіпорындар осы машинада оқытуға арналған дистрибуцияны пайдаланып шынайы деректерге қосылатын синтетикалық деректерді жасай алады.
Алайда, машиналық оқыту модельдері шамадан тыс орнатуға бейім, бұл олардың жаңа деректерге сәйкес келмеуіне немесе болашақ бақылауларды болжауына әкеледі.
3. Терең оқыту
Вариациялық автокодер (VAE) және Генеративті қарсыластық желі (GAN) сияқты терең генеративті модельдер синтетикалық деректерді жасай алады.
Вариациялық автокодер
VAE - кодер бастапқы деректер жинағын қысатын және декодерге деректерді жіберетін бақыланбайтын тәсіл.
Содан кейін декодер бастапқы деректер жиынының көрінісі болып табылатын шығысты шығарады.
Жүйені оқыту кіріс және шығыс деректер арасындағы корреляцияны барынша арттыруды қамтиды.
Генеративті қарсыласу желісі
GAN моделі екі желіні, генераторды және дискриминаторды пайдаланып модельді итеративті түрде жаттықтырады.
Генератор кездейсоқ үлгі деректерінің жиынынан синтетикалық деректер жинағын жасайды.
Дискриминатор синтетикалық түрде жасалған деректерді алдын ала анықталған шарттарды пайдалана отырып, нақты деректер жиынымен салыстырады.
Синтетикалық деректер жеткізушілері
Құрылымдық деректер
Төменде аталған платформалар кестелік деректерден алынған синтетикалық деректерді қамтамасыз етеді.
Ол кестелерде сақталған нақты деректерді қайталайды және мінез-құлық, болжамдық немесе транзакциялық талдау үшін пайдаланылуы мүмкін.
- AI енгізу: Бұл генеративті қарсыластық желілерін және дифференциалды құпиялылықты пайдаланатын синтетикалық деректерді жасау жүйесінің провайдері.
- Жақсырақ деректер: Бұл AI, деректерді ортақ пайдалану және өнімді әзірлеу үшін құпиялылықты сақтайтын синтетикалық деректер шешімін жеткізуші.
- Divepale: Бұл Geminai провайдері, бастапқы деректермен бірдей статистикалық мүмкіндіктері бар «егіз» деректер жиынын жасауға арналған жүйе.
Құрылымсыз деректер
Төменде аталған платформалар көру және барлау алгоритмдерін үйрету үшін синтетикалық деректер тауарлары мен қызметтерін ұсынатын құрылымдалмаған деректермен жұмыс істейді.
- Datagen: Ол визуалды AI үйрену және дамыту үшін 3D модельденген оқу деректерін қамтамасыз етеді.
- Нейролабораториялар: Neurolabs — компьютерлік көру синтетикалық деректер платформасының провайдері.
- Параллель домен: Бұл автономды жүйені оқытуға және пайдалану жағдайларын сынауға арналған синтетикалық деректер платформасының провайдері.
- Коньята: Бұл ADAS және автономды көлік әзірлеушілері үшін модельдеу жеткізушісі.
- Бифрост: Ол 3D орталарын жасау үшін синтетикалық деректер API интерфейстерін қамтамасыз етеді.
шақырулар
Оның ұзақ тарихы бар Жасанды интеллект, және оның көптеген артықшылықтары болса да, синтетикалық деректермен жұмыс істеу кезінде шешуге болатын маңызды кемшіліктері де бар.
Міне, олардың кейбіреулері мыналар:
- Күрделілікті нақты деректерден синтетикалық деректерге көшіру кезінде көптеген қателер болуы мүмкін.
- Оның икемді табиғаты оның мінез-құлқында біржақтылыққа әкеледі.
- Нақты деректермен жұмыс істеу кезінде жақында пайда болған синтетикалық деректердің жеңілдетілген көрсетілімдерін пайдалану арқылы үйретілген алгоритмдердің жұмысында кейбір жасырын кемшіліктер болуы мүмкін.
- Нақты дүние деректерінен барлық сәйкес атрибуттарды көшіру күрделі болуы мүмкін. Сондай-ақ, осы операция барысында кейбір маңызды аспектілердің назардан тыс қалуы мүмкін.
қорытынды
Синтетикалық деректердің өндірісі адамдардың назарын аударатыны анық.
Бұл әдіс барлық деректерді жасайтын жағдайлар үшін бір өлшемді жауап болмауы мүмкін.
Сонымен қатар, техника AI/ML арқылы интеллектті қажет етуі мүмкін және өзара байланысты деректерді, ең дұрысы белгілі бір доменге сәйкес деректерді жасаудың нақты әлемдегі күрделі жағдайларын шеше алады.
Дегенмен, бұл басқа құпиялылықты қамтамасыз ететін технологиялар жетіспейтін олқылықты толтыратын инновациялық технология.
Бүгінгі таңда синтетикалық деректерді өндіру үшін деректерді бүркемелеудің бірге болуы қажет болуы мүмкін.
Болашақта бұл екеуінің арасында көбірек конвергенция болуы мүмкін, соның нәтижесінде деректерді генерациялайтын неғұрлым жан-жақты шешім болады.
Пікірлерде пікірлеріңізбен бөлісіңіз!
пікір қалдыру