Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
Жетілдірілген аналитика және машиналық оқыту бағдарламалары деректер арқылы жүзеге асырылады, бірақ бұл деректерге қол жеткізу құпиялылық пен бизнес процедураларына байланысты қиындықтарға байланысты академиктер үшін қиын болуы мүмкін.
Нақты деректер мүмкін емес тәсілдермен бөлісуге және пайдалануға болатын синтетикалық деректер - бұл жаңа бағыт. Дегенмен, бұл жаңа стратегияның қауіптері де, кемшіліктері де жоқ емес, сондықтан бизнес ресурстарын қайда және қалай пайдаланатынын мұқият ойластырғаны өте маңызды.
Қазіргі AI дәуірінде біз деректерді жаңа мұнай деп айта аламыз, бірақ тек таңдаулылар ғана ағынның үстінде отыр. Сондықтан, бағасы қолжетімді, әрі тиімді болып табылатын жанармайды көптеген адамдар өздері өндіріп жатыр. Ол синтетикалық деректер ретінде белгілі.
Бұл постта біз синтетикалық деректерді егжей-тегжейлі қарастырамыз - оны не үшін пайдалану керек, оны қалай жасау керек, оның нақты деректерден айырмашылығы неде, қандай пайдалану жағдайлары қызмет ете алады және т.б.
Сонымен, синтетикалық деректер дегеніміз не?
Түпнұсқа деректер жиындары сапа, сан немесе әртүрлілік тұрғысынан жеткіліксіз болған кезде, синтетикалық деректерді нақты тарихи деректердің орнына AI үлгілерін үйрету үшін пайдалануға болады.
Қолданыстағы деректер бизнес талаптарын қанағаттандырмаса немесе әзірлеу үшін пайдаланылған кезде құпиялылыққа қауіп төндіреді машина оқыту модельдер, сынақ бағдарламалық жасақтамасы немесе сол сияқты синтетикалық деректер корпоративтік AI әрекеттері үшін маңызды құрал бола алады.
Қарапайым сөзбен айтқанда, синтетикалық деректер нақты деректердің орнына жиі пайдаланылады. Дәлірек айтқанда, бұл жасанды түрде белгіленіп, модельдеу немесе компьютерлік алгоритмдер арқылы жасалған деректер.
Синтетикалық деректер - бұл нақты оқиғалардың нәтижесінде емес, жасанды түрде компьютерлік бағдарламамен жасалған ақпарат. Компаниялар барлық пайдалану және соңғы жағдайларды қамту, деректерді жинау құнын азайту немесе құпиялылық ережелерін қанағаттандыру үшін оқу деректеріне синтетикалық деректерді қоса алады.
Өңдеу қуаты мен бұлт сияқты деректерді сақтау әдістерін жақсартудың арқасында жасанды деректер қазір бұрынғыдан да қолжетімді. Синтетикалық деректер барлық соңғы пайдаланушылар үшін тиімдірек AI шешімдерін жасауды жақсартады және бұл, әрине, жақсы даму.
Синтетикалық деректер қаншалықты маңызды және оны не үшін пайдалану керек?
AI үлгілерін үйрету кезінде әзірлеушілер дәл таңбалауы бар үлкен деректер жиынын жиі қажет етеді. Неғұрлым әртүрлі деректермен оқытқанда, нейрондық желілер дәлірек орындау.
Жүздеген, тіпті миллиондаған элементтерді қамтитын бұл ауқымды деректер жиынын жинау және таңбалау, дегенмен, негізсіз уақыт пен ақшаны қажет етуі мүмкін. Жаттығу деректерін өндіру бағасы синтетикалық деректерді пайдалану арқылы айтарлықтай төмендеуі мүмкін. Мысалы, егер жасанды түрде жасалса, a деректерді таңбалау провайдері тек $0.05 құны болуы мүмкін.
Синтетикалық деректер нақты әлемнен жасалған ықтимал құпия деректерге қатысты құпиялылық мәселелерін жеңілдетеді, сонымен қатар шығындарды азайтады.
Нақты әлем туралы фактілердің толық спектрін дәл көрсете алмайтын шынайы деректермен салыстырғанда, бұл теріс пікірді азайтуға көмектесуі мүмкін. Ақылға қонымды мүмкіндіктерді көрсететін, бірақ заңды деректерден алу қиын болуы мүмкін әдеттен тыс оқиғаларды қамтамасыз ету арқылы синтетикалық деректер көбірек әртүрлілікті ұсына алады.
Синтетикалық деректер төменде көрсетілген себептерге байланысты жобаңызға керемет сәйкес келуі мүмкін:
1. Модельдің беріктігі
Оны алудың қажеті жоқ, үлгілеріңіз үшін әртүрлі деректерге қол жеткізіңіз. Синтетикалық деректердің көмегімен сіз бір адамның әртүрлі шаш қиюлары, бет шаштары, көзілдіріктері, бас позалары және т.б., сондай-ақ тері реңі, этникалық белгілері, сүйек құрылымы, сепкілдері және басқа сипаттамалары бар нұсқаларын пайдалана отырып, бірегей кескін жасау үшін үлгіні жаттықтыра аласыз. бетпе-бет келіп, оны нығайтады.
2. Шеттік жағдайлар есепке алынады
Теңдестірілген деректер жинағы машиналық оқыту арқылы таңдалады алгоритмдер. Біздің бетті тану үлгісін еске түсіріңіз. Олардың үлгілерінің дәлдігі жақсарар еді (және шын мәнінде, бұл бизнестің кейбіреулері дәл осылай жасады) және олар деректердегі бос орындарды толтыру үшін қараңғы тері беттерінің синтетикалық деректерін шығарса, олар неғұрлым моральдық модель шығарар еді. Топтар синтетикалық деректердің көмегімен барлық пайдалану жағдайларын, соның ішінде деректер аз немесе жоқ болатын шеткі жағдайларды қамти алады.
3. Оны «нақты» деректерге қарағанда тезірек алуға болады
Командалар синтетикалық деректердің үлкен көлемін жылдам жасай алады. Бұл нақты өмір деректері кездейсоқ оқиғаларға байланысты болған кезде әсіресе пайдалы. Командаларға, мысалы, сирек болуына байланысты, өздігінен жүретін көлік үшін деректерді жинау кезінде ауыр жол жағдайлары туралы жеткілікті нақты деректерді алу қиын болуы мүмкін. Күрделі аннотация процесін жылдамдату үшін деректер ғалымдары синтетикалық деректерді жасалған кезде автоматты түрде белгілеу үшін алгоритмдер қоя алады.
4. Ол пайдаланушының құпиялылық ақпаратын қорғайды
Бизнеске және деректер түріне байланысты құпия деректерді өңдеу кезінде компанияларда қауіпсіздік қиындықтары болуы мүмкін. Жеке денсаулық туралы ақпарат (PHI), мысалы, денсаулық сақтау саласындағы стационарлық деректерге жиі кіреді және ең жоғары қауіпсіздікпен өңделуі керек.
Синтетикалық деректер нақты адамдар туралы ақпаратты қамтымайтындықтан, құпиялылық мәселелері азаяды. Егер сіздің командаңыз белгілі бір деректер құпиялылығы туралы заңдарды сақтауы керек болса, синтетикалық деректерді балама ретінде пайдалануды қарастырыңыз.
Нақты деректер және синтетикалық деректер
Нақты әлемде нақты деректер алынады немесе өлшенеді. Біреу смартфонды, ноутбукты немесе компьютерді пайдаланғанда, қол сағатын кигенде, веб-сайтқа кіргенде немесе онлайн транзакция жасағанда, деректердің бұл түрі бірден жасалады.
Сонымен қатар, сауалнамалар шынайы деректерді (онлайн және офлайн) қамтамасыз ету үшін пайдаланылуы мүмкін. Сандық параметрлер синтетикалық деректерді шығарады. Кез келген нақты дүние оқиғаларынан алынбаған бөлікті қоспағанда, синтетикалық деректер негізгі қасиеттер бойынша нақты деректерді сәтті имитациялайтын жолмен жасалады.
Синтетикалық деректерді нақты деректердің алмастырғышы ретінде пайдалану идеясы өте перспективалы, өйткені оны қамтамасыз ету үшін пайдалануға болады. машиналық оқытуға арналған оқу деректері модельдер талап етеді. Бірақ бұл сенімді емес жасанды интеллект нақты әлемде туындаған әрбір мәселені шеше алады.
Жағдайларды пайдаланыңыз
Синтетикалық деректер үлгілерді оқыту, үлгіні тексеру және жаңа өнімдерді сынау сияқты әртүрлі коммерциялық мақсаттар үшін пайдалы. Біз оны машиналық оқытуға қолдану жолын басқарған бірнеше секторларды тізімдейміз:
1. Денсаулық сақтау
Оның деректерінің сезімталдығын ескере отырып, денсаулық сақтау секторы синтетикалық деректерді пайдалану үшін өте қолайлы. Синтетикалық деректерді командалар болуы мүмкін пациенттердің әр түрінің физиологиясын жазу үшін пайдалана алады, осылайша ауруларды тезірек және дәлірек диагностикалауға көмектеседі.
Google компаниясының меланоманы анықтау моделі мұның қызықты суреті болып табылады, өйткені ол күңгірт тері реңктері бар адамдардың синтетикалық деректерін қамтиды (клиникалық деректердің аймағы, өкінішке орай, бұл модельдің барлық тері түрлерінде тиімді жұмыс істеу мүмкіндігін қамтамасыз етеді).
2. Автомобильдер
Тренажерлерді өнімділікті бағалау үшін өздігінен жүретін автомобильдер жасайтын компаниялар жиі пайдаланады. Ауа-райы қатал болған кезде, мысалы, нақты жол деректерін жинау қауіпті немесе қиын болуы мүмкін.
Жолдардағы нақты автомобильдермен тікелей сынақтарға сену әдетте жақсы идея емес, өйткені барлық әртүрлі жүргізу жағдайларында ескерілетін айнымалылар өте көп.
3. Деректердің тасымалдануы
Жаттығу деректерін басқалармен бөлісу үшін ұйымдар сенімді және қауіпсіз әдістерді қажет етеді. Деректер жиынын жария ету алдында жеке сәйкестендірілетін ақпаратты (PII) жасыру синтетикалық деректерге арналған тағы бір қызықты қолданба болып табылады. Ғылыми зерттеу деректер жиынын, медициналық деректерді, социологиялық деректерді және PII қамтуы мүмкін басқа өрістерді алмасу құпиялылықты сақтайтын синтетикалық деректер деп аталады.
4. қауіпсіздік
Ұйымдар синтетикалық деректердің арқасында қауіпсізірек. Біздің бетті тану мысалына келетін болсақ, сіз ойдан шығарылған фотосуреттерді немесе бейнелерді сипаттайтын «терең жалған» тіркесімен таныс болуыңыз мүмкін. Кәсіпорындар өздерінің бет-әлпетін тану және қауіпсіздік жүйелерін сынау үшін терең фейктерді жасай алады. Синтетикалық деректер модельдерді тезірек және арзан бағамен үйрету үшін бейнебақылауда да қолданылады.
Синтетикалық деректер және машиналық оқыту
Қатты және сенімді модельді құру үшін машиналық оқыту алгоритмдері өңделуі керек деректердің айтарлықтай көлемін қажет етеді. Синтетикалық деректер болмаған жағдайда деректердің мұндай үлкен көлемін жасау қиынға соғады.
Модельдерді әзірлеу ерте синтетикалық деректерді дамыту арқылы жеңілдетілген компьютерлік көру немесе кескінді өңдеу сияқты салаларда бұл өте маңызды болуы мүмкін. Суреттерді тану саласындағы жаңа даму Генеративті қарсыластық желілерін (GANs) пайдалану болып табылады. Әдетте екі желіден тұрады: генератор және дискриминатор.
Дискриминатор желісі нақты фотосуреттерді жалған суреттерден бөлуді мақсат еткенімен, генератор желісі нақты әлемдегі кескіндерге әлдеқайда ұқсас синтетикалық кескіндерді шығару үшін жұмыс істейді.
Машиналық оқытуда GAN – нейрондық желі отбасының ішкі жиыны, мұнда екі желі де жаңа түйіндер мен қабаттарды қосу арқылы үздіксіз үйренеді және дамиды.
Синтетикалық деректерді жасау кезінде үлгі өнімділігін арттыру үшін қажет болған жағдайда деректердің ортасы мен түрін өзгерту опциясы бар. Синтетикалық деректердің дәлдігін жоғары ұпаймен оңай алуға болатынымен, нақты уақытта белгіленген деректердің дәлдігі кейде өте қымбат болуы мүмкін.
Синтетикалық деректерді қалай жасауға болады?
Синтетикалық деректер жинағын жасау үшін келесі әдістер қолданылады:
Статистикалық бөлу негізінде
Бұл жағдайда қолданылатын стратегия таратудан сандарды алу немесе салыстырмалы болып көрінетін жалған деректерді жасау үшін нақты статистикалық үлестірімдерді қарау болып табылады. Кейбір жағдайларда нақты деректер мүлдем болмауы мүмкін.
Деректер ғалымы, егер ол нақты деректердегі статистикалық үлестіруді терең меңгерсе, кез келген үлестірімнің кездейсоқ үлгісін қамтитын деректер жинағын жасай алады. Қалыпты үлестірім, экспоненциалды үлестірім, хи-квадрат үлестірімі, логнормальдық үлестірім және т.б. бұл әрекетті орындау үшін пайдаланылуы мүмкін статистикалық ықтималдық үлестірімдерінің бірнеше мысалдары ғана.
Дерек зерттеушінің жағдаймен тәжірибесінің деңгейі оқытылған модельдің дәлдігіне айтарлықтай әсер етеді.
Модельге байланысты
Бұл әдіс кездейсоқ деректерді генерациялау үшін сол үлгіні пайдаланбас бұрын бақыланатын әрекетті есепке алатын үлгіні құрастырады. Негізінде, бұл белгілі таратудан алынған деректерге нақты деректерді сәйкестендіруді қамтиды. Монте-Карло әдісін корпорациялар жалған деректер жасау үшін пайдалана алады.
Сонымен қатар, дистрибутивтерді пайдалану арқылы орнатуға болады машиналық оқыту модельдері шешім ағаштары сияқты. Деректер ғалымдары болжамға назар аудару керек, өйткені шешім ағаштары әдетте қарапайымдылығы мен тереңдігінің кеңеюіне байланысты шамадан тыс сәйкес келеді.
Терең біліммен
Терең оқыту Вариациялық автокодер (VAE) немесе Генеративті қарсылас желі (GAN) үлгілерін пайдаланатын модельдер синтетикалық деректерді жасаудың екі жолы болып табылады. Бақыланбайтын машиналық оқыту үлгілеріне VAE кіреді.
Олар бастапқы деректерді кішірейтетін және ықшамдайтын кодерлерден және нақты деректердің көрінісін қамтамасыз ету үшін осы деректерді тексеретін декодерлерден тұрады. Кіріс және шығыс деректерін мүмкіндігінше бірдей сақтау VAE негізгі мақсаты болып табылады. Екі қарама-қарсы нейрондық желі - GAN үлгілері және қарсылас желілер.
Генератор желісі ретінде белгілі бірінші желі жалған деректерді өндіруге жауапты. Дискриминатор желісі, екінші желі, деректер жинағының жалған екенін анықтау үшін жасалған синтетикалық деректерді нақты деректермен салыстыру арқылы жұмыс істейді. Дискриминатор жалған деректер жинағын тапқан кезде генераторды ескертеді.
Дискриминаторға берілген деректердің келесі партиясы кейіннен генератормен өзгертіледі. Нәтижесінде дискриминатор жалған деректер жиынын анықтауда уақыт өте жақсырақ болады. Модельдің бұл түрі қаржы секторында алаяқтықты анықтау үшін, сондай-ақ медициналық бейнелеу үшін денсаулық сақтау секторында жиі қолданылады.
Деректерді көбейту - бұл деректер ғалымдары көбірек деректерді шығару үшін қолданатын басқа әдіс. Бұл жалған деректермен қателеспеу керек. Қарапайым сөзбен айтқанда, деректерді кеңейту - бұрыннан бар шынайы деректер жиынына жаңа деректерді қосу әрекеті.
Мысалы, бағдарды, жарықтылықты, үлкейтуді және т.б. реттеу арқылы бір кескіннен бірнеше сурет жасау. Кейде нақты деректер жинағы жеке ақпаратпен ғана пайдаланылады. Деректерді анонимизациялау дегеніміз - бұл және мұндай деректер жиынтығы синтетикалық деректер ретінде қарастырылмауы керек.
Синтетикалық деректердің қиындықтары мен шектеулері
Синтетикалық деректердің фирмаларға деректер ғылымымен айналысуға көмектесетін әртүрлі артықшылықтары бар болса да, оның белгілі бір шектеулері де бар:
- Деректер сенімділігі: Әрбір машиналық оқыту/терең оқыту моделі ол берілетін деректермен ғана жақсы болатыны белгілі. Осы контексттегі синтетикалық деректердің сапасы кіріс деректерінің сапасына және деректерді өндіру үшін пайдаланылатын модельге қатты байланысты. Бастапқы деректерде ешқандай бұрмаланулардың болмауын қамтамасыз ету өте маңызды, өйткені олар синтетикалық деректерде өте анық көрінуі мүмкін. Сонымен қатар, қандай да бір болжам жасамас бұрын, деректердің сапасын растау және тексеру қажет.
- Білімді, күш пен уақытты қажет етеді: Синтетикалық деректерді жасау шынайы деректерді жасаудан оңайырақ және арзанырақ болуы мүмкін болса да, оған біраз білім, уақыт және күш қажет.
- Аномалияларды қайталау: нақты дүние деректерінің тамаша көшірмесі мүмкін емес; синтетикалық деректер оны тек жуықтай алады. Сондықтан нақты деректерде бар кейбір шеткі мәндер синтетикалық деректермен қамтылмауы мүмкін. Деректер ауытқулары әдеттегі деректерге қарағанда маңыздырақ.
- Өндірісті бақылау және сапасын қамтамасыз ету: Синтетикалық деректер нақты әлемдегі деректерді қайталауға арналған. Деректерді қолмен тексеру маңызды болады. Алгоритмдерді пайдалана отырып автоматты түрде жасалған күрделі деректер жинақтары үшін оны машиналық оқыту/терең оқыту үлгілеріне қоспас бұрын деректердің дәлдігін тексеру өте маңызды.
- Пайдаланушы пікірлері: Синтетикалық деректер жаңа тұжырымдама болғандықтан, онымен жасалған болжамдарға бәрі бірдей сенуге дайын бола бермейді. Бұл пайдаланушының қолайлылығын арттыру үшін алдымен синтетикалық деректердің пайдалылығы туралы білімді көтеру қажет екенін көрсетеді.
Келешек
Синтетикалық деректерді пайдалану алдыңғы онжылдықта күрт өсті. Бұл компаниялардың уақыты мен ақшасын үнемдегенімен, кемшіліктері де жоқ емес. Ол нақты деректерде табиғи түрде пайда болатын және кейбір үлгілерде дәлдік үшін маңызды болып табылатын шектен тыс мәндер жоқ.
Сондай-ақ, синтетикалық деректердің сапасы көбінесе жасау үшін пайдаланылатын кіріс деректеріне тәуелді екенін атап өткен жөн; кіріс деректеріндегі қиғаштық синтетикалық деректерге тез таралуы мүмкін, сондықтан бастапқы нүкте ретінде жоғары сапалы деректерді таңдау артық бағаланбауы керек.
Ақырында, сәйкессіздіктер енгізілмейтінін тексеру үшін синтетикалық деректерді адам түсіндіретін нақты деректермен салыстыруды қоса алғанда, одан әрі шығыс бақылауы қажет. Осы кедергілерге қарамастан, синтетикалық деректер перспективалы сала болып қала береді.
Бұл нақты деректер қолжетімді болмаған кезде де жаңа AI шешімдерін жасауға көмектеседі. Ең бастысы, бұл кәсіпорындарға анағұрлым инклюзивті және түпкі тұтынушылардың әртүрлілігін көрсететін өнімдерді жасауға мүмкіндік береді.
Дегенмен, деректерге негізделген болашақта синтетикалық деректер деректер ғалымдарына нақты әлемдегі деректермен ғана аяқтау қиын болатын жаңа және шығармашылық тапсырмаларды орындауға көмектесуді көздейді.
қорытынды
Кейбір жағдайларда синтетикалық деректер деректер тапшылығын немесе бизнестегі немесе ұйымдағы тиісті деректердің жетіспеушілігін жеңілдетуі мүмкін. Біз сондай-ақ синтетикалық деректерді жасауға қандай стратегиялар көмектесе алатынын және одан кім пайда көре алатынын қарастырдық.
Біз сондай-ақ синтетикалық деректермен жұмыс істеуге байланысты кейбір қиындықтар туралы айттық. Коммерциялық шешім қабылдау үшін нақты деректер әрқашан қолайлы болады. Дегенмен, шынайы деректер талдау үшін мұндай шынайы бастапқы деректерге қол жетімді болмаған кезде келесі ең жақсы нұсқа болып табылады.
Дегенмен, синтетикалық деректерді жасау үшін деректерді модельдеуді жақсы білетін деректер ғалымдары қажет екенін есте ұстаған жөн. Нақты деректерді және оның айналасын мұқият түсіну де маңызды. Бұл, егер бар болса, өндірілген деректердің мүмкіндігінше дәлдігіне көз жеткізу үшін өте маңызды.
пікір қалдыру