Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
Bernameyên analîtîk û fêrbûna makîneyê yên pêşkeftî ji hêla daneyan ve têne rêve kirin, lê gihîştina wan daneyan ji ber pirsgirêkên nepenî û prosedurên karsaziyê ji akademîsyenan re dijwar dibe.
Daneyên sentetîk, ku dikarin bi awayên ku daneyên rastîn nekarin werin parve kirin û bikar bînin, rêgezek nû ya potansiyel e ku meriv bişopîne. Lêbelê, ev stratejiya nû ne bê metirsî û kêmasiyan e, ji ber vê yekê girîng e ku karsaz bi baldarî bifikirin ku ew çavkaniyên xwe li ku û çawa bikar tînin.
Di serdema heyî ya AI-ê de, em dikarin her weha diyar bikin ku dane nefta nû ye, lê tenê çend bijartî li ser gusher rûniştin. Ji ber vê yekê, gelek kes sotemeniya xwe hilberînin, ku hem erzan û hem jî bikêr e. Ew wekî daneyên sentetîk tê zanîn.
Di vê postê de, em ê hûrgulî li daneyên sentetîk binihêrin - çima divê hûn wê bikar bînin, meriv wê çawa hilberîne, çi ew ji daneyên rastîn cûda dike, çi rewşên karanîna ku ew dikare xizmet bike, û hêj bêtir.
Ji ber vê yekê, Daneyên Sentetîk çi ye?
Gava ku berhevokên daneya rastîn di warê kalîte, hejmar, an cihêrengiyê de ne têr in, daneyên sentetîk dikarin werin bikar anîn da ku modelên AI-ê li şûna daneyên rastîn ên dîrokî perwerde bikin.
Gava ku daneyên heyî hewcedariyên karsaziyê têr nakin an dema ku ji bo pêşkeftinê têne bikar anîn xetereyên nepenîtiyê hene fêrbûna makîneyê model, nermalava ceribandinê, an mîna wan, daneyên sentetîk dikarin ji bo hewildanên AI-ya pargîdanî bibin amûrek girîng.
Bi tenê got, daneyên sentetîk bi gelemperî li şûna daneyên rastîn têne bikar anîn. Zêdetir, ew daneyên ku ji hêla simulasyon an algorîtmayên komputerê ve bi awayekî sûnî hatine nîşankirin û hilberandin.
Daneyên sentetîk agahdariya ku ji hêla bernameyek komputerê ve bi rengek sûnî ve hatî çêkirin ne ku wekî encama bûyerên rastîn hatine afirandin. Pargîdan dikarin daneyên sentetîk li daneyên perwerdehiya xwe zêde bikin da ku hemî rewşên bikar anînê û devê veşêrin, lêçûna berhevkirina daneyan kêm bikin, an rêzikên nepenîtiyê têr bikin.
Daneyên çêkirî naha bi saya pêşkeftinên di hêza pêvajoyê û rêbazên hilanîna daneyê yên mîna ewr de ji her demê bêtir gihîştî ye. Daneyên sentetîk çêkirina çareseriyên AI-ê yên ku ji bo hemî bikarhênerên dawîn bikêrtir in çêtir dike, û ew bê guman pêşkeftinek baş e.
Daneyên sentetîk çiqas girîng e û çima divê hûn wê bikar bînin?
Dema ku modelên AI-ê perwerde dikin, pêşdebiran bi gelemperî hewceyê danûstendinên mezin ên bi nîşankirina rastîn in. Dema ku bi daneyên cûrbecûrtir têne fêr kirin, torên neural rasttir pêk bînin.
Lêbelê, berhevkirin û nîşankirina van danehevên girseyî yên ku bi sedan an jî bi mîlyonan tiştan vedihewîne, dikare bêaqil dem û drav-dixwe be. Buhayê hilberîna daneyên perwerdehiyê bi karanîna daneyên sentetîk dikare pir kêm bibe. Mînakî, heke bi sûnî were afirandin, wêneyek perwerdehiyê ya ku dema ku ji a-yê tê kirîn 5 $ lê dibe dabînkerê etîketkirina daneyan dibe ku tenê 0.05 $ lêçûn.
Daneyên sentetîk dikarin fikarên nepenîtiyê yên têkildarî daneyên potansiyel hesas ên ku ji cîhana rastîn têne hilberandin sivik bikin û di heman demê de lêçûn jî kêm bikin.
Li gorî daneyên rastîn, yên ku nekarin bi rengek bêkêmasî ya rastiyên li ser cîhana rastîn nîşan bidin, dibe ku ew alîkariya kêmkirina pêşdaraziyê bike. Bi peydakirina bûyerên neasayî yên ku îmkanên maqûl temsîl dikin lê dibe ku ji bo bidestxistina daneyên rewa dijwar be, daneyên sentetîk dikarin cihêrengiyek mezintir pêşkêş bikin.
Daneyên sentetîk ji ber sedemên ku li jêr hatine destnîşan kirin dibe ku ji bo projeya we guncanek fantastîk be:
1. Zehmetiya modelê
Bêyî ku hûn wê bi dest bixin, ji bo modelên xwe bigihîjin daneyên cihêrengtir. Bi daneyên sentetîk, hûn dikarin modela xwe bi karanîna guhertoyên heman kesê bi porên cûrbecûr, porê rû, şûşe, pozên serî, hwd., û her weha rengê çerm, taybetmendiyên etnîkî, avahiya hestî, qermîçok û taybetmendiyên din perwerde bikin da ku yekta biafirînin. rû dide û xurt dike.
2. Dozên qeraxê têne hesibandin
Hevdengî ye databas ji hêla fêrbûna makîneyê ve tê tercîh kirin algorîtmayan. Li mînaka me ya naskirina rûyê vegere. Rastiya modelên wan dê çêtir bibûya (û bi rastî, hin ji van karsaziyan tenê ev kirin), û wan ê modelek moralek bêtir hilberanda heke wan daneyên sentetîk ên rûyên çermê tarî hilberanda da ku valahiyên daneya xwe tijî bikin. Tîm dikarin bi alîkariya daneyên sentetîk, hemî dozên karanîna, di nav de dozên qeraxê yên ku dane kêm in an tune ne, veşêrin.
3. Ew ji daneyên "rast" zûtir dikare were bidestxistin
Tîm dikarin bilez mîqdarên mezin ên daneyên sentetîk biafirînin. Ev bi taybetî bikêr e dema ku daneyên rastîn bi bûyerên sporadîk ve girêdayî ye. Mînakî, ji ber kêmbûna wan dema berhevkirina daneyan ji bo gerîdeyek xwe-ajoker, tîmê di derheqê şert û mercên giran ên rê de peydakirina daneyên cîhana rastîn zehmet dibe. Ji bo bilezkirina pêvajoya annotasyonê ya kedkar, zanyarên daneyê dikarin algorîtmayan saz bikin da ku bixweber daneyên sentetîk wekî ku têne çêkirin binav bikin.
4. Ew agahdariya nepeniya bikarhênerê ewle dike
Dibe ku pargîdan dema ku daneyên hesas hildigirin, li gorî karsazî û celebê daneyê, pirsgirêkên ewlehiyê hebin. Mînakî, agahdariya tenduristiya kesane (PHI), bi gelemperî di pîşesaziya lênihêrîna tenduristiyê de di daneyên nexweşan de tête navandin û pêdivî ye ku bi ewlehiya herî mezin were desteser kirin.
Ji ber ku daneyên sentetîk agahdariya li ser mirovên rastîn nagire, pirsgirêkên nepenîtiyê kêm dibin. Ger tîmê we pêdivî ye ku hin qanûnên nepenîtiya daneyê bişopîne daneyên sentetîk wekî alternatîf bikar bînin.
Daneyên rastîn Vs Daneyên sentetîk
Di cîhana rastîn de, daneyên rastîn têne wergirtin an pîvandin. Dema ku kesek smartphone, laptop, an komputerek bikar tîne, demjimêrek destikê li xwe dike, xwe digihîne malperek, an danûstendinek serhêl çêdike, ev celeb daneyan tavilê têne çêkirin.
Wekî din, anket dikarin werin bikar anîn da ku daneyên rastîn (serhêl û negirêdayî) peyda bikin. Mîhengên dîjîtal daneyên sentetîk hilberînin. Ji xeynî beşa ku ji bûyerên cîhana rastîn nehatine derxistin, daneyên sentetîk bi rengekî ku bi serfirazî daneyên rastîn di warê kalîteyên bingehîn de dişibînin têne afirandin.
Fikra karanîna daneyên sentetîk wekî cîhgirek daneya rastîn pir hêvîdar e ji ber ku ew dikare ji bo peydakirina daneyên perwerdehiyê ku fêrbûna makîneyê model hewce dike. Lê ew ne diyar e çêkirî dikare her pirsgirêkek ku di cîhana rastîn de derdikeve çareser bike.
Dozan bikar bînin
Daneyên sentetîk ji bo cûrbecûr armancên bazirganî bikêr e, di nav de perwerdehiya modelê, pejirandina modelê, û ceribandina hilberên nû. Em ê çend sektorên ku di serîlêdana wê de rê li ber fêrbûna makîneyê girtine navnîş bikin:
1. Parastina saxlemîyê
Ji ber hesasiya daneyên wê, sektora lênihêrîna tenduristiyê ji bo karanîna daneyên sentetîk baş e. Daneyên sentetîk dikarin ji hêla tîmê ve werin bikar anîn da ku fîzyolojiya her cûre nexweşên ku dibe ku hebin tomar bikin, bi vî rengî di teşhîsa zûtir û rasttir a nexweşiyan de dibe alîkar.
Modela tespîtkirina melanoma ya Google-ê nîgarek balkêş a vê yekê ye ji ber ku ew daneyên sentetîk ên mirovên bi rengê çermê tarî (qadek daneyên klînîkî yên ku mixabin kêm têne temsîl kirin) vedihewîne da ku modelê bi kapasîteya ku ji bo her cûre çerm bi bandor tevbigere.
2. Otomobîl
Simulator bi gelemperî ji hêla pargîdaniyên ku otomobîlên xwe-ajotinê diafirînin têne bikar anîn da ku performansê binirxînin. Mînakî, dema ku hewa dijwar be, berhevkirina daneyên rastîn ên rê dibe ku xeternak an dijwar be.
Baweriya bi ceribandinên zindî yên bi otomobîlên rastîn ên li ser rêyan bi gelemperî ne ramanek baş e ji ber ku tenê pir guhêrbar hene ku meriv di hemî rewşên ajotinê yên cihêreng de li ber çavan bigire.
3. Veguheztina Daneyên
Ji bo ku karibin daneyên perwerdehiya xwe bi yên din re parve bikin, rêxistin hewceyên rêbazên pêbawer û ewledar in. Veşartina agahdariya kesane ya naskirî (PII) berî ku daneya giştî were eşkere kirin serîlêdanek din a balkêş e ji bo daneyên sentetîk. Veguheztina danûstendinên lêkolîna zanistî, daneyên bijîjkî, daneyên sosyolojîk, û qadên din ên ku dikarin PII-ê hebin, wekî daneyên sentetîk-parastina nepenîtiyê têne binav kirin.
4. Ewlekarî
Rêxistin bi saya daneyên sentetîk ewletir in. Di derbarê mînaka meya naskirina rûyê me de dîsa, dibe ku hûn bi peyva "deep fakes", ku wêne an vîdyoyên çêkirî vedibêje, nas bikin. Qelpên kûr dikarin ji hêla karsaziyan ve werin hilberandin da ku pergalên naskirina rûyê xwe û ewlehiya xwe ceribandin. Daneyên sentetîk jî di çavdêriya vîdyoyê de têne bikar anîn da ku modelan zûtir û bi lêçûnek erzantir perwerde bikin.
Daneyên sentetîk û fêrbûna makîneyê
Ji bo avakirina modelek zexm û pêbawer, algorîtmayên fêrbûna makîneyê pêdivî ye ku hejmareke girîng a daneyê were hilanîn. Di nebûna daneyên sentetîk de, hilberandina jimarek wusa mezin a daneyan dê dijwar be.
Di warên mîna vîzyona komputerê an hilberandina wêneyê de, ku pêşkeftina modelan ji hêla pêşkeftina daneyên sentetîk ên destpêkê ve hêsan dibe, ew dikare pir girîng be. Pêşveçûnek nû di warê naskirina wêneyê de karanîna Torên Dijbera Generative (GAN) e. Bi gelemperî ji du toran pêk tê: jenerator û cûdakar.
Digel ku tora cihêkar armanc dike ku wêneyên rastîn ji yên sexte veqetîne, tora jeneratorê fonksiyonê dike ku wêneyên sentetîk hilberîne ku bi giranî dişibihe wêneyên cîhana rastîn.
Di fêrbûna makîneyê de, GAN binkeyek ji malbata tora neuralî ne, ku her du şebek bi lê zêdekirina girêk û qatên nû bi domdarî fêr dibin û pêşve diçin.
Dema ku daneyên sentetîk diafirînin, vebijarka we heye ku hûn jîngehê û celebê daneyê wekî ku hewce dike biguhezînin da ku performansa modelê zêde bikin. Digel ku rastbûna daneyên sentetîk bi hêsanî dikare bi rêjeyek bihêz were bidestxistin, rastbûna ji bo daneyên rast-dem-ê nîşankirî carinan dikare pir biha be.
Meriv çawa dikare daneyên sentetîk biafirîne?
Nêzîkatiyên ku ji bo afirandina berhevokek daneya sentetîk têne bikar anîn wiha ne:
Li ser bingeha dabeşkirina îstatîstîkî
Stratejiya ku di vê rewşê de tê bikar anîn ev e ku meriv ji belavkirinê jimaran bigire an jî li dabeşên statîstîkî yên rastîn binihêre da ku daneyên derewîn ên ku bi hev re xuya dikin biafirînin. Dibe ku daneyên rastîn di hin rewşan de bi tevahî nebin.
Zanyarek daneyê dikare danûstendinek biafirîne ku nimûneyek rasthatî ya her dabeşkirinê vedihewîne ger ku di daneyên rastîn de dabeşkirina îstatîstîkî ya kûr hebe. Dabeşkirina normal, belavkirina berbiçav, belavkirina chi-square, belavkirina lognormal, û bêtir tenê çend mînakên dabeşkirina îhtîmala îstatîstîkî ne ku ji bo vê yekê têne bikar anîn.
Asta ezmûna zanyarê daneyê bi rewşê re dê bandorek girîng li ser rastbûna modela perwerdekirî hebe.
Li ser modela girêdayî ye
Ev teknîk modelek çêdike ku berî ku wê modelê bikar bîne da ku daneyên rasthatî biafirîne, behreya çavdêriyê hesab dike. Di eslê xwe de, ev yek bi daneya rast bi daneya ji belavkirinek naskirî ve girêdayî ye. Dûv re nêzîkatiya Monte Carlo dikare ji hêla pargîdaniyan ve were bikar anîn da ku daneyên derewîn biafirîne.
Digel vê yekê, dabeşkirin jî dikarin bi kar werin danîn modelên fêrbûna makîneyê mîna darên biryarê. Zanyarên daneyê Pêdivî ye ku bala xwe bidin pêşbîniyê, her çend, ji ber ku darên biryarê bi gelemperî ji ber sadebûn û berfirehbûna kûrahiya xwe zêde dibin.
Bi fêrbûna kûr
Hînbûna dûr modelên ku modêlên Vekoderek Xweseriya Guherbar (VAE) an Tora Dijbera Generative (GAN) bikar tînin, du awayên afirandina daneyên sentetîk in. Modelên fêrbûna makîneyê yên neçapkirî VAE-yê vedigirin.
Ew ji şîfrekeran pêk tên, yên ku daneya orîjînal piçûk dikin û berhev dikin, û dekoderan, ku van daneyan bikolin da ku nûnertiya daneya rastîn peyda bikin. Ragirtina daneya ketin û derketinê bi qasî ku pêkan yekane ye, armanca bingehîn a VAE ye. Du torên neuralî yên dijber modelên GAN û torên dijber in.
Tora yekem, ku wekî tora jenerator tê zanîn, berpirsiyarê hilberandina daneyên sexte ye. Tora cihêkar, tora duyemîn, bi berhevkirina daneyên sentetîk ên çêkirî bi daneyên rastîn re dixebite ku hewl bide ku nas bike ka danenûs xapînok e. Dema ku ew databasek sexte keşif dike jenerator hişyar dike.
Daneyên jêrîn ên ku ji cûdakar re têne peyda kirin ji hêla jeneratorê ve têne guhertin. Wekî encamek, cihêkar bi demê re di dîtina danehevên sexte de çêtir dibe. Ev celeb model bi gelemperî di sektora darayî de ji bo tespîtkirina xapandinê û her weha di sektora lênihêrîna tenduristiyê de ji bo wênekêşiya bijîjkî tê bikar anîn.
Zêdekirina daneyan rêbazek cûda ye ku zanyarên daneyê bikar tînin da ku bêtir daneyan hilberînin. Lêbelê, divê ew bi daneyên sexte neyê şaş kirin. Bi tenê tê gotin, zêdekirina daneyê çalakiya lê zêdekirina daneya nû ye li danegehek rastîn a ku jixwe heye.
Afirandina çend wêneyan ji yek wêneyek, mînakî, bi sererastkirina rêgez, şewq, mezinkirin, û hêj bêtir. Carinan, berhevoka daneya rastîn bi tenê agahdariya kesane ya mayî tê bikar anîn. Anonîmkirina daneyê ev e ku ev e, û komek daneyên wusa jî wekî daneyên sentetîk nayên hesibandin.
Zehmet û sînorên daneyên Sentetîk
Her çend daneyên sentetîk xwedî feydeyên cihêreng in ku dikarin di çalakiyên zanistiya daneyê de arîkariya pargîdaniyan bikin, ew jî hin sînor hene:
- Pêbaweriya daneyê: Zanîna gelemperî ye ku her modela fêrbûna makîneyê / fêrbûna kûr tenê bi qasî daneyên ku tê xwarin baş e. Di vê çarçoveyê de kalîteya daneyên sentetîk bi qalîteya daneya têketinê û modela ku ji bo hilberîna daneyê tê bikar anîn ve girêdayî ye. Girîng e ku meriv pê ewle bibe ku di daneya çavkaniyê de ti alîgir tune ne, ji ber ku ew dikarin di daneyên sentetîk de pir zelal werin xuyang kirin. Wekî din, berî ku hûn pêşbîniyan bikin, divê kalîteya daneyê were pejirandin û verast kirin.
- Zanîn, xebat û dem hewce dike: Dema ku afirandina daneyên sentetîk ji çêkirina daneya rastîn hêsantir û bihatir be jî, pêdivî bi hin zanyarî, dem û hewldan heye.
- Veguheztina anomaliyan: Replika bêkêmasî ya daneyên cîhana rastîn ne gengaz e; daneyên sentetîk tenê dikarin nêzîkê wê bikin. Ji ber vê yekê, hin hûrgelên ku di daneyên rastîn de hene dibe ku ji hêla daneyên sentetîk ve neyên girtin. Anomalîyên daneyê ji daneyên tîpîk girîngtir in.
- Kontrolkirina hilberînê û misogerkirina kalîteyê: Daneyên sentetîk ji bo dubarekirina daneyên cîhana rastîn e. Verastkirina manual ya daneyê pêdivî ye. Pêdivî ye ku meriv rastbûna daneyan verast bike berî ku ew di nav modelên fêrbûna makîneyê / fêrbûna kûr de ji bo danehevên tevlihev ên ku bixweber bi karanîna algorîtmayan têne afirandin têne verast kirin.
- Bersivên bikarhêner: Ji ber ku daneyên sentetîk têgehek nû ye, ne dê her kes amade be ku ji pêşbîniyên ku pê re hatine çêkirin bawer bike. Ev destnîşan dike ku ji bo zêdekirina pejirandina bikarhêner, pêşî hewce ye ku zanîna karanîna daneyên sentetîk zêde bibe.
Dahatû
Bikaranîna daneyên sentetîk di deh salên berê de pir zêde bûye. Dema ku ew dem û dravê pargîdaniyan xilas dike, ew ne bê kêmasiyên xwe ye. Kêmasiya wê tune ye, ku bi xwezayî di daneyên rastîn de pêk tê û di hin modelan de ji bo rastbûna krîtîk in.
Di heman demê de hêjayî gotinê ye ku qalîteya daneyên sentetîk bi gelemperî bi daneyên têketinê yên ku ji bo afirandinê têne bikar anîn ve girêdayî ye; tehlûkeyên di daneya têketinê de zû dikarin di daneyên sentetîk de belav bibin, ji ber vê yekê hilbijartina daneyên kalîteya bilind wekî xala destpêkê divê neyê zêdekirin.
Di dawiyê de, ew hewceyê kontrolkirina encamek din e, di nav de berhevkirina daneyên sentetîk bi daneyên rastîn ên ji hêla mirovan ve hatî şîrove kirin da ku verast bike ku cûdahî nayên destnîşan kirin. Tevî van astengiyan, daneyên sentetîk qadek hêvîdar dimîne.
Ew ji me re dibe alîkar ku em çareseriyên nû yên AI-ê biafirînin tewra dema ku daneyên cîhana rastîn ne berdest in. Ya herî girîng, ew dihêle pargîdaniyan hilberên ku pirtir û cihêrengiya xerîdarên xwe yên dawîn destnîşan dikin ava bikin.
Lêbelê, di paşeroja dane-rêvebir de, daneyên sentetîk armanc dike ku ji zanyarên daneyê re bibe alîkar ku karên nû û afirîner ên ku bi tenê bi daneyên cîhana rastîn temam bikin dijwar be.
Xelasî
Di hin rewşan de, daneyên sentetîk dikare kêmasiyek daneyê an kêmbûna daneyên têkildar di hundurê karsaziyek an rêxistinek de kêm bike. Me her weha mêze kir ku kîjan stratej dikarin di hilberîna daneyên sentetîk de bibin alîkar û kî dikare jê sûd werbigire.
Me di heman demê de li ser hin dijwariyên ku bi danûstandina bi daneyên sentetîk re derdikevin jî axivî. Ji bo biryardana bazirganî, daneyên rastîn dê her gav xweş bibin. Lêbelê, daneyên rastîn bijareya çêtirîn a paşîn e dema ku daneya xav a rastîn ji bo analîzê negihîje.
Lêbelê, pêdivî ye ku ji bîr mekin ku ji bo hilberîna daneyên sentetîk, zanyarên daneyê bi têgehek zexm a modela daneyê hewce ne. Di heman demê de têgihiştinek bi hûrgulî ya daneyên rastîn û derdora wê jî pêdivî ye. Ev pêdivî ye ku meriv pê ewle bibe ku, heke hebe, daneyên hilberî bi qasî ku pêkan rast e.
Leave a Reply