Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Fortgeschratt Analyse a Maschinnléiere Programmer ginn duerch Daten ugedriwwen, awer den Zougang zu dësen Donnéeën ka schwéier sinn fir Akademiker wéinst Erausfuerderunge mat Privatsphär a Geschäftsprozeduren.
Synthetesch Donnéeën, déi gedeelt a benotzt kënne ginn op Weeër déi tatsächlech Daten net kënnen, ass eng potenziell nei Richtung fir ze verfolgen. Wéi och ëmmer, dës nei Strategie ass net ouni Geforen oder Nodeeler, dofir ass et entscheedend datt Geschäfter suergfälteg iwwerleeën wou a wéi se hir Ressourcen benotzen.
An der aktueller Ära vun AI kënne mir och soen datt Daten den neien Ueleg sinn, awer nëmmen e puer ausgewielte sëtzen op engem Gusher. Dofir produzéiere vill Leit hiren eegene Brennstoff, dee souwuel bezuelbar an effizient ass. Et ass bekannt als synthetesch Daten.
An dësem Post wäerte mir en detailléierte Bléck op synthetesch Donnéeën huelen - firwat Dir et sollt benotzen, wéi se se produzéieren, wat et anescht mécht wéi tatsächlech Daten, wéi eng Benotzungsfäll et kann déngen, a vill méi.
Also, wat ass synthetesch Donnéeën?
Wann echt Datesets net genuch sinn wat Qualitéit, Zuel oder Diversitéit ugeet, kënne synthetesch Daten benotzt ginn fir AI Modeller ze trainéieren anstatt real historeschen Donnéeën.
Wann existent Donnéeën net geschäftlech Ufuerderunge entspriechen oder Privatsphärrisiken hunn wann se benotzt gi fir ze entwéckelen Maschinn léieren Modeller, Testsoftware oder ähnlech, synthetesch Donnéeën kënnen e wesentlecht Instrument fir Entreprisen AI Efforten sinn.
Einfach gesot, synthetesch Donnéeën ginn dacks benotzt amplaz vun aktuellen Donnéeën. Méi präzis sinn et Daten déi kënschtlech markéiert a produzéiert goufen duerch Simulatiounen oder Computeralgorithmen.
Synthetesch Daten sinn Informatioun déi vun engem Computerprogramm kënschtlech erstallt gouf anstatt als Resultat vun aktuellen Optriede. Firmen kënnen synthetesch Donnéeën op hir Trainingsdaten addéieren fir all Benotzungs- a Randsituatiounen ze decken, d'Käschte vun der Datesammelen ze reduzéieren oder d'Privatsphärreglementer ze erfëllen.
Kënschtlech Daten sinn elo méi zougänglech wéi jee dank Verbesserungen an der Veraarbechtungskraaft an Datespeichermethoden wéi d'Wollek. Synthetesch Donnéeën verbesseren d'Schafung vun AI-Léisungen déi méi profitabel fir all Endbenotzer sinn, an dat ass ouni Zweifel eng gutt Entwécklung.
Wéi synthetesch Daten si wichteg a firwat sollt Dir se benotzen?
Wann Dir AI Modeller trainéiert, brauche Entwéckler dacks enorm Datesätz mat präzis Label. Wann Dir mat méi variéierten Donnéeë geléiert gëtt, neural Netzwierker Leeschtung méi präziist.
D'Sammelen an d'Etikettéiere vun dëse massiven Datesätz, déi Honnerte oder souguer Millioune vun Elementer enthalen, kann awer onraisonnabel Zäit- a Geldopwänneg sinn. De Präis vun der Produktioun vun Trainingsdaten ka staark reduzéiert ginn andeems syntheteschen Daten benotzt. Zum Beispill, wann et kënschtlech erstallt gëtt, en Trainingsbild deen $5 kascht wann se vun engem daten Label Provider Käschten 0.05 US Dollar.
Synthetesch Donnéeën kënnen d'Privatsphär Bedenken am Zesummenhang mat potenziell sensiblen Donnéeën, déi aus der aktueller Welt generéiert ginn, entlaaschten an och d'Ausgaben reduzéieren.
Am Verglach mat echten Donnéeën, déi de komplette Spektrum vu Fakten iwwer d'real Welt net präzis reflektéiere konnten, kéint et hëllefen, Viruerteeler ze reduzéieren. Andeems Dir ongewéinlech Optriede liwwert, déi plausibel Méiglechkeeten duerstellen, awer vläicht Erausfuerderung sinn aus legitimen Donnéeën ze kréien, kënnen synthetesch Daten méi Diversitéit ubidden.
Synthetesch Donnéeën kéinten e fantastesche Fit fir Äre Projet sinn aus de Grënn hei ënnendrënner:
1. D'Robustheet vum Modell
Ouni et ze kréien, Zougang zu méi variéiert Daten fir Är Modeller. Mat syntheteschen Donnéeën kënnt Dir Äre Modell trainéieren mat Varianten vun der selwechter Persoun mat verschiddene Frisuren, Gesiichtshoer, Brëller, Kapppositiounen, asw., souwéi Hauttéin, ethnesch Eegeschaften, Schankenstruktur, Sommersprossen an aner Charakteristiken fir eenzegaarteg ze generéieren. Gesiichter a stäerken et.
2. Edge Fäll ginn berücksichtegt
Eng ausgeglach Dataset gëtt vum Maschinnléieren bevorzugt algorithms. Denkt un eist Beispill vun der Gesiichtserkennung zréck. D'Genauegkeet vun hire Modeller hätt verbessert (an Tatsaach, e puer vun dëse Betriber huet just dëst), a si hätt e méi moralesch Modell produzéiert wa se syntheteschen Donnéeën vun donkel-Haut Gesiichter produzéiert haten hir Daten Lücken auszefëllen. Teams kënnen all Benotzungsfäll ofdecken, och Randfäll wou Daten knapp oder net existéieren, mat der Hëllef vu syntheteschen Daten.
3. Et kann méi séier wéi "tatsächlech" Daten kritt ginn
Teams si fäeg enorm Quantitéiten u syntheteschen Daten séier ze generéieren. Dëst ass besonnesch nëtzlech wann d'real-Liewen Daten vun sporadeschen Eventer ofhänken. Teams kënnen et schwiereg fannen, genuch Real-Weltdaten iwwer schwéier Stroossbedéngungen ze kréien, wärend Daten fir e selbstfahrenden Auto gesammelt ginn, zum Beispill, wéinst hirer Raritéit. Fir den ustrengenden Annotatiounsprozess ze beschleunegen, kënnen Datewëssenschaftler Algorithmen opsetzen fir déi synthetesch Donnéeën automatesch ze markéieren wéi se generéiert ginn.
4. Et geséchert Benotzer Privatsphär Informatiounen
Firmen kënne Sécherheetsschwieregkeeten hunn beim Ëmgank mat sensiblen Donnéeën, ofhängeg vum Geschäft an der Aart vun Daten. Perséinlech Gesondheetsinformatioun (PHI), zum Beispill, ass dacks an stationären Donnéeën an der Gesondheetsindustrie abegraff a muss mat der gréisster Sécherheet gehandhabt ginn.
Well synthetesch Donnéeën keng Informatioun iwwer tatsächlech Leit enthalen, ginn d'Privatsphärprobleemer reduzéiert. Betruecht synthetesch Donnéeën als Alternativ ze benotzen wann Äert Team u bestëmmten Dateschutzgesetzer muss halen.
Real Daten Vs Synthetesch Daten
An der realer Welt ginn real Daten kritt oder gemooss. Wann iergendeen e Smartphone, Laptop oder Computer benotzt, eng Armbanduhr huet, Zougang zu enger Websäit mécht oder eng Online Transaktioun mécht, gëtt dës Zort vun Daten direkt generéiert.
Zousätzlech kënnen Ëmfroe benotzt ginn fir echt Daten ze liwweren (online an offline). Digital Astellunge produzéiere syntheteschen Daten. Mat Ausnam vun der Portioun, déi net aus realen Eventer ofgeleet gouf, ginn synthetesch Donnéeën op eng Manéier erstallt, déi déi aktuell Donnéeën a punkto fundamentale Qualitéiten erfollegräich mimics.
D'Iddi fir synthetesch Donnéeën als Ersatz fir tatsächlech Donnéeën ze benotzen ass ganz villverspriechend well se kënne benotzt ginn fir Training Daten déi Maschinn léieren Modeller verlaangen. Dat ass awer net sécher Kënschtlech Intelligenz kann all Problem léisen, déi an der aktueller Welt entstinn.
Fälschungen benotzen
Synthetesch Donnéeën sinn nëtzlech fir eng Vielfalt vu kommerziellen Zwecker, dorënner Modelltraining, Modellvalidatioun an Testen vun neie Produkter. Mir lëschten e puer vun de Secteuren, déi de Wee a senger Uwendung fir Maschinnléieren gefouert hunn:
1. Gesondheetswiesen
Wéinst der Sensibilitéit vu sengen Donnéeën ass de Gesondheetssecteur gutt gëeegent fir d'Benotzung vu syntheteschen Donnéeën. Synthetesch Donnéeën kënne vun Teams benotzt ginn fir d'Physiologien vun all Zort vu Patient ze notéieren, déi existéiere kënnen, an doduerch an der méi séier a méi genee Diagnostik vu Krankheeten hëllefen.
De Google Melanom Detektiounsmodell ass eng faszinéierend Illustratioun dovun well et synthetesch Donnéeë vu Leit mat méi däischter Hauttéin integréiert (e Beräich vu klineschen Donnéeën dat bedauerlech ënnerrepresentéiert ass) fir de Modell d'Kapazitéit ze bidden fir effektiv fir all Hautaarte ze funktionéieren.
2. Autoen
Simulatoren ginn dacks vu Firmen benotzt, déi selbstfahrend Autoen erstellen fir d'Performance ze evaluéieren. Wann d'Wieder haart ass, zum Beispill, real Stroossdaten sammelen kéint riskant oder schwéier sinn.
Fir op Live Tester mat aktuellen Autoen op de Stroossen ze vertrauen ass allgemeng keng gutt Iddi, well et just ze vill Variabelen sinn fir an all de verschiddene Fuere Situatiounen ze berücksichtegen.
3. Portabilitéit vun Daten
Fir hir Trainingsdaten mat aneren ze deelen, erfuerderen Organisatiounen zouverlässeg a sécher Methoden. Perséinlech identifizéierend Informatioun (PII) verstoppen ier d'Dateset ëffentlech mécht ass eng aner interessant Applikatioun fir synthetesch Donnéeën. Austausch wëssenschaftlech Fuerschungsdatesätz, medizinesch Donnéeën, soziologesch Donnéeën, an aner Felder déi PII kéinte enthalen, ginn als Privatsphär behalend synthetesch Donnéeën bezeechent.
4. Sécherheet
Organisatioune si méi sécher dank syntheteschen Donnéeën. Wat eist Gesiichtserkennungsbeispill nach eng Kéier ugeet, kënnt Dir mat der Ausdrock "déif Fälschungen" vertraut sinn, déi fabrizéiert Fotoen oder Videoe beschreift. Deep Fakes kënne vu Geschäfter produzéiert ginn fir hir eege Gesiichtserkennung a Sécherheetssystemer ze testen. Synthetesch Daten ginn och an der Videoiwwerwaachung benotzt fir Modeller méi séier a méi bëlleg ze trainéieren.
Synthetesch Daten a Maschinn Léieren
Fir e festen an vertrauenswürdege Modell ze bauen, brauche Maschinnléier Algorithmen eng bedeitend Quantitéit un Daten fir ze veraarbecht. An der Verontreiung vu syntheteschen Donnéeën, sou e grousse Volumen vun Daten ze produzéieren wier Erausfuerderung.
An Domänen wéi Computervisioun oder Bildveraarbechtung, wou d'Entwécklung vu Modeller duerch d'Entwécklung vu fréi syntheteschen Donnéeën erliichtert gëtt, kann et extrem bedeitend sinn. Eng nei Entwécklung am Beräich vun der Bilderkennung ass d'Benotzung vun Generative Adversarial Networks (GANs). Normalerweis besteet aus zwee Netzwierker: e Generator an en Diskriminator.
Wärend den Diskriminatornetz zielt fir déi tatsächlech Fotoen vun de gefälschten ze trennen, funktionéiert d'Generatornetzwierk fir synthetesch Biller ze produzéieren déi wesentlech méi ähnlech wéi real-Welt Biller sinn.
Am Maschinnléieren sinn GANs en Ënnerdeel vun der neuraler Netzwierkfamill, wou béid Netzwierker kontinuéierlech léieren an entwéckelen andeems nei Wirbelen a Schichten derbäi ginn.
Wann Dir synthetesch Donnéeën erstellt, hutt Dir d'Méiglechkeet d'Ëmfeld an d'Typ vun den Daten z'änneren wéi néideg fir d'Leeschtung vum Modell ze verbesseren. Wärend Genauegkeet fir synthetesch Donnéeën einfach mat engem staarke Score erreecht ka ginn, Genauegkeet fir markéiert Echtzäitdaten kann heiansdo extrem deier sinn.
Wéi kënnt Dir synthetesch Donnéeën generéieren?
D'Approche benotzt fir eng synthetesch Datesammlung ze kreéieren sinn wéi follegt:
Baséiert op der statistescher Verdeelung
D'Strategie déi an dësem Fall benotzt gëtt ass Zuelen aus der Verdeelung ze huelen oder déi aktuell statistesch Verdeelungen ze kucken fir falsch Donnéeën ze kreéieren déi vergläichbar ausgesinn. Real Daten kënnen an e puer Ëmstänn komplett feelen.
En Datewëssenschaftler kann en Dataset generéieren deen eng zoufälleg Probe vun all Verdeelung enthält wann hien en déiwe Grëff vun der statistescher Verdeelung an aktuellen Donnéeën huet. Déi normal Verdeelung, exponentiell Verdeelung, Chi-Quadratverdeelung, Lognormal Verdeelung a méi sinn nëmmen e puer Beispiller vu statistesche Wahrscheinlechkeetsverdeelungen, déi benotzt kënne ginn fir dëst ze maachen.
Den Niveau vun der Erfahrung vum Datewëssenschaftler mat der Situatioun wäert e wesentlechen Impakt op d'Genauegkeet vum trainéierte Modell hunn.
Jee no Modell
Dës Technik baut e Modell dee fir observéiert Verhalen ausmécht ier Dir dëse Modell benotzt fir zoufälleg Daten ze generéieren. Am Wesentlechen implizéiert dëst richteg Daten op Daten aus enger bekannter Verdeelung passen. D'Monte Carlo Approche kann dann vu Firmen benotzt ginn fir gefälscht Daten ze kreéieren.
Zousätzlech kënnen d'Verdeelungen och benotzt ginn Maschinn léieren Modeller wéi Decisioun Beem. Datenwëssenschaftler muss awer op d'Prognose oppassen, well Entscheedungsbeem typesch iwwerfitt wéinst hirer Einfachheet an Déiftexpansioun.
Mat déif Léieren
Deep Learning Modeller déi e Variational Autoencoder (VAE) oder Generative Adversarial Network (GAN) Modeller benotzen sinn zwee Weeër fir synthetesch Donnéeën ze kreéieren. Oniwwerwaacht Maschinnléiere Modeller enthalen VAEs.
Si besteet aus Encoderen, déi d'Originaldaten schrumpfen a kompaktéieren, an Decoderen, déi dës Donnéeën iwwerpréiwen fir eng Duerstellung vun den realen Donnéeën ze bidden. Input- an Outputdaten esou identesch wéi méiglech halen ass d'Basisziel vun engem VAE. Zwee opposéierend neural Netzwierker sinn GAN Modeller a Géigner Netzwierker.
Dat éischt Netzwierk, bekannt als Generatornetz, ass zoustänneg fir gefälscht Daten ze produzéieren. Den Diskriminatornetz, dat zweet Netz, funktionnéiert andeems en erstallt synthetesch Donnéeën mat aktuellen Donnéeën vergläicht an engem Effort fir z'identifizéieren ob d'Dateset betrügeresch ass. Den Diskriminator alarméiert den Generator wann en e falschen Dataset entdeckt.
Déi folgend Partie vun Daten, déi dem Diskriminator geliwwert ginn, gëtt duerno vum Generator geännert. Als Resultat gëtt den Diskriminator mat der Zäit besser fir falsch Datesätz ze gesinn. Dës Aart vu Modell gëtt dacks am Finanzsecteur fir Bedrucherkennung benotzt wéi och am Gesondheetssektor fir medizinesch Imaging.
Date Augmentatioun ass eng aner Method déi Datewëssenschaftler benotze fir méi Daten ze produzéieren. Et sollt awer net mat gefälschte Daten verwiesselt ginn. Einfach gesot, Datevergréisserung ass den Akt fir nei Donnéeën zu engem echten Dataset ze addéieren dee scho existéiert.
E puer Biller aus engem eenzegen Bild erstellen, zum Beispill, andeems Dir d'Orientéierung, d'Hellegkeet, d'Vergréisserung a méi upassen. Heiansdo gëtt den aktuellen Dateset benotzt mat nëmmen déi perséinlech Informatioune bleiwen. Dateanonymiséierung ass wat dëst ass, an eng Rei vun esou Donnéeën ass och net als synthetesch Donnéeën ze betruechten.
Erausfuerderungen & Aschränkungen vu syntheteschen Daten
Och wann synthetesch Daten verschidde Virdeeler hunn, déi Firmen mat Datenwëssenschaftsaktivitéite kënne hëllefen, huet et och gewësse Aschränkungen:
- Zouverlässegkeet vun den Donnéeën: Et ass allgemeng Wëssen datt all Maschinnléieren / Deep Learning Modell nëmme sou gutt ass wéi d'Donnéeën déi se gefiddert ginn. D'Qualitéit vu syntheteschen Donnéeën an dësem Kontext ass staark mat der Qualitéit vun den Inputdaten an dem Modell benotzt fir d'Daten ze produzéieren. Et ass kritesch fir sécherzestellen datt keng Biases an de Quelldaten existéieren, well dës kënne ganz kloer an de syntheteschen Daten gespigelt ginn. Ausserdeem, ier Dir Prognosen mécht, sollt d'Datequalitéit bestätegt a verifizéiert ginn.
- Erfuerdert Wëssen, Effort an Zäit: Wärend syntheteschen Donnéeën erstellen kéint méi einfach a manner deier sinn wéi echt Donnéeën erstellen, brauch et e bësse Wëssen, Zäit an Effort.
- Replizéiert Anomalien: Déi perfekt Replica vun real-Welt Donnéeën ass net méiglech; synthetesch Donnéeën kënnen et nëmmen ongeféier. Dofir sinn e puer Auslänner, déi an echte Daten existéieren, vläicht net vu syntheteschen Daten ofgedeckt. Dateanomalien si méi bedeitend wéi typesch Donnéeën.
- D'Produktioun kontrolléieren an d'Qualitéit garantéieren: Synthetesch Donnéeë sollen real-Weltdaten replizéieren. Daten manuell Verifizéierung gëtt wesentlech. Et ass essentiell d'Genauegkeet vun den Donnéeën z'iwwerpréiwen ier se a Maschinnléieren / Deep Learning Modeller fir komplizéiert Datesätz erstallt ginn automatesch mat Algorithmen erstallt.
- Benotzer Feedback: Well synthetesch Donnéeën en neit Konzept ass, wäert net jidderee bereet sinn Prognosen ze gleewen, déi domat gemaach goufen. Dëst weist datt fir d'Benotzer Akzeptabilitéit ze erhéijen, et ass als éischt néideg d'Wëssen iwwer d'Utilitéit vu syntheteschen Daten z'erhéijen.
Zukunft
D'Benotzung vu syntheteschen Daten ass an der viregter Dekade dramatesch eropgaang. Och wann et Firmen Zäit a Suen spuert, ass et net ouni seng Nodeeler. Et feelt Auslänner, déi natierlech an aktuellen Donnéeën optrieden a kritesch sinn fir Genauegkeet an e puer Modeller.
Et ass och derwäert ze notéieren datt d'Qualitéit vun de syntheteschen Donnéeën dacks op d'Inputdaten hänkt, déi fir d'Schafung benotzt ginn; Biases an den Inputdaten kënne séier an d'synthetesch Donnéeën verbreet ginn, sou datt d'Auswiel vun héichqualitativen Donnéeën als Ausgangspunkt net iwwerschätzt soll ginn.
Schlussendlech brauch et weider Ausgangskontrolle, inklusiv d'Vergläiche vun de syntheteschen Donnéeën mat mënschlech-annotéierten realen Donnéeën fir z'iwwerpréiwen datt Differenzen net agefouert ginn. Trotz dësen Hindernisser bleiwen synthetesch Donnéeën e villverspriechend Feld.
Et hëlleft eis nei AI-Léisungen ze kreéieren och wann d'real Weltdaten net verfügbar sinn. Am bedeitendsten ass et et erméiglecht d'Entreprisen Produkter ze bauen déi méi inklusiv sinn an indikativ fir hir Endverbraucher Diversitéit.
An der date-driven Zukunft, awer, synthetesch Donnéeën wëlles den Datewëssenschaftler ze hëllefen nei a kreativ Aufgaben auszeféieren, déi Erausfuerderung wieren fir mat real-Weltdaten eleng ze kompletéieren.
Konklusioun
A bestëmmte Fäll kënnen synthetesch Donnéeën en Datendefizit oder e Mangel u relevante Donnéeën an engem Geschäft oder enger Organisatioun erliichteren. Mir hunn och gekuckt wéi eng Strategien bei der Generatioun vu syntheteschen Daten hëllefe kënnen a wien dovun profitéiere kann.
Mir hunn och iwwer e puer vun de Schwieregkeeten geschwat, déi mam Ëmgang mat syntheteschen Daten kommen. Fir kommerziell Entscheedungsprozesser wäerten real Daten ëmmer favoriséiert ginn. Wéi och ëmmer, realistesch Donnéeën sinn déi nächst bescht Optioun wann sou richteg Matière Daten net zougänglech sinn fir Analyse.
Wéi och ëmmer, et muss drun erënnert ginn datt fir synthetesch Donnéeën ze produzéieren, Datewëssenschaftler mat engem zolitte Grëff vun Datemodelléierung erfuerderlech sinn. Eng grëndlech Versteesdemech vun der real Donnéeën an hir Ëmgéigend ass och essentiel. Dëst ass essentiell fir sécherzestellen datt, wa verfügbar, déi produzéiert Donnéeën esou korrekt wéi machbar sinn.
Hannerlooss eng Äntwert