Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Fuerscher an Datewëssenschaftler begéinen dacks Ëmstänn an deenen se entweder net déi aktuell Donnéeën hunn oder se net fäeg sinn se ze benotzen wéinst Vertraulechkeet oder Privatsphär.
Fir dëst Thema unzegoen, gëtt synthetesch Dateproduktioun benotzt fir en Ersatz fir echt Daten ze produzéieren.
De passenden Ersatz vun echten Donnéeën ass erfuerderlech fir den Algorithmus richteg ze maachen, wat och realistesch am Charakter sollt sinn. Dir kënnt esou Donnéeën benotze fir Privatsphär z'erhalen, Testsystemer oder Trainingsdaten fir Maschinnléieren Algorithmen ze produzéieren.
Loosst eis d'synthetesch Datengeneratioun am Detail entdecken a kucken firwat se vital sinn am Alter vun AI.
Wat ass synthetesch Donnéeën?
Synthetesch Donnéeën sinn annotéiert Daten generéiert vu Computersimulatiounen oder Algorithmen als Ersatz fir real-Weltdaten. Et ass eng kënschtlech Intelligenz generéiert Replika vun aktuellen Donnéeën.
Et kann een Datenmuster an Dimensiounen benotze mat fortgeschrattenen AI Algorithmen. Si kënnen eng onbegrenzte Quantitéit u syntheteschen Donnéeën erstellen, déi statistesch representativ sinn fir déi ursprénglech Trainingsdaten eemol se trainéiert sinn.
Et gi verschidde Approchen an Technologien déi eis hëllefe kënnen synthetesch Donnéeën ze kreéieren an Dir kënnt a verschiddene Applikatiounen benotzen.
Date Generatioun Software erfuerdert dacks:
- Metadaten vun engem Datelager, fir déi synthetesch Donnéeën erstallt musse ginn.
- Technik fir plausibel awer fiktiv Wäerter ze generéieren. Beispiller enthalen Wäertlëschten a regulär Ausdréck.
- Iwwergräifend Bewosstsinn vun all Datenrelatiounen, déi um Datebankniveau deklaréiert sinn, souwéi déi kontrolléiert um Applikatiounscodeniveau.
Et ass gläich noutwendeg fir de Modell ze validéieren an d'Verhalensaspekter vun echte Daten ze vergläichen mat deenen, déi vum Modell generéiert ginn.
Dës fiktiv Datesätz hunn all de Wäert vun der realer Saach, awer keng vun de sensiblen Donnéeën. Et ass wéi e leckere, kaloriefräie Kuch. Et stellt déi aktuell Welt präzis duer.
Als Resultat kënnt Dir et benotzen fir real-Weltdaten ze ersetzen.
Wichtegkeet vun syntheteschen Daten
Synthetesch Donnéeën hunn Charakteristiken fir bestëmmte Fuerderungen oder Situatiounen ze passen, déi soss an real-Weltdaten net verfügbar wieren. Wann et e Mangel un Daten fir ze testen ass oder wann d'Privatsphär eng Top Iwwerleeung ass, kënnt et zur Rettung.
AI-generéiert Datesätz sinn adaptéierbar, sécher an einfach ze späicheren, austauschen an ofzeginn. D'Datensynthesetechnik ass gëeegent fir d'Originaldaten z'ënnersetzen an ze verbesseren.
Als Konsequenz ass et ideal fir als Testdaten an AI Trainingsdaten ze benotzen.
- Fir ML-baséiert Uber ze léieren an Tesla Self-Driven Autoen.
- An der medizinescher a Gesondheetsindustrie, fir spezifesch Krankheeten an Ëmstänn ze bewäerten fir déi echt Daten net existéieren.
- Bedruch Detektioun a Schutz sinn entscheedend am Finanzsecteur. Andeems Dir et benotzt, kënnt Dir nei betrügeresch Fäll ënnersichen.
- Amazon trainéiert dem Alexa säi Sproochesystem mat syntheteschen Daten.
- American Express benotzt synthetesch finanziell Donnéeën fir Bedruch Detektioun ze verbesseren.
Aarte vu syntheteschen Daten
Synthetesch Donnéeën ginn zoufälleg erstallt mat der Absicht sensibel privat Informatioun ze verstoppen wärend statistesch Informatioun iwwer Charakteristiken an den originelle Daten behalen.
Et ass haaptsächlech vun dräi Zorte:
- Voll synthetesch Donnéeën
- Deelweis synthetesch Donnéeën
- Hybrid syntheteschen Daten
1. Ganz synthetesch Donnéeën
Dës Donnéeën si komplett generéiert an enthalen keng originell Donnéeën.
Typesch wäert den Dategenerator fir dës Aart Dichtfunktioune vu Featuren an realen Daten identifizéieren an hir Parameteren schätzen. Méi spéit, aus virausgesot Dichtfunktiounen, Privatsphär geschützte Serien ginn zoufälleg fir all Feature erstallt.
Wann nëmmen e puer Charakteristiken vun aktuellen Donnéeën gewielt ginn fir domat ersat ze ginn, ginn déi geschützte Serie vun dësen Features op déi verbleiwen Feature vun den realen Donnéeën kartéiert fir déi geschützt a richteg Serie an der selwechter Uerdnung ze rangéieren.
Bootstrap Techniken a Multiple Imputatioune sinn zwou traditionell Methode fir komplett synthetesch Donnéeën ze produzéieren.
Well d'Donnéeën ganz synthetesch sinn a keng reell Donnéeën existéieren, bitt dës Strategie en exzellente Privatsphärschutz mat enger Ofhängegkeet op d'Wourechtlechkeet vun den Donnéeën.
2. Deelweis synthetesch Donnéeën
Dës Donnéeën benotzt nëmmen synthetesch Wäerter fir d'Wäerter vun e puer sensiblen Features ze ersetzen.
An dëser Situatioun ginn echt Wäerter nëmme geännert wann et eng substantiell Gefor vun der Belaaschtung ass. Dës Ännerung gëtt gemaach fir d'Privatsphär vu frësch erstallten Donnéeën ze schützen.
Multiple Imputatioun a modellbaséiert Approche gi benotzt fir deelweis synthetesch Donnéeën ze produzéieren. Dës Methode kënnen och benotzt ginn fir fehlend Wäerter an real-Weltdaten auszefëllen.
3. Hybrid syntheteschen Daten
Hybrid synthetesch Donnéeën enthalen souwuel aktuell wéi och gefälscht Donnéeën.
E bal Rekord dran gëtt fir all zoufälleg Rekord vun echte Donnéeën erausgesicht, an déi zwee ginn dann zesummegeschloss fir Hybriddaten ze generéieren. Et huet d'Virdeeler vu komplett syntheteschen an deelweis syntheteschen Daten.
Et bitt dofir eng staark Privatsphärkonservatioun mat héijer Utility am Verglach mat deenen aneren zwee, awer op d'Käschte vu méi Erënnerung a Veraarbechtungszäit.
Techniken vun syntheteschen Daten Generatioun
Zënter ville Joeren ass d'Konzept vu Maschinn erstallt Daten populär. Elo reift et.
Hei sinn e puer vun den Techniken déi benotzt gi fir synthetesch Daten ze generéieren:
1. Baséiert op Verdeelung
Am Fall wou keng reell Donnéeën existéieren, awer den Datanalytiker huet eng grëndlech Iddi wéi d'Datesverdeelung erschéngt; si kënnen eng zoufälleg Probe vun all Verdeelung produzéieren, dorënner Normal, Exponentiell, Chi-Quadrat, t, Lognormal an Uniform.
De Wäert vun syntheteschen Donnéeën an dëser Method variéiert jee no dem Analyst säi Verständnisniveau iwwer e bestëmmten Dateumfeld.
2. Real-Welt Daten an bekannt Verdeelung
Geschäfter kënnen et produzéieren andeems se déi bescht fit Verdeelunge fir gegebene realen Donnéeën identifizéieren wann et echt Daten gëtt.
D'Geschäfter kënnen d'Monte Carlo Approche benotze fir se ze produzéieren wa se real Daten an eng bekannte Verdeelung passen wëllen an d'Verdeelungsparameter kennen.
Och wann d'Monte Carlo Approche Geschäfter hëllefe fir de gréisste verfügbare Match ze fannen, ass déi bescht Passung vläicht net genuch fir d'synthetesch Datebedürfnisser vun der Firma.
D'Geschäfter kënnen d'Benotze vu Maschinnléiere Modeller entdecken fir Verdeelungen an dësen Ëmstänn ze passen.
Maschinn Léieren Techniken, wéi Entscheedungsbeem, erméiglechen Organisatiounen net-klassesch Verdeelungen ze modelléieren, déi multimodal kënne sinn an allgemeng Eegeschafte vun unerkannten Verdeelungen feelen.
D'Geschäfter kënne synthetesch Donnéeën produzéieren, déi mat echten Donnéeën verbënnt mat dëser Maschinnléierend gepasst Verdeelung.
allerdéngs, Maschinn léieren Modeller sinn ufälleg fir Iwwerfitting, wat verursaacht datt se net frësch Daten passen oder zukünfteg Observatioune viraussoen.
3. Deep Learning
Déif generativ Modeller wéi de Variational Autoencoder (VAE) an de Generative Adversarial Network (GAN) kënnen synthetesch Daten produzéieren.
Variational Autoencoder
VAE ass eng net iwwerwaacht Approche an där den Encoder den ursprénglechen Dataset kompriméiert an Daten un den Decoder schéckt.
Den Decoder produzéiert dann Output dat eng Representatioun vum ursprénglechen Dataset ass.
De System léieren implizéiert d'maximal Korrelatioun tëscht Input- an Outputdaten.
Generative Géigner Netzwierk
De GAN Modell trainéiert de Modell iterativ mat zwee Netzwierker, de Generator an den Diskriminator.
De Generator erstellt e syntheteschen Dataset aus enger Rei vun zoufälleg Proufdaten.
Diskriminator vergläicht synthetesch erstallt Donnéeën mat engem realen Dataset mat pre-definéierte Bedéngungen.
Synthetesch Daten Provider
Strukturéiert Daten
D'Plattformen hei ënnen ernimmt liwweren synthetesch Donnéeën ofgeleet vun tabulärer Donnéeën.
Et replizéiert real-Weltdaten, déi an Tabellen gehale ginn, a kënne fir Verhalens-, Prévisiouns- oder Transaktiounsanalyse benotzt ginn.
- Instill AI: Et ass e Fournisseur vun engem syntheteschen Datekreatiounssystem deen Generative Adversarial Netzwierker a differentiell Privatsphär benotzt.
- Besser Daten: Et ass e Fournisseur vun enger Privatsphär-konservéierter synthetescher Dateléisung fir AI, Datenaustausch a Produktentwécklung.
- Divepale: Et ass de Fournisseur vu Geminai, e System fir 'Zwilling' Datesätz ze kreéieren mat de selwechte statistesche Fonctiounen wéi déi ursprénglech Donnéeën.
Onstrukturéiert Donnéeën
D'Plattformen hei ënnen operéiere mat onstrukturéierten Donnéeën, liwweren syntheteschen Date Wueren a Servicer fir Trainingsvisioun a Reconnaissance Algorithmen.
- Datagen: Et bitt 3D simuléiert Trainingsdaten fir Visual AI Léieren an Entwécklung.
- Neurolabs: Neurolabs ass e Fournisseur vun enger Computervisioun synthetescher Datenplattform.
- Parallel Domain: Et ass e Fournisseur vun enger synthetescher Dateplattform fir autonom Systemtraining an Tester Benotzungsfäll.
- Cognata: Et ass e Simulatiouns Zouliwwerer fir ADAS an autonom Gefier Entwéckler.
- Bifrost: Et bitt synthetesch Daten APIen fir 3D Ëmfeld ze kreéieren.
Erausfuerderunge
Et huet eng laang Geschicht an Kënschtlech Intelligenz, a wann et vill Virdeeler huet, huet et och bedeitend Nodeeler, déi Dir braucht fir ze adresséieren wann Dir mat syntheteschen Daten schafft.
Hei sinn e puer vun hinnen:
- Vill Feeler kënnen do sinn wann Dir d'Komplexitéit vun aktuellen Donnéeën op synthetesch Donnéeën kopéiert.
- Déi formbar Natur dovun féiert zu Biases a sengem Verhalen.
- Et kënnen e puer verstoppte Mängel an der Leeschtung vun Algorithmen sinn trainéiert mat vereinfachte Representatioune vu syntheteschen Donnéeën, déi viru kuerzem opgetaucht sinn beim Ëmgang mat aktuellen Donnéeën.
- Replikéiere vun all relevant Attributer aus real-Welt Daten kann komplizéiert ginn. Et ass och méiglech datt e puer wesentlech Aspekter während dëser Operatioun iwwersinn kënne ginn.
Konklusioun
D'Produktioun vu syntheteschen Daten ass kloer d'Opmierksamkeet vun de Leit.
Dës Method ass vläicht net eng eenzeg Gréisst-passt-all Äntwert fir all Daten-generéierende Fäll.
Donieft kann d'Technik Intelligenz iwwer AI / ML erfuerderen a fäeg sinn komplizéiert Situatiounen an der realer Welt ze handhaben fir inter-relatéiert Daten ze kreéieren, idealerweis Daten passend fir e bestëmmten Domain.
Trotzdem ass et eng innovativ Technologie déi e Lück fëllt wou aner Privatsphär-erméiglechen Technologien kuerz falen.
Haut, syntheteschen Datenproduktioun brauch vläicht d'Zesummeliewen vun Datenmaskéierung.
An Zukunft kann et méi Konvergenz tëscht deenen zwee ginn, wat zu enger méi ëmfaassender Dategeneratiounsléisung resultéiert.
Deelt Är Meenung an de Kommentaren!
Hannerlooss eng Äntwert