Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Panaliti sareng élmuwan data sering mendakan kaayaan dimana aranjeunna henteu gaduh data anu saleresna atanapi henteu tiasa ngagunakeunana kusabab pertimbangan karusiahan atanapi privasi.
Pikeun ngajawab masalah ieu, produksi data sintétik dipaké pikeun ngahasilkeun ngagantian pikeun data asli.
Panggantian anu leres tina data asli diperyogikeun pikeun algoritma anu leres, anu ogé kedah réalistis dina karakter. Anjeun tiasa nganggo data sapertos kitu pikeun ngajaga privasi, nguji sistem, atanapi ngahasilkeun data pelatihan pikeun algoritma pembelajaran mesin.
Hayu urang ngajalajah generasi data sintétik sacara rinci sareng tingali naha aranjeunna penting dina umur AI.
Naon Data Sintétik?
Data sintétik nyaéta data annotated dihasilkeun ku simulasi komputer atawa algoritma salaku gaganti pikeun data dunya nyata. Éta mangrupikeun réplika data aktual anu dibangkitkeun kecerdasan buatan.
Hiji tiasa nganggo pola data sareng dimensi nganggo algoritma AI canggih. Éta tiasa nyiptakeun jumlah data sintétik anu henteu terbatas anu sacara statistik ngawakilan data pelatihan asli saatos aranjeunna dilatih.
Aya rupa-rupa pendekatan sareng téknologi anu tiasa ngabantosan urang nyiptakeun data sintétik sareng anjeun tiasa dianggo dina sababaraha aplikasi.
Parangkat lunak generasi data sering ngabutuhkeun:
- Metadata tina gudang data, nu data sintétik kudu dijieun.
- Téhnik pikeun ngahasilkeun nilai-nilai anu masuk akal tapi fiksi. Conto kalebet daptar nilai sareng ekspresi biasa.
- Kasadaran komprehensif sadaya hubungan data, anu dinyatakeun dina tingkat database ogé anu dikawasa dina tingkat kode aplikasi.
Sarua diperlukeun pikeun ngesahkeun modél sareng ngabandingkeun aspék paripolah data nyata sareng anu dihasilkeun ku modél.
Dataset fiktif ieu gaduh sadayana nilai tina hal anu nyata, tapi henteu aya data anu sénsitip. Ieu kawas luscious, jajan bébas kalori. Ieu akurat ngagambarkeun dunya sabenerna.
Hasilna, anjeun tiasa nganggo éta pikeun ngagentos data dunya nyata.
Pentingna Data Sintétik
Data sintétik boga ciri pikeun nyocogkeun ka tungtutan atawa kaayaan nu tangtu nu disebutkeun bakal sadia dina data dunya nyata. Nalika aya kakurangan data pikeun uji atanapi nalika privasi mangrupikeun pertimbangan anu luhur, éta nyalametkeun.
Setét data anu dihasilkeun ku AI tiasa diadaptasi, aman, sareng gampang disimpen, ditukeurkeun, sareng dipiceun. Téhnik sintésis data luyu pikeun subsetting jeung ngaronjatkeun data aslina.
Hasilna, éta idéal pikeun dianggo salaku data tés sareng data pelatihan AI.
- Pikeun ngajarkeun Uber basis ML jeung Tesla mobil timer nyetir.
- Dina industri médis sareng kasehatan, pikeun meunteun panyawat khusus sareng kaayaan dimana data asli henteu aya.
- Deteksi panipuan sareng panyalindungan penting dina sektor kauangan. Ku ngagunakeun éta, anjeun tiasa nalungtik kasus panipuan anyar.
- Amazon ngalatih sistem basa Alexa nganggo data sintétik.
- American Express ngagunakeun data finansial sintétik pikeun ngaronjatkeun deteksi panipuan.
Jinis Data Sintétik
Data sintétik didamel sacara acak kalayan tujuan pikeun nyumputkeun inpormasi pribadi anu sénsitip bari ngajaga inpormasi statistik ngeunaan karakteristik dina data asli.
Ieu utamana tina tilu jenis:
- Data pinuh sintétik
- Data sawaréh sintétik
- Data sintétik hibrid
1. Data pinuh sintétik
Data ieu sagemblengna dihasilkeun sarta henteu ngandung data asli.
Biasana, generator data pikeun jenis ieu bakal ngaidentipikasi fungsi dénsitas fitur dina data nyata sareng ngira-ngira parameterna. Engké, tina fungsi dénsitas diprediksi, runtuyan ditangtayungan privasi dijieun sacara acak pikeun tiap fitur.
Lamun ngan sababaraha ciri tina data sabenerna dipilih pikeun diganti ku eta, runtuyan ditangtayungan fitur ieu dipetakeun kana fitur sésana tina data nyata pikeun pangkat runtuyan ditangtayungan tur nyata dina urutan anu sarua.
Téhnik Bootstrap sareng sababaraha imputasi mangrupikeun dua metode tradisional pikeun ngahasilkeun data sintétis lengkep.
Kusabab data sagemblengna sintétik jeung euweuh data nyata aya, strategi ieu nyadiakeun panyalindungan privasi alus teuing jeung reliance on truthfulness data urang.
2. Data Sawaréh Sintétis
Data ieu ngan ngagunakeun nilai sintétik pikeun ngaganti nilai tina sababaraha fitur sénsitip.
Dina kaayaan ieu, nilai asli ngan ukur dirobih upami aya bahaya anu ageung tina paparan. Parobihan ieu dilakukeun pikeun ngajagaan privasi data anu nembé diciptakeun.
Sababaraha imputasi sareng pendekatan dumasar modél dianggo pikeun ngahasilkeun data sawaréh sintétis. Métode ieu ogé tiasa dianggo pikeun ngeusian nilai anu leungit dina data dunya nyata.
3. Data Sintétik Hibrid
Data sintétik hibrid kalebet data aktual sareng palsu.
A deukeut-catetan di dinya ngangkat pikeun tiap catetan acak data nyata, sarta dua lajeng ngagabung pikeun ngahasilkeun data hibrid. Éta gaduh mangpaat data lengkep sintétik sareng sawaréh sintétis.
Ku sabab kitu nawiskeun pelestarian privasi anu kuat sareng utilitas anu luhur upami dibandingkeun sareng dua anu sanés, tapi kalayan biaya langkung seueur mémori sareng waktos ngolah.
Téhnik Ngahasilkeun Data Sintétik
Mangtaun-taun, konsép data anu didamel ku mesin parantos populer. Ayeuna geus maturing.
Ieu sababaraha téknik anu dianggo pikeun ngahasilkeun data sintétik:
1. Dumasar kana distribusina
Bisi euweuh data nyata aya, tapi analis data boga gagasan teleb kumaha sebaran dataset bakal muncul; aranjeunna tiasa ngahasilkeun sampel acak tina distribusi naon waé, kalebet Normal, Eksponénsial, Chi-kuadrat, t, lognormal, sareng Seragam.
Nilai data sintétik dina metoda ieu beda-beda gumantung kana tingkat pamahaman analis ngeunaan lingkungan data nu tangtu.
2. Data real-dunya kana distribusi dipikawanoh
Usaha tiasa ngahasilkeun ku cara ngaidentipikasi distribusi anu paling pas pikeun data nyata upami aya data nyata.
Usaha tiasa nganggo pendekatan Monte Carlo pikeun ngahasilkeun upami aranjeunna hoyong nyocogkeun data nyata kana distribusi anu dipikanyaho sareng terang parameter distribusi.
Sanaos pendekatan Monte Carlo tiasa ngabantosan usaha pikeun milarian pertandingan anu pangsaéna, anu paling pas tiasa waé henteu cekap dianggo pikeun kabutuhan data sintétik perusahaan.
Usaha tiasa ngajalajah ngagunakeun modél pembelajaran mesin pikeun nyocogkeun distribusi dina kaayaan ieu.
Téhnik pembelajaran mesin, sapertos tangkal kaputusan, ngamungkinkeun organisasi pikeun modél distribusi non-klasik, anu tiasa janten multi-modal sareng kakurangan sipat umum tina distribusi anu diakui.
Usaha tiasa ngahasilkeun data sintétik anu nyambung ka data asli nganggo distribusi anu dipasang dina mesin learning ieu.
Najan kitu, modél pembelajaran mesin rentan ka overfitting, anu nyababkeun aranjeunna gagal cocog sareng data énggal atanapi ngaduga observasi ka hareup.
3. Diajar jero
Model generatif jero sapertos Variational Autoencoder (VAE) sareng Generative Adversarial Network (GAN) tiasa ngahasilkeun data sintétis.
Autoencoder variasi
VAE mangrupakeun pendekatan unsupervised nu encoder compresses dataset aslina tur ngirimkeun data ka decoder nu.
Dekoder teras ngahasilkeun kaluaran anu ngagambarkeun set data asli.
Pangajaran sistem ngalibatkeun maksimalkeun korelasi antara data input sareng kaluaran.
Jaringan Adversarial Generative
Modél GAN sacara iteratif ngalatih modél nganggo dua jaringan, generator, sareng diskriminator.
Generator nyiptakeun set data sintétik tina sakumpulan data sampel acak.
Discriminator ngabandingkeun data anu diciptakeun sacara sintétik kana set data nyata nganggo kaayaan anu tos ditetepkeun.
Panyadia Data sintétik
Data terstruktur
Platform anu disebatkeun di handap nyayogikeun data sintétik anu diturunkeun tina data tabular.
Éta réplikasi data dunya nyata anu disimpen dina tabél sareng tiasa dianggo pikeun analisis paripolah, prediksi, atanapi transaksional.
- Instill AI: Ieu mangrupikeun panyadia sistem nyiptakeun data sintétik anu ngagunakeun Generative Adversarial Networks sareng privasi diferensial.
- Betterdata: Ieu mangrupikeun panyadia solusi data sintétik anu ngajaga privasi pikeun AI, ngabagi data, sareng pamekaran produk.
- Divepale: Ieu mangrupikeun panyadia Geminai, sistem pikeun nyiptakeun set data 'kembar' kalayan fitur statistik anu sami sareng data asli.
Data Teu Terstruktur
Platform anu disebatkeun di handap beroperasi kalayan data anu henteu terstruktur, nyayogikeun barang sareng jasa data sintétik pikeun ngalatih visi sareng algoritma pangintipan.
- Datagen: Éta nyayogikeun data pelatihan simulasi 3D pikeun diajar sareng pamekaran Visual AI.
- Neurolabs: Neurolabs mangrupikeun panyadia platform data sintétik visi komputer.
- domain paralel: Ieu mangrupikeun panyadia platform data sintétik pikeun latihan sistem otonom sareng uji kasus panggunaan.
- Cognata: Ieu mangrupakeun supplier simulasi pikeun ADAS sarta pamekar wahana otonom.
- Bifrost: Éta nyayogikeun API data sintétik pikeun nyiptakeun lingkungan 3D.
tantangan
Cai mibanda sajarah panjang di Kacerdasan buatan, sarta bari eta boga loba kaunggulan, éta ogé boga drawbacks signifikan nu kudu alamat bari gawé bareng data sintétik.
Di dieu aya sababaraha di antarana:
- Seueur kasalahan tiasa aya nalika nyalin pajeulitna tina data aktual ka data sintétik.
- Sifat malleable eta ngakibatkeun biases dina kabiasaan na.
- Meureun aya sababaraha cacad disumputkeun dina kinerja algoritma dilatih ngagunakeun representasi saderhana data sintétik nu anyar surfaced bari kaayaan data sabenerna.
- Réplikasi sadaya atribut anu relevan tina data dunya nyata tiasa janten pajeulit. Ieu oge mungkin yen sababaraha aspék penting bisa overlooked sapanjang operasi ieu.
kacindekan
Produksi data sintétik jelas narik perhatian masarakat.
Metoda ieu bisa jadi teu hiji-ukuran-cocog-kabeh jawaban pikeun sakabéh kasus data-generate.
Sagedengeun ti eta, téknik bisa merlukeun kecerdasan via AI / ML sarta bisa nanganan situasi pajeulit dunya nyata nyieun data antar-patali, ideally data cocog kana domain nu tangtu.
Mangkaning, éta mangrupikeun téknologi inovatif anu ngeusian gap dimana téknologi anu ngamungkinkeun privasi sanés kakurangan.
Kiwari, sintétik produksi data bisa jadi kudu coexistence of data masking.
Dina mangsa nu bakal datang, meureun aya konvergénsi gede antara dua, hasilna solusi data-generating leuwih komprehensif.
Bagikeun pintonan anjeun dina komentar!
Leave a Reply