Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Analitik canggih sareng program pembelajaran mesin didorong ku data, tapi aksés kana data éta tiasa sesah pikeun akademisi kusabab tangtangan sareng privasi sareng prosedur bisnis.
Data sintétik, anu tiasa dibagikeun sareng dianggo ku cara anu henteu tiasa dianggo ku data aktual, mangrupikeun arah anu énggal pikeun diudag. Nanging, strategi énggal ieu sanés tanpa bahaya atanapi kalemahan, janten penting pisan yén usaha sacara saksama mertimbangkeun dimana sareng kumaha aranjeunna ngagunakeun sumber dayana.
Dina jaman AI ayeuna, urang ogé tiasa nyatakeun yén data mangrupikeun minyak énggal, tapi ngan ukur sababaraha anu linggih dina gusher. Ku alatan éta, loba jalma anu ngahasilkeun suluh sorangan, nu duanana affordable tur efisien. Éta katelah data sintétik.
Dina postingan ieu, urang bakal ningali detil data sintétik-naha anjeun kedah nganggo éta, kumaha cara ngahasilkeunna, naon anu ngabédakeunana tina data anu saleresna, kasus panggunaan naon anu tiasa dianggo, sareng seueur deui.
Janten, naon Data Sintétik?
Lamun susunan data asli teu nyukupan dina hal kualitas, jumlah, atawa diversity, data sintétik bisa dipaké pikeun ngalatih model AI gaganti data sajarah nyata.
Nalika data anu tos aya henteu nyumponan syarat bisnis atanapi ngagaduhan résiko privasi nalika dianggo pikeun ngembangkeun learning mesin model, software test, atawa kawas, data sintétik bisa jadi alat signifikan pikeun usaha AI perusahaan.
Kantun nyarios, data sintétik sering dianggo gaganti data aktual. Langkung tepatna, éta data anu ditandaan sacara artifisial sareng diproduksi ku simulasi atanapi algoritma komputer.
Data sintétik nyaéta informasi anu geus dijieun ku program komputer sacara artifisial tinimbang salaku hasil tina kajadian nu sabenerna. Pausahaan bisa nambahkeun data sintétik kana data latihan maranéhna pikeun nutupan sakabéh pamakéan sarta situasi tepi, ngurangan biaya ngumpulkeun data, atawa nyugemakeun peraturan privasi.
Data jieunan ayeuna langkung diaksés ti kantos berkat perbaikan dina kakuatan ngolah sareng panyimpen data sapertos méga. Data sintétik ngaronjatkeun kreasi solusi AI anu leuwih mangpaat pikeun sakabéh pamaké tungtung, sarta éta undoubtedly ngembangkeun alus.
Kumaha data sintétik penting sareng naha anjeun kedah nganggo éta?
Nalika ngalatih modél AI, pamekar sering peryogi set data ageung kalayan panyiri anu tepat. Lamun diajarkeun ku data anu leuwih variatif, jaringan neural ngalakukeun leuwih akurat.
Ngumpulkeun sareng panyiri ieu datasets masif anu ngandung ratusan atanapi malah jutaan barang, kumaha oge, tiasa nyéépkeun waktos sareng artos. Harga pikeun ngahasilkeun data latihan tiasa dikirangan pisan ku ngagunakeun data sintétis. Contona, lamun dijieun sacara artifisial, gambar latihan nu hargana $5 lamun dibeuli ti a panyadia panyiri data tiasa disilihtukeurkeun pikeun 0.05 Dollar AS.
Data sintétik tiasa ngirangan masalah privasi anu aya hubunganana sareng data anu berpotensi sénsitip anu dihasilkeun tina dunya saleresna bari ogé ngirangan biaya.
Dibandingkeun sareng data asli, anu henteu tiasa ngagambarkeun spéktrum lengkep fakta ngeunaan dunya nyata, éta tiasa ngabantosan ngirangan prasangka. Ku cara méré kajadian anu teu biasa anu ngagambarkeun kamungkinan anu masuk akal tapi tiasa nangtang pikeun meunangkeun tina data anu sah, data sintétik tiasa nawiskeun karagaman anu langkung ageung.
Data sintétik tiasa janten pas pikeun proyék anjeun kusabab alesan anu didaptarkeun di handap ieu:
1. Kakuatan modél
Tanpa kedah kéngingkeun éta, aksés data anu langkung variatif pikeun modél anjeun. Kalayan data sintétik, anjeun tiasa ngalatih modél anjeun nganggo varian jalma anu sami sareng rupa-rupa potongan rambut, rambut wajah, kacamata, pose sirah, jsb. nyanghareupan jeung nguatkeun eta.
2. Pasualan tepi diperhatikeun
A saimbang susunan data leuwih dipikaresep ku machine learning algoritma. Pikirkeun deui conto urang ngeunaan pangenal wajah. Katepatan modélna bakal ningkat (sareng kanyataanna, sababaraha usaha ieu ngan ukur kieu), sareng aranjeunna bakal ngahasilkeun modél anu langkung moral upami aranjeunna ngahasilkeun data sintétik tina raray anu langkung poék pikeun ngeusian jurang datana. Tim bisa nutupan sakabeh kasus pamakéan, kaasup kasus tepi dimana data langka atawa euweuh, kalayan bantuan data sintétik.
3. Ieu bisa didapet leuwih gancang ti data "aktual".
Tim tiasa ngahasilkeun sajumlah ageung data sintétik gancang. Ieu hususna kapaké nalika data kahirupan nyata gumantung kana kajadian sporadis. Tim tiasa sesah kéngingkeun data dunya nyata anu cukup dina kaayaan jalan anu parah nalika ngumpulkeun data pikeun mobil anu nyetir, contona, kusabab jarang. Pikeun nyepetkeun prosés anotasi anu susah, para ilmuwan data tiasa nyetél algoritma pikeun otomatis labél data sintétik nalika dihasilkeun.
4. Ieu secures informasi privasi pamaké
Perusahaan tiasa ngalaman kasusah kaamanan nalika nanganan data sénsitip, gumantung kana bisnis sareng jinis data. Inpormasi kaséhatan pribadi (PHI), contona, sering dilebetkeun kana data rawat inap di industri kasehatan sareng kedah diurus kalayan kaamanan anu paling luhur.
Kusabab data sintétik henteu kalebet inpormasi ngeunaan jalma anu saleresna, masalah privasi diréduksi. Pertimbangkeun ngagunakeun data sintétik salaku alternatif upami tim anjeun kedah taat kana undang-undang privasi data anu tangtu.
Data nyata Vs data sintétik
Di dunya nyata, data nyata dicandak atanapi diukur. Nalika aya anu nganggo smartphone, laptop, atanapi komputer, nganggo arloji, ngaksés halaman wéb, atanapi ngadamel transaksi online, jinis data ieu langsung dibangkitkeun.
Salaku tambahan, survey tiasa dianggo pikeun nyayogikeun data asli (online sareng offline). Setélan digital ngahasilkeun data sintétik. Iwal porsi nu teu diturunkeun tina sagala acara real-dunya, data sintétik dijieun dina cara nu hasil meniru data sabenerna dina watesan kualitas fundamental.
Pamanggih ngagunakeun data sintétik salaku gaganti pikeun data aktual pisan ngajangjikeun sabab bisa dipaké pikeun nyadiakeun data latihan yén learning mesin model merlukeun. Tapi teu tangtu éta kacerdasan buatan bisa ngaréngsékeun unggal pasualan anu timbul di dunya anu sabenerna.
Nganggo kasus
Data sintétik mangpaat pikeun rupa-rupa kaperluan komérsial, kaasup palatihan modél, validasi modél, jeung nguji produk anyar. Kami bakal daptar sababaraha séktor anu parantos ngalaksanakeun aplikasina pikeun diajar mesin:
1. Palayanan Kaséhatan
Dibikeun sensitipitas datana, séktor kasehatan cocog pikeun panggunaan data sintétis. Data sintétik tiasa dianggo ku tim pikeun ngarékam fisiologi unggal jinis pasien anu mungkin aya, ku kituna ngabantosan diagnosis panyakit anu langkung gancang sareng akurat.
Modél deteksi melanoma Google mangrupikeun ilustrasi anu pikaresepeun kusabab éta kalebet data sintétik jalma anu gaduh warna kulit anu langkung poék (wewengkon data klinis anu hanjakalna kirang diwakilan) pikeun masihan modél éta kapasitas pikeun fungsina sacara efektif pikeun sadaya jinis kulit.
2. Mobil
Simulators sering dianggo ku perusahaan nyiptakeun mobil anu nyetir mandiri pikeun ngévaluasi kinerja. Nalika cuaca parah, contona, ngumpulkeun data jalan nyata tiasa picilakaeun atanapi sesah.
Ngandelkeun tes langsung sareng mobil saleresna di jalan umumna sanés ide anu saé sabab aya seueur teuing variabel anu kedah dipertimbangkeun dina sadaya kaayaan nyetir anu béda.
3. Portability Data
Pikeun tiasa ngabagikeun data pelatihanna ka batur, organisasi butuh metode anu dipercaya sareng aman. Nyumputkeun inpormasi anu tiasa diidentifikasi sacara pribadi (PII) sateuacan ngadamel set data umum nyaéta aplikasi anu pikaresepeun pikeun data sintétik. Nukeur data data panalungtikan ilmiah, data médis, data sosiologis, jeung widang séjénna nu bisa ngandung PII, disebut data sintétik ngajaga privasi.
4. kaamanan
Organisasi langkung aman berkat data sintétik. Ngeunaan conto pangenal raray urang deui, anjeun tiasa wawuh sareng frasa "palsu jero," anu ngajelaskeun poto atanapi pidéo buatan. Palsu jero tiasa diproduksi ku usaha pikeun nguji sistem pangenalan raray sareng kaamanan sorangan. Data sintétik ogé dianggo dina panjagaan vidéo pikeun ngalatih modél langkung gancang sareng langkung mirah.
Data sintétik sareng Pembelajaran Mesin
Pikeun ngawangun modél anu padet sareng dipercaya, algoritma pembelajaran mesin peryogi jumlah data anu ageung pikeun diolah. Dina henteuna data sintétik, ngahasilkeun volume data anu ageung bakal janten tantangan.
Dina domain sapertos visi komputer atanapi pamrosésan gambar, dimana pamekaran modél difasilitasi ku pamekaran data sintétik awal, éta tiasa pisan signifikan. Pamekaran anyar dina widang pangakuan gambar nyaéta panggunaan Generative Adversarial Networks (GANs). Biasana diwangun ku dua jaringan: generator sareng diskriminator.
Bari jaringan discriminator boga tujuan pikeun misahkeun poto nu sabenerna ti nu palsu, jaringan generator fungsi pikeun ngahasilkeun gambar sintétik nu considerably leuwih sarupa jeung gambar dunya nyata.
Dina pembelajaran mesin, GAN mangrupikeun sawaréh ti kulawarga jaringan saraf, dimana duanana jaringan terus diajar sareng berkembang ku cara nambihan titik sareng lapisan anyar.
Nalika nyieun data sintétik, anjeun boga pilihan pikeun ngarobah lingkungan jeung tipe data sakumaha diperlukeun pikeun ngaronjatkeun kinerja model urang. Bari akurasi pikeun data sintétik bisa gampang attained kalawan skor kuat, akurasi keur dilabélan data real-time aya kalana tiasa pisan mahal.
Kumaha anjeun tiasa ngahasilkeun data sintétik?
Pendekatan anu digunakeun pikeun nyieun kumpulan data sintétik nyaéta kieu:
Dumasar kana distribusi statistik
Strategi anu dianggo dina hal ieu nyaéta nyandak nomer tina distribusi atanapi ningali sebaran statistik anu saleresna pikeun nyiptakeun data palsu anu katingalina sabanding. Data nyata tiasa henteu aya dina sababaraha kaayaan.
Élmuwan data tiasa ngahasilkeun set data anu ngandung sampel acak tina distribusi naon waé upami anjeunna gaduh pamahaman anu jero ngeunaan distribusi statistik dina data aktual. Sebaran normal, sebaran eksponensial, sebaran chi-kuadrat, sebaran lognormal, sareng seueur deui ngan ukur sababaraha conto sebaran probabilitas statistik anu tiasa dianggo pikeun ngalakukeun ieu.
Tingkat pangalaman élmuwan data sareng kaayaan éta bakal gaduh dampak anu signifikan dina akurasi modél anu dilatih.
Gumantung kana modél
Téhnik ieu ngawangun modél anu ngitung paripolah anu dititénan sateuacan ngagunakeun modél éta pikeun ngahasilkeun data acak. Intina, ieu ngalibatkeun nyocogkeun data nyata kana data tina distribusi anu dipikanyaho. Pendekatan Monte Carlo teras tiasa dianggo ku korporasi pikeun nyiptakeun data palsu.
Salaku tambahan, distribusi ogé tiasa dipasang nganggo modél pembelajaran mesin kawas tangkal kaputusan. Élmuwan data kudu nengetan ramalan, sanajan, salaku tangkal kaputusan ilaharna overfit alatan kesederhanaan jeung ékspansi jero maranéhanana.
Kalayan diajar anu jero
Diajar jero model nu make model Variational Autoencoder (VAE) atawa Generative Adversarial Network (GAN) dua cara pikeun nyieun data sintétik. Modél pembelajaran mesin anu teu diawaskeun kalebet VAEs.
Éta diwangun ku encoders, nu ngaleutikan tur kompak data aslina, sarta decoders, nu scrutinize data ieu nyadiakeun ngagambarkeun data nyata. Ngajaga input sareng kaluaran data idéntik sabisa mangrupikeun tujuan dasar VAE. Dua jaringan saraf lawan nyaéta modél GAN sareng jaringan adversarial.
Jaringan munggaran, katelah jaringan generator, tanggung jawab pikeun ngahasilkeun data palsu. Jaringan discriminator, jaringan kadua, jalan ku ngabandingkeun dijieun data sintétik jeung data aktual dina usaha pikeun ngaidentipikasi naha dataset nyaeta curang. Diskriminator ngageterkeun generator nalika mendakan set data palsu.
Angkatan di handap ieu data anu disayogikeun ka diskriminator salajengna dirobih ku generator. Hasilna, diskriminator janten langkung saé dina waktosna dina ningali set data palsu. Modél sapertos kitu sering dianggo dina séktor kauangan pikeun deteksi panipuan ogé dina séktor kasehatan pikeun pencitraan médis.
Augmentasi Data mangrupikeun metode anu béda anu dianggo ku para ilmuwan data pikeun ngahasilkeun langkung seueur data. Sakuduna teu salah kaprah jeung data palsu, sanajan. Kantun nyarios, augmentation data mangrupikeun tindakan nambihan data énggal kana set data asli anu parantos aya.
Nyiptakeun sababaraha gambar tina hiji gambar, contona, ku nyaluyukeun orientasi, kacaangan, pembesaran, sareng seueur deui. Sakapeung, set data saleresna dianggo ngan ukur inpormasi pribadi anu sésana. Anonimisasi data nyaéta naon ieu, sareng sakumpulan data sapertos kitu ogé henteu dianggap salaku data sintétik.
Tantangan & watesan data sintétik
Sanaos data sintétik ngagaduhan sababaraha mangpaat anu tiasa ngabantosan perusahaan dina kagiatan élmu data, éta ogé ngagaduhan watesan anu tangtu:
- Kapercayaan data: Kanyaho umum yén unggal modél pembelajaran mesin/pembelajaran jero ngan ukur saé sapertos data anu disayogikeun. Kualitas data sintétik dina kontéks ieu pakuat patalina sareng kualitas data input sareng modél anu dianggo pikeun ngahasilkeun data. Penting pikeun mastikeun yén henteu aya bias dina data sumber, sabab ieu tiasa jelas pisan dicerminkeun dina data sintétis. Salajengna, sateuacan ngadamel ramalan, kualitas data kedah dikonfirmasi sareng diverifikasi.
- Merlukeun pangaweruh, usaha, jeung waktu: Sedengkeun nyieun data sintétik bisa jadi leuwih basajan tur leuwih murah batan nyieun data asli, éta teu merlukeun pangaweruh, waktu, jeung usaha.
- Réplikasi anomali: The replica sampurna data real-dunya teu mungkin; data sintétik ngan bisa ngadeukeutan eta. Ku alatan éta, sababaraha outlier nu aya dina data nyata bisa jadi teu katutupan ku data sintétik. Anomali data langkung signifikan tibatan data biasa.
- Ngadalikeun produksi jeung mastikeun kualitas: Data sintétik dimaksudkeun pikeun ngayakeun réplikasi data dunya nyata. Verifikasi manual data janten penting. Penting pikeun pariksa katepatan data sateuacan ngalebetkeun kana mesin learning/model learning deep pikeun set data pajeulit anu dijieun sacara otomatis ngagunakeun algoritma.
- Eupan balik pangguna: Salaku data sintétik mangrupakeun konsép novél, teu sadaya jelema bakal siap yakin ramalan dijieun kalawan eta. Ieu nunjukkeun yén pikeun ningkatkeun katampi pangguna, mimitina kedah ningkatkeun pangaweruh ngeunaan utilitas data sintétik.
hareup
Pamakéan data sintétik parantos ningkat sacara dramatis dina dékade saméméhna. Sanaos ngahémat waktos sareng artos perusahaan, éta sanés tanpa kakuranganana. Ieu lacks outliers, nu lumangsung sacara alami dina data sabenerna sarta kritis pikeun akurasi dina sababaraha model.
Perhatikeun ogé yén kualitas data sintétik sering gumantung kana data input anu dianggo pikeun nyiptakeun; bias dina data input bisa gancang nyebarkeun kana data sintétik, sahingga milih data kualitas luhur salaku titik awal teu kudu overstated.
Tungtungna, éta peryogi kadali kaluaran salajengna, kalebet ngabandingkeun data sintétik sareng data nyata anu ditandaan ku manusa pikeun pariksa yén panyimpangan henteu diwanohkeun. Sanajan halangan ieu, data sintétik tetep widang ngajangjikeun.
Éta ngabantosan urang nyiptakeun solusi AI novél sanajan data dunya nyata henteu sayogi. Anu paling penting, éta ngamungkinkeun perusahaan pikeun ngawangun produk anu langkung inklusif sareng nunjukkeun karagaman konsumen ahirna.
Dina mangsa nu bakal datang data-disetir, kumaha oge, data sintétik intends pikeun mantuan para ilmuwan data pikeun ngalakukeun tugas novel jeung kreatif nu bakal nangtang pikeun ngalengkepan kalayan data real-dunya nyalira.
kacindekan
Dina kasus nu tangtu, data sintétik bisa alleviate a deficit data atawa kurangna data relevan di jero hiji bisnis atawa organisasi. Kami ogé ningali strategi mana anu tiasa ngabantosan dina ngahasilkeun data sintétik sareng saha anu tiasa nyandak kauntungan tina éta.
Kami ogé nyarioskeun sababaraha kasusah anu aya dina ngungkulan data sintétik. Pikeun pembuatan kaputusan komérsial, data nyata bakal salawasna jadi favored. Sanajan kitu, data realistis mangrupa pilihan pangalusna salajengna lamun data atah leres sapertos teu bisa diasupan pikeun analisis.
Nanging, kedah émut yén pikeun ngahasilkeun data sintétik, para élmuwan data anu gaduh pamahaman anu kuat ngeunaan modél data diperyogikeun. Pamahaman lengkep ngeunaan data nyata sareng sakulilingna ogé penting. Ieu penting pisan pikeun mastikeun yén, upami aya, data anu dihasilkeun akurat sakumaha mungkin.
Leave a Reply