Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Uchanganuzi wa hali ya juu na mipango ya kujifunza mashine huchochewa na data, lakini ufikiaji wa data hiyo unaweza kuwa mgumu kwa wasomi kutokana na changamoto za faragha na taratibu za biashara.
Data ya syntetisk, ambayo inaweza kushirikiwa na kutumiwa kwa njia ambazo data halisi haiwezi, ni mwelekeo mpya unaowezekana wa kufuata. Hata hivyo, mkakati huu mpya haukosi hatari au hasara, kwa hivyo ni muhimu kwamba wafanyabiashara wafikirie kwa uangalifu ni wapi na jinsi wanatumia rasilimali zao.
Katika enzi ya sasa ya AI, tunaweza pia kusema kwamba data ni mafuta mapya, lakini ni wachache tu waliochaguliwa wameketi kwenye gusher. Kwa hiyo, watu wengi wanazalisha mafuta yao wenyewe, ambayo ni ya bei nafuu na yenye ufanisi. Inajulikana kama data ya syntetisk.
Katika chapisho hili, tutaangalia kwa kina data ya sanisi—kwa nini unapaswa kuitumia, jinsi ya kuizalisha, ni nini kinachoifanya kuwa tofauti na data halisi, ni matukio gani ya matumizi inaweza kutumika, na mengi zaidi.
Kwa hivyo, Data ya Synthetic ni nini?
Wakati seti halisi za data hazitoshelezi kwa ubora, nambari, au utofauti, data ya sanisi inaweza kutumika kufunza miundo ya AI badala ya data halisi ya kihistoria.
Wakati data iliyopo haikidhi mahitaji ya biashara au ina hatari za faragha inapotumiwa kutayarisha mashine kujifunza mifano, programu za majaribio, au kadhalika, data ya sanisi inaweza kuwa zana muhimu kwa juhudi za shirika za AI.
Kwa kifupi, data ya syntetisk hutumiwa mara kwa mara badala ya data halisi. Kwa usahihi zaidi, ni data ambayo imetambulishwa na kutolewa kwa masimulizi au algoriti za kompyuta.
Data ya syntetisk ni habari ambayo imeundwa na programu ya kompyuta kwa njia ya bandia badala ya kama matokeo ya matukio halisi. Kampuni zinaweza kuongeza data ya sanisi kwenye data zao za mafunzo ili kushughulikia hali zote za matumizi na makali, kupunguza gharama ya kukusanya data au kukidhi kanuni za faragha.
Data Bandia sasa inafikiwa zaidi kuliko wakati mwingine wowote kutokana na uboreshaji wa nishati ya kuchakata na mbinu za kuhifadhi data kama vile wingu. Data ya syntetisk inaboresha uundaji wa suluhisho za AI ambazo ni za manufaa zaidi kwa watumiaji wote wa mwisho, na bila shaka hiyo ni maendeleo mazuri.
Je, data ya syntetisk ni muhimu na kwa nini unapaswa kuitumia?
Wakati wa kufunza miundo ya AI, wasanidi programu mara nyingi huhitaji hifadhidata kubwa zilizo na lebo sahihi. Inapofundishwa na data tofauti zaidi, mitandao ya neural fanya kwa usahihi zaidi.
Kukusanya na kuweka lebo kwenye hifadhidata hizi kubwa zilizo na mamia au hata mamilioni ya bidhaa, hata hivyo, kunaweza kuchukua muda na pesa bila sababu. Bei ya kutoa data ya mafunzo inaweza kupunguzwa sana kwa kutumia data ya syntetisk. Kwa mfano, ikiwa imeundwa kimantiki, picha ya mafunzo ambayo inagharimu $5 inaponunuliwa kutoka kwa a mtoa huduma wa kuweka lebo data inaweza kugharimu $0.05 pekee.
Data ya syntetisk inaweza kupunguza wasiwasi wa faragha kuhusiana na data inayoweza kuwa nyeti inayotolewa kutoka kwa ulimwengu halisi huku pia ikipunguza gharama.
Ikilinganishwa na data halisi, ambayo haikuweza kuonyesha kwa usahihi wigo kamili wa ukweli kuhusu ulimwengu halisi, inaweza kusaidia kupunguza chuki. Kwa kutoa matukio yasiyo ya kawaida ambayo yanawakilisha uwezekano unaokubalika lakini inaweza kuwa changamoto kupata kutoka kwa data halali, data sanisi inaweza kutoa utofauti mkubwa zaidi.
Data ya syntetisk inaweza kutoshea mradi wako kwa sababu zilizoorodheshwa hapa chini:
1. Uimara wa mfano
Bila kulazimika kuipata, fikia data anuwai zaidi ya miundo yako. Ukiwa na data ya sanisi, unaweza kutoa mafunzo kwa kielelezo chako kwa kutumia vibadala vya mtu yuleyule aliye na mitindo mbalimbali ya nywele, nywele za uso, miwani, mkao wa kichwa, n.k., pamoja na ngozi, sifa za kabila, muundo wa mifupa, mabaka na sifa nyinginezo ili kuzalisha kipekee. nyuso na kuimarisha.
2. Kesi za makali zinazingatiwa
A uwiano seti ya data inapendekezwa kwa kujifunza kwa mashine algorithms. Fikiria nyuma kwa mfano wetu wa utambuzi wa uso. Usahihi wa mifano yao ingeboreshwa (na kwa kweli, baadhi ya biashara hizi zilifanya hivi), na wangetoa mfano wa maadili zaidi ikiwa wangetoa data ya maandishi ya nyuso za ngozi nyeusi ili kujaza mapengo yao ya data. Timu zinaweza kushughulikia matukio yote ya utumiaji, ikiwa ni pamoja na matukio makali ambapo data ni chache au haipo, kwa usaidizi wa data sanisi.
3. Inaweza kupatikana kwa haraka zaidi kuliko data "halisi".
Timu zinaweza kutoa idadi kubwa ya data ya syntetisk haraka. Hii ni muhimu hasa wakati data halisi inategemea matukio ya hapa na pale. Huenda timu zikapata ugumu wa kupata data ya kutosha ya ulimwengu halisi kuhusu hali mbaya ya barabarani huku ikikusanya data ya gari linalojiendesha, kwa mfano, kutokana na uchache wao. Ili kuharakisha mchakato mgumu wa ufafanuzi, wanasayansi wa data wanaweza kuweka kanuni za kuweka lebo kiotomatiki data sintetiki inapotolewa.
4. Inalinda maelezo ya faragha ya mtumiaji
Kampuni zinaweza kuwa na matatizo ya usalama wakati wa kushughulikia data nyeti, kulingana na biashara na aina ya data. Taarifa za afya ya kibinafsi (PHI), kwa mfano, mara nyingi hujumuishwa katika data ya wagonjwa katika sekta ya afya na lazima zishughulikiwe kwa usalama wa hali ya juu.
Kwa sababu data ya syntetisk haijumuishi taarifa kuhusu watu halisi, masuala ya faragha yanapunguzwa. Fikiria kutumia data ya syntetisk kama njia mbadala ikiwa timu yako inapaswa kuzingatia sheria fulani za faragha za data.
Data Halisi Vs Data Synthetic
Katika ulimwengu wa kweli, data halisi hupatikana au kupimwa. Mtu anapotumia simu mahiri, kompyuta ya mkononi, au kompyuta, kuvaa saa ya mkononi, kufikia tovuti, au kufanya muamala mtandaoni, aina hii ya data huzalishwa papo hapo.
Zaidi ya hayo, tafiti zinaweza kutumika kutoa data halisi (mtandaoni na nje ya mtandao). Mipangilio ya dijiti hutoa data ya sintetiki. Isipokuwa sehemu ambayo haikutokana na matukio yoyote ya ulimwengu halisi, data ya sanisi huundwa kwa njia ambayo huiga kwa ufanisi data halisi kulingana na sifa za kimsingi.
Wazo la kutumia data ya syntetisk kama mbadala wa data halisi ni ya kuahidi sana kwani inaweza kutumika kutoa data ya mafunzo ambayo mashine ya kujifunza mifano zinahitaji. Lakini si hakika kwamba bandia akili inaweza kutatua kila suala linalotokea katika ulimwengu halisi.
Tumia kesi
Data ya syntetisk ni muhimu kwa madhumuni mbalimbali ya kibiashara, ikiwa ni pamoja na mafunzo ya mfano, uthibitishaji wa mfano na majaribio ya bidhaa mpya. Tutaorodhesha sekta chache ambazo zimeongoza katika matumizi yake ya kujifunza kwa mashine:
1. afya
Kwa kuzingatia unyeti wa data zake, sekta ya afya inafaa kwa matumizi ya data ya syntetisk. Data ya syntetisk inaweza kutumika na timu kurekodi fiziolojia ya kila aina ya mgonjwa ambayo inaweza kuwepo, hivyo kusaidia katika utambuzi wa haraka na sahihi zaidi wa magonjwa.
Muundo wa Google wa kutambua melanoma ni kielelezo cha kuvutia cha hili kwa kuwa unajumuisha data ya kisanii ya watu walio na ngozi nyeusi (eneo la data ya kimatibabu ambayo inawakilishwa kidogo sana) ili kutoa muundo huo uwezo wa kufanya kazi kwa ufanisi kwa aina zote za ngozi.
2. Magari
Viigaji hutumiwa mara kwa mara na kampuni zinazounda magari yanayojiendesha ili kutathmini utendakazi. Wakati hali ya hewa ni mbaya, kwa mfano, kukusanya data halisi ya barabara inaweza kuwa hatari au ngumu.
Kutegemea majaribio ya moja kwa moja na magari halisi barabarani kwa ujumla si wazo zuri kwa kuwa kuna vigeu vingi sana vya kuzingatia katika hali zote tofauti za uendeshaji.
3. Kubebeka kwa Data
Ili kuweza kushiriki data yao ya mafunzo na wengine, mashirika yanahitaji mbinu za kuaminika na salama. Kuficha taarifa zinazoweza kutambulika kibinafsi (PII) kabla ya kuweka seti ya data kwa umma ni programu nyingine inayovutia ya data sanisi. Kubadilishana data za utafiti wa kisayansi, data ya matibabu, data ya kijamii na nyanja zingine ambazo zinaweza kuwa na PII, hurejelewa kama data ya syntetisk inayohifadhi faragha.
4. Usalama
Mashirika ni salama zaidi kutokana na data ya sintetiki. Kuhusiana na mfano wetu wa utambuzi wa sura tena, unaweza kuwa unajua maneno "bandia sana," ambayo yanafafanua picha au video za kubuni. Feki za kina zinaweza kuzalishwa na wafanyabiashara ili kujaribu utambuzi wao wa uso na mifumo ya usalama. Data ya syntetisk pia hutumiwa katika ufuatiliaji wa video ili kutoa mafunzo kwa wanamitindo kwa haraka zaidi na kwa gharama nafuu.
Data Synthetic na Kujifunza kwa Mashine
Ili kuunda muundo thabiti na wa kuaminika, algoriti za kujifunza kwa mashine zinahitaji kiasi kikubwa cha data ili kuchakatwa. Kwa kukosekana kwa data ya syntetisk, kutoa idadi kubwa ya data itakuwa ngumu.
Katika vikoa kama vile kuona kwa kompyuta au kuchakata picha, ambapo uundaji wa miundo unawezeshwa na uundaji wa data ya awali ya sintetiki, inaweza kuwa muhimu sana. Maendeleo mapya katika nyanja ya utambuzi wa picha ni matumizi ya Mitandao ya Kiadui ya Uzalishaji (GANs). Kawaida huwa na mitandao miwili: jenereta na kibaguzi.
Ingawa mtandao wa kibaguzi unalenga kutenganisha picha halisi kutoka kwa zile ghushi, mtandao wa jenereta hufanya kazi kutoa picha za sanisi ambazo zinafanana zaidi na picha za ulimwengu halisi.
Katika kujifunza kwa mashine, GAN ni kikundi kidogo cha familia ya mtandao wa neva, ambapo mitandao yote miwili hujifunza kila mara na kukuza kwa kuongeza nodi na safu mpya.
Wakati wa kuunda data ya sanisi, una chaguo la kubadilisha mazingira na aina ya data inavyohitajika ili kuboresha utendakazi wa modeli. Ingawa usahihi wa data ya syntetisk unaweza kupatikana kwa urahisi kwa alama thabiti, usahihi wa data ya wakati halisi iliyo na lebo inaweza kuwa ghali sana wakati fulani.
Unawezaje kutoa data ya syntetisk?
Mbinu zinazotumiwa kuunda mkusanyiko wa data sintetiki ni kama ifuatavyo:
Kulingana na usambazaji wa takwimu
Mkakati unaotumika katika kesi hii ni kuchukua nambari kutoka kwa usambazaji au kuangalia usambazaji halisi wa takwimu ili kuunda data ya uwongo ambayo inaonekana kulinganishwa. Data halisi inaweza kuwa haipo kabisa katika hali fulani.
Mwanasayansi wa data anaweza kutoa mkusanyiko wa data ulio na sampuli nasibu ya usambazaji wowote ikiwa ana ufahamu wa kina wa usambazaji wa takwimu katika data halisi. Usambazaji wa kawaida, usambazaji wa kielelezo, usambazaji wa chi-mraba, usambazaji usio wa kawaida, na zaidi ni mifano michache tu ya usambaaji wa uwezekano wa takwimu ambao unaweza kutumika kufanya hivi.
Kiwango cha uzoefu wa mwanasayansi wa data na hali hiyo kitakuwa na athari kubwa kwa usahihi wa modeli iliyofunzwa.
Kulingana na mfano
Mbinu hii huunda kielelezo ambacho huchangia tabia inayozingatiwa kabla ya kutumia modeli hiyo kutoa data nasibu. Kwa asili, hii inajumuisha kufaa data halisi kwa data kutoka kwa usambazaji unaojulikana. Mbinu ya Monte Carlo basi inaweza kutumiwa na mashirika kuunda data bandia.
Kwa kuongeza, ugawaji pia unaweza kuwekwa kwa kutumia mifano ya kujifunza mashine kama miti ya maamuzi. Wanasayansi wa data lazima izingatie utabiri, ingawa, miti ya maamuzi kwa kawaida hupita kiasi kutokana na urahisi wake na upanuzi wa kina.
Pamoja na kujifunza kwa kina
Kujifunza kwa kina miundo inayotumia miundo ya Variational Autoencoder (VAE) au Generative Adversarial Network (GAN) ni njia mbili za kuunda data sanisi. Miundo ya kujifunza ya mashine isiyosimamiwa ni pamoja na VAE.
Zinaundwa na programu za kusimba, ambazo hupunguza na kuunganisha data asili, na avkodare, ambazo huchunguza data hii ili kutoa uwakilishi wa data halisi. Kuweka data ya pembejeo na matokeo sawa iwezekanavyo ni lengo la msingi la VAE. Mitandao miwili ya neva inayopingana ni miundo ya GAN na mitandao pinzani.
Mtandao wa kwanza, unaojulikana kama mtandao wa jenereta, unasimamia kutoa data bandia. Mtandao wa kibaguzi, mtandao wa pili, hufanya kazi kwa kulinganisha data ya sanisi iliyoundwa na data halisi katika juhudi za kubaini kama seti ya data ni ya ulaghai. Kibaguzi huarifu jenereta inapogundua mkusanyiko wa data ghushi.
Kundi lifuatalo la data iliyotolewa kwa kibaguzi hurekebishwa na jenereta. Kwa hivyo, mbaguzi anakuwa bora baada ya muda katika kugundua hifadhidata za uwongo. Aina hii ya muundo hutumiwa mara kwa mara katika sekta ya fedha kwa ajili ya kugundua ulaghai na pia katika sekta ya afya kwa picha za matibabu.
Uongezaji Data ni njia tofauti ambayo wanasayansi wa data hutumia kutoa data zaidi. Haipaswi kuwa na makosa na data bandia, ingawa. Kwa kifupi, kuongeza data ni kitendo cha kuongeza data mpya kwenye hifadhidata halisi ambayo tayari ipo.
Kuunda picha kadhaa kutoka kwa picha moja, kwa mfano, kwa kurekebisha mwelekeo, mwangaza, ukuzaji, na zaidi. Wakati mwingine, seti halisi ya data hutumiwa na taarifa ya kibinafsi pekee iliyosalia. Ufichaji utambulisho wa data ndio hii, na seti ya data kama hiyo pia haifai kuzingatiwa kama data ya syntetisk.
Changamoto na vikwazo vya data ya Synthetic
Ingawa data ya syntetisk ina manufaa mbalimbali ambayo inaweza kusaidia makampuni na shughuli za sayansi ya data, pia ina vikwazo fulani:
- Kuegemea kwa data: Inajulikana kuwa kila modeli ya kujifunza/kujifunza kwa kina ni sawa na data inayolishwa. Ubora wa data sanisi katika muktadha huu unahusiana sana na ubora wa data ya ingizo na modeli inayotumika kutoa data. Ni muhimu kuhakikisha kuwa hakuna upendeleo uliopo katika data chanzo, kwani hizi zinaweza kuakisiwa kwa uwazi sana katika data ya sanisi. Zaidi ya hayo, kabla ya kufanya utabiri wowote, ubora wa data unapaswa kuthibitishwa na kuthibitishwa.
- Inahitaji maarifa, bidii, na wakati: Ingawa kuunda data sanisi kunaweza kuwa rahisi na kwa bei nafuu kuliko kuunda data halisi, kunahitaji maarifa, wakati na juhudi.
- Kuiga hitilafu: Replica kamili ya data ya ulimwengu halisi haiwezekani; data ya syntetisk inaweza tu kukadiria. Kwa hivyo, baadhi ya bidhaa za nje ambazo zipo katika data halisi haziwezi kufunikwa na data ya syntetisk. Hitilafu za data ni muhimu zaidi kuliko data ya kawaida.
- Kudhibiti uzalishaji na kuhakikisha ubora: Data ya syntetisk inakusudiwa kunakili data ya ulimwengu halisi. Uthibitishaji wa data kwa mikono inakuwa muhimu. Ni muhimu kuthibitisha usahihi wa data kabla ya kuijumuisha katika mifano ya kujifunza kwa mashine/kujifunza kwa kina kwa seti ngumu za data zilizoundwa kiotomatiki kwa kutumia algoriti.
- Maoni ya mtumiaji: Kwa kuwa data ya syntetisk ni dhana ya riwaya, sio kila mtu atakuwa tayari kuamini utabiri uliofanywa nayo. Hii inaonyesha kwamba ili kuongeza kukubalika kwa mtumiaji, ni muhimu kwanza kuongeza ujuzi wa matumizi ya data synthetic.
Baadaye
Utumiaji wa data sintetiki umeongezeka sana katika muongo uliopita. Ingawa inaokoa muda na pesa za kampuni, sio bila shida zake. Haina viambajengo, ambavyo hutokea kiasili katika data halisi na ni muhimu kwa usahihi katika baadhi ya miundo.
Inafaa pia kuzingatia kwamba ubora wa data ya syntetisk mara nyingi hutegemea data ya uingizaji inayotumiwa kuunda; upendeleo katika data ya ingizo unaweza kuenea kwa haraka katika data ya syntetisk, hivyo basi kuchagua data ya ubora wa juu kama mahali pa kuanzia haipaswi kuzidishwa.
Hatimaye, inahitaji udhibiti zaidi wa matokeo, ikiwa ni pamoja na kulinganisha data ya sanisi na data halisi iliyofafanuliwa na binadamu ili kuthibitisha kuwa tofauti haziletwi. Licha ya vizuizi hivi, data ya syntetisk inabaki kuwa uwanja wa kuahidi.
Inatusaidia kuunda masuluhisho mapya ya AI hata wakati data ya ulimwengu halisi haipatikani. Kwa kiasi kikubwa zaidi, huwezesha makampuni ya biashara kuunda bidhaa zinazojumuisha zaidi na zinaonyesha utofauti wao wa watumiaji.
Katika siku zijazo zinazoendeshwa na data, hata hivyo, data ya sanisi inanuia kusaidia wanasayansi wa data kutekeleza riwaya na kazi za ubunifu ambazo zingekuwa changamoto kukamilisha kwa data ya ulimwengu halisi pekee.
Hitimisho
Katika hali fulani, data ya syntetisk inaweza kupunguza nakisi ya data au ukosefu wa data muhimu ndani ya biashara au shirika. Pia tuliangalia ni mikakati gani inaweza kusaidia katika utengenezaji wa data ya sintetiki na ni nani anayeweza kufaidika nayo.
Pia tulizungumza kuhusu baadhi ya matatizo yanayotokana na kushughulika na data ya sintetiki. Kwa kufanya maamuzi ya kibiashara, data halisi itapendelewa kila wakati. Hata hivyo, data halisi ndiyo chaguo bora zaidi wakati data mbichi ya kweli haipatikani kwa uchanganuzi.
Hata hivyo, ni lazima ikumbukwe kwamba ili kuzalisha data ya synthetic, wanasayansi wa data wenye ufahamu thabiti wa modeli ya data wanahitajika. Uelewa wa kina wa data halisi na mazingira yake pia ni muhimu. Hii ni muhimu ili kuhakikisha kwamba, ikiwa inapatikana, data iliyotolewa ni sahihi iwezekanavyo.
Acha Reply