Med utviklingen av teknologien har det vært mangel på data brukt av ML-modeller. For å fylle dette gapet genereres eller simuleres mange syntetiske data / kunstige data for å trene ML-modeller. Primær datainnsamling, selv om den er svært pålitelig, er ofte kostbar og tidkrevende, og derfor er det en økende etterspørsel etter simulerte data som kanskje eller kanskje ikke er nøyaktige og imiterer virkelige opplevelser. Artikkelen nedenfor prøver bare å utforske fordeler og ulemper.
Hva er løftet om syntetiske data, og når skal det brukes?
Syntetiske data er algoritmisk generert i stedet for å bli produsert av hendelser i den virkelige verden. Ekte data, er direkte observert fra den virkelige verden. Den brukes til å få den beste innsikten. Selv om ekte data er verdifulle, er de vanligvis kostbare, tidkrevende å samle inn og umulige på grunn av personvernproblemer. Syntetiske data blir dermed et sekundært/alternativ til ekte data og kan brukes til å utvikle nøyaktige og avanserte AI-modeller. Dette kunstig genererte data brukes sammen med ekte data for å bygge et forbedret datasett som ikke er full av de iboende feilene til ekte data.
Syntetiske data brukes best til å teste et nyutviklet system der reelle data er utilgjengelige eller partiske. Syntetiske data kan også supplere reelle data, som er små, ikke kan deles, ubrukelige og ikke kan flyttes.
Er syntetiske data et must-have og avgjørende for fremtiden til AI?
Datavitenskap fagfolk introduserer informasjon til AI-modellen for å utvikle syntetiske data som kan brukes til produktdemonstrasjoner og intern prototyping. For eksempel kan finansinstitusjoner bruke syntetiske data for å simulere markedssvingninger og atferd for å identifisere svindel og ta bedre beslutninger.
Syntetiske data brukes også for å øke nøyaktigheten og effektiviteten til maskinlæringsmodeller. Data fra virkeligheten kan ikke redegjøre for alle kombinasjonene i hendelser som er sannsynlige eller sannsynlige for å skje i den virkelige verden. Syntetiske data kan brukes til å generere innsikt for kantsaker og hendelser som ennå ikke har skjedd i den virkelige verden.
Hva er risikoen ved syntetiske data?
En av de største fordelene med syntetiske data er utvilsomt kostnadseffektivitet og mangelen på personvernhensyn. Det kommer imidlertid med sitt sett med begrensninger og risikoer.
For det første er kvaliteten på de syntetiske dataene ofte avhengig av modellen som bidro til å skape og utvikle dem. Videre, før du bruker syntetiske data, må den gjennomgå en rekke verifiseringstrinn for å sikre sannheten til resultatene ved å sammenligne dem med menneskeannoterte, virkelige datamodeller.
Syntetiske data kan også være misvisende, og ikke helt immune mot personvernproblemer. I tillegg kan det være færre mottakere for syntetiske data, da de kan oppfattes som falske eller understandard.
Til slutt spørsmål angående metodene som brukes til lage syntetiske data kan også oppstå. Spørsmål angående åpenheten til datagenereringsteknikkene må også besvares.
Hvorfor bruke syntetiske data?
Å skaffe store mengder kvalitetsdata for å trene en modell innenfor den forhåndsinnstilte tidsrammen er utfordrende for mange virksomheter. I tillegg er manuell merking av data en langsom og kostbar prosess. Det er derfor å generere syntetiske data kan hjelpe bedrifter med å overvinne disse utfordringene og raskt utvikle troverdige modeller.
Syntetiske data reduserer avhengigheten av originale data og begrenser behovet for å fange det. Det er en enklere, kostnadseffektiv og tidsbesparende metode for å generere datasett. Store mengder kvalitetsdata kan utvikles på mye kortere tid sammenlignet med virkelige data. Det er spesielt nyttig for å generere data basert på kanthendelser – hendelser som sjelden forekommer. I tillegg kan syntetiske data automatisk merkes og kommenteres etter hvert som de genereres, noe som reduserer tiden det tar for datamerking.
Når personvernhensyn og datasikkerhet er primære bekymringer, syntetiske datasett kan brukes til å minimere risikoen. Data fra den virkelige verden må anonymiseres for å kunne anses som brukbare som treningsdata. Selv med anonymisering som fjerning av identifikatorer fra datasettet, er det fortsatt mulig for en annen variabel å fungere som en identifiserende variabel. Heldigvis er det aldri tilfelle med syntetiske data, da de aldri var basert på en virkelig person eller en virkelig hendelse.
Fordeler med syntetiske data fremfor ekte data
De største fordelene med syntetiske datasett over originale datasett er
- Med syntetiske data er det mulig å generere en ubegrenset mengde data i henhold til modellkravet.
- Med syntetiske data er det mulig å bygge et kvalitetsdatasett som kan være risikabelt og kostbart å samle inn.
- Med syntetiske data er det mulig å innhente data av høy kvalitet som automatisk merkes og kommenteres.
- Datagenerering og merknader er ikke som tidkrevende slik det er med ekte data.
Hvorfor bruke syntetiske data (syntetiske vs ekte data)
Ekte data kan være farlig å skaffe
Det viktigste er at ekte data noen ganger kan være farlige å skaffe. Hvis du for eksempel tar autonome kjøretøy, kan AI ikke forventes å bare stole på virkelige data for å teste modellen. AI som kjører det autonome kjøretøyet må teste modellen for å unngå krasj, men å få tak i krasj kan være risikabelt, dyrt og upålitelig – noe som gjør simuleringer til det eneste alternativet for testing.
Ekte data kan være basert på sjeldne hendelser
Hvis de virkelige dataene er vanskelige å skaffe på grunn av hendelsens sjeldenhet, er syntetiske data den eneste løsningen. Syntetiske data kan brukes til å generere data basert på sjeldne hendelser for å trene modellene.
Syntetiske data kan tilpasses
Syntetiske data kan tilpasses og kontrolleres av brukeren. For å sikre at de syntetiske dataene ikke går glipp av kantsaker, kan de suppleres med ekte data. I tillegg kan hendelsesfrekvensen, distribusjonen og mangfoldet kontrolleres av brukeren.
Syntetiske data kommer med automatisk merknad
En av grunnene til at syntetiske data foretrekkes fremfor ekte data, er at de kommer med perfekt merknad. I stedet for å annotere dataene for hånd, kommer syntetiske data med automatiserte merknader for hvert objekt. Du trenger ikke betale ekstra for datamerking som gjør syntetiske data til et mer kostnadseffektivt valg.
Syntetiske data gir mulighet for ikke-synlige datakommentarer
Det er noen elementer i visuelle data som mennesker iboende ikke er i stand til å tolke, og dermed kommentere. Det er en av de viktigste årsakene til industriens press mot syntetiske data. For eksempel kan applikasjoner utviklet basert på infrarøde bilder eller radarsyn bare fungere på syntetiske datakommentarer fordi det menneskelige øyet ikke kan forstå bildene.
Hvor kan du bruke syntetiske data?
Med nye verktøy og produkter som lanseres, kan syntetiske data spille en stor rolle i utviklingen av Kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller.
Akkurat nå utnyttes syntetiske data i stor grad av – datasyn og tabelldata.
Med datasyn oppdager AI-modeller mønstre i bilder. Kameraer, utstyrt med datasynsapplikasjoner, brukes i mange bransjer som droner, bilindustri og medisin. Tabelldata får mye oppmerksomhet fra forskere. Syntetiske data åpner dørene for å utvikle applikasjoner for helse som hittil har vært begrenset på grunn av bekymringer om brudd på personvernet.
Syntetiske datautfordringer
Det er tre store utfordringer ved bruk av syntetiske data. De er:
Bør gjenspeile virkeligheten
Syntetiske data skal gjenspeile virkeligheten så nøyaktig som mulig. Imidlertid er det noen ganger umulig å generere syntetiske data som ikke inneholder elementer av personopplysninger. På baksiden, hvis de syntetiske dataene ikke gjenspeiler virkeligheten, vil de ikke være i stand til å vise mønstre som er nødvendige for modelltrening og testing. Å trene modellene dine på urealistiske data gir ikke troverdig innsikt.
Bør være blottet for partiskhet
I likhet med ekte data, kan syntetiske data også være utsatt for historisk skjevhet. Syntetiske data kan reprodusere skjevheter hvis de genereres for nøyaktig fra de virkelige dataene. Data forskere må ta hensyn til skjevheter når man utvikler ML-modeller for å sikre at de nylig genererte syntetiske dataene er mer representative for virkeligheten.
Bør være fri for personvernhensyn
Hvis de syntetiske dataene som genereres fra de virkelige dataene er for like hverandre, kan det også skape de samme personvernproblemene. Når data fra den virkelige verden inneholder personlige identifikatorer, kan de syntetiske dataene som genereres av dem også være underlagt personvernregler.
Siste tanker: syntetiske data åpner for nye muligheter
Når du setter syntetiske data og virkelige data opp mot hverandre, er de syntetiske dataene ikke langt bak på tre punkter – raskere datainnsamling, fleksibilitet og skalerbarhet. Ved å justere parameterne er det mulig å generere et nytt datasett som kan være farlig å samle inn eller kanskje ikke er tilgjengelig i virkeligheten.
Syntetiske data hjelper til med å spå, forutse markedstrender og utarbeide robuste planer for fremtiden. Dessuten, syntetiske data kan brukes til å teste sannheten til modeller, deres premisser og ulike utfall.
Endelig kan syntetiske data gjøre mye mer innovative ting enn ekte data kan oppnå. Med syntetiske data er det mulig å mate modeller med scenarier som vil gi oss et glimt inn i fremtiden.
