Viimeisin sanonta tietojen olevan uusi öljy pitää paikkansa, ja aivan kuten tavallista polttoainettasi, sitä on vaikea saada.
Vielä, reaalimaailman tiedot ruokkii minkä tahansa organisaation koneoppimista ja tekoälyaloitteita. Laadukkaan koulutusdatan saaminen projekteihinsa on kuitenkin haaste. Tämä johtuu siitä, että vain harvat yritykset voivat käyttää tietovirtaa, kun taas loput tekevät oman. Ja tämä synteettiseksi dataksi kutsuttu itse tehty harjoitusdata on tehokasta, edullista ja saatavilla.
Mutta mikä on synteettinen data? Kuinka yritys voi tuottaa näitä tietoja, voittaa haasteet ja hyödyntää sen etuja?
Mikä on synteettinen data?
Synteettinen data on tietokoneella tuotettua tietoa, josta on nopeasti tulossa vaihtoehto todelliselle datalle. Sen sijaan, että tietokonealgoritmit kerättäisiin tosielämän dokumentaatiosta, ne luovat synteettistä dataa.
Synteettinen data on keinotekoista syntyy algoritmeilla tai tietokonesimulaatioilla, jotka heijastavat tilastollisesti tai matemaattisesti todellista tietoa.
Synteettisellä tiedolla on tutkimuksen mukaan samat ennustavat ominaisuudet kuin todellisella tiedolla. Se luodaan mallintamalla todellisen datan tilastollisia malleja ja ominaisuuksia.
Toimialan trendit?
Mukaan Gartner Tutkimuksessa synteettinen data voisi olla parempi tekoälyn koulutustarkoituksiin. On ehdotettu, että synteettinen data voisi joskus osoittautua hyödyllisemmäksi kuin todellinen data, joka on kerätty todellisista tapahtumista, ihmisistä tai esineistä. Tämä synteettinen tiedon tehokkuus on syy syvä oppiminen hermoverkkojen kehittäjät käyttävät sitä yhä enemmän huippuluokan tekoälymallien kehittämiseen.
Synteettisiä tietoja koskevassa raportissa ennustettiin, että vuoteen 2030 mennessä suurin osa tiedoista käytetään koneoppimismalli koulutustarkoitukset olisivat tietokonesimulaatioiden, algoritmien, tilastollisten mallien ja muiden avulla tuotettua synteettistä dataa. Synteettisen datan osuus markkinatiedoista on kuitenkin tällä hetkellä alle 1 % 2024 sen odotetaan muodostavan yli 60 % kaikesta tuotetusta tiedosta.
Miksi käyttää synteettistä dataa?
Kun edistyneitä tekoälysovelluksia kehitetään, yritysten on vaikea hankkia suuria määriä laadukkaita tietojoukkoja ML-mallien harjoittelua varten. Synteettinen data kuitenkin auttaa datatieteilijöitä ja kehittäjiä selviytymään näistä haasteista ja kehittämään erittäin uskottavia ML-malleja.
Mutta miksi käyttää synteettistä dataa?
Tarvittava aika tuottaa synteettistä tietoa on paljon vähemmän kuin tiedon hankkiminen todellisista tapahtumista tai objekteista. Yritykset voivat hankkia synteettistä dataa ja kehittää räätälöidyn tietojoukon projektiinsa nopeammin kuin reaalimaailmasta riippuvat tietojoukot. Yritykset voivat siis lyhyessä ajassa saada käsiinsä selitettyjä ja merkittyjä laatutietoja.
Oletetaan esimerkiksi, että tarvitset tietoja tapahtumista, joita esiintyy harvoin tai joista on vain vähän tietoja. Tällöin on mahdollista luoda synteettistä dataa todellisten datanäytteiden perusteella, varsinkin kun dataa tarvitaan reunatapauksiin. Toinen synteettisten tietojen käytön etu on se, että se eliminoi tietosuojaongelmat, koska tiedot eivät perustu olemassa olevaan henkilöön tai tapahtumaan.
Lisätty ja anonymisoitu versus synteettinen data
Synteettistä dataa ei pidä sekoittaa lisättyihin tietoihin. Tietojen lisääminen on tekniikka, jota kehittäjät käyttävät lisätäkseen uusia tietoja olemassa olevaan tietojoukkoon. Ne voivat esimerkiksi kirkastaa kuvaa, rajata tai kiertää.
Anonyymejä tietoja poistaa kaikki henkilökohtaiset tunnistetiedot viranomaisten käytäntöjen ja standardien mukaisesti. Siksi anonymisoidut tiedot ovat erittäin tärkeitä talous- tai terveydenhuoltomalleja kehitettäessä.
Vaikka anonymisoituja tai lisättyjä tietoja ei pidetä osana synteettinen data. Mutta kehittäjät voivat tehdä synteettistä dataa. Yhdistämällä nämä kaksi tekniikkaa, kuten yhdistämällä kaksi autokuvaa, voit kehittää täysin uuden synteettisen kuvan autosta.
Synteettisten tietojen tyypit
Kehittäjät käyttävät synteettisiä tietoja, koska niiden avulla he voivat käyttää korkealaatuisia tietoja, jotka peittävät henkilökohtaiset luottamukselliset tiedot säilyttäen samalla todellisen tiedon tilastolliset ominaisuudet. Synteettiset tiedot jaetaan yleensä kolmeen pääluokkaan:
Täysin synteettinen
Se ei sisällä tietoja alkuperäisistä tiedoista. Sen sijaan dataa tuottava tietokoneohjelma käyttää tiettyjä parametreja alkuperäisestä tiedosta, kuten piirteiden tiheyttä. Sitten, käyttämällä tällaista todellista ominaisuutta, se generoi satunnaisesti arvioidut ominaisuustiheydet generatiivisten menetelmien perusteella, mikä varmistaa täydellisen tietojen yksityisyyden datan todellisuuden kustannuksella.
Osittain synteettinen
Se korvaa tietyt synteettisen tiedon tietyt arvot todellisella tiedolla. Lisäksi osittain synteettinen data korvaa tietyt alkuperäisessä datassa olevat aukot, ja datatieteilijät käyttävät mallipohjaisia menetelmiä tämän tiedon tuottamiseen.
Hybridi
Se yhdistää sekä todellisen maailman datan että synteettisen tiedon. Tämäntyyppinen data poimii satunnaisia tietueita alkuperäisestä tietojoukosta ja korvaa ne synteettisillä tietueilla. Se tarjoaa synteettisten ja osittain synteettisten tietojen edut yhdistämällä tietojen yksityisyyden hyödyllisyyteen.
Käytä koteloita synteettisille tiedoille?
Vaikka synteettiset tiedot ovat tietokonealgoritmin luomia, ne edustavat todellista dataa tarkasti ja luotettavasti. Lisäksi synteettiselle datalle on monia käyttötapauksia. Sen käyttö tuntuu kuitenkin erittäin arkaluontoisen tiedon korvikkeena, erityisesti ei-tuotantoympäristöissä koulutusta, testausta ja analysointia varten. Jotkut synteettisen datan parhaista käyttötapauksista ovat:
koulutus
Mahdollisuus saada tarkka ja luotettava ML-malli riippuu tiedoista, joihin sitä koulutetaan. Ja kehittäjät ovat riippuvaisia synteettisistä tiedoista tosielämässä harjoitustiedot on vaikea saada. Koska synteettinen data lisää todellisen datan arvoa ja poistaa ei-näytteet (harvinaiset tapahtumat tai kuviot), se auttaa lisäämään tekoälymallien tehokkuutta.
Testaus
Kun datalähtöinen testaus on kriittistä ML-mallin kehitykselle ja menestykselle, on käytettävä synteettistä dataa. Syynä on, että synteettistä dataa on paljon helpompi käyttää ja nopeampi hankkia kuin sääntöpohjaista dataa. Se on myös skaalautuva, luotettava ja joustava.
analyysi
Synteettisessä datassa ei ole harhaa, jota tyypillisesti esiintyy reaalimaailman tiedoissa. Se tekee synteettisestä datasta hyvin sopivan tietojoukon harvinaisten tapahtumien tekoälymallien stressitestaukseen. Se myös analysoi datamallin mahdollista käyttäytymistä.
Synteettisen datan edut
Datatieteilijät etsivät aina korkealaatuista tietoa, joka on luotettavaa, tasapainoista, puolueetonta ja edustaa tunnistettavia malleja. Joitakin synteettisten tietojen käytön etuja ovat:
- Synteettistä dataa on helpompi luoda, sen merkitseminen vie vähemmän aikaa ja se on tasapainoisempaa.
- Koska synteettinen data täydentää reaalimaailman dataa, se helpottaa tietopuutteiden täyttämistä reaalimaailmassa
- Se on skaalautuva, joustava ja varmistaa yksityisyyden tai henkilötietojen suojan.
- Se ei sisällä tietojen päällekkäisyyttä, harhaa ja epätarkkuuksia.
- On pääsy tietoihin, jotka liittyvät reunatapauksiin tai harvinaisiin tapahtumiin.
- Tiedontuotanto on nopeampaa, halvempaa ja tarkempaa.
Synteettisten tietojoukkojen haasteet
Kuten kaikki uudet tiedonkeruumenetelmät, myös synteettiseen dataan liittyy haasteita.
- ensimmäinen Suurin haaste on synteettisten tietojen puuttuminen harha. Vaikka nämä reaalimaailman tiedoissa esiintyvät luonnollisesti poikkeavat arvot poistetaan tietojoukoista, ne auttavat kouluttamaan ML-malleja tarkasti.
- synteettisten tietojen laatu voivat vaihdella koko tietojoukossa. Koska tiedot luodaan siemen- tai syöttödatan avulla, synteettisen tiedon laatu riippuu siemendatan laadusta. Jos siementiedoissa on harhaa, voit turvallisesti olettaa, että lopullisissa tiedoissa on harhaa.
Ihmisten kirjoittajien tulee tarkistaa synteettiset tietojoukot huolellisesti tarkkuuden varmistamiseksi käyttämällä joitakin laadunvalvontamenetelmiä.
Synteettisen tiedon generointimenetelmät
Synteettisen datan luomiseksi on kehitettävä luotettava malli, joka voi jäljitellä autenttista tietojoukkoa. Sitten, riippuen todellisessa tietojoukossa olevista datapisteistä, on mahdollista luoda samanlaisia synteettisiin tietokokonaisuuksiin.
Tehdä tämä, tietojen tutkijat hyödyntää neuroverkkoja, jotka pystyvät luomaan synteettisiä tietopisteitä, jotka ovat samanlaisia kuin alkuperäisessä jakelussa olevat. Jotkut hermoverkot tuottavat dataa ovat:
Variaatioautokooderit
Variaatioautoenkooderit tai VAE ottavat alkuperäisen jakelun, muuntaa sen piileväksi jakeluksi ja muuntaa sen takaisin alkuperäiseen tilaan. Tämä koodaus- ja dekoodausprosessi saa aikaan "rekonstruktiovirheen". Nämä valvomattomat datanmuodostusmallit ovat taitavia oppimaan tiedon jakelun luontaista rakennetta ja kehittämään monimutkaisen mallin.
Generatiiviset kilpailevat verkot
Toisin kuin variaatioautoenkooderit, valvomaton malli, generatiiviset vastakkaiset verkot tai GAN on valvottu malli, jota käytetään erittäin realististen ja yksityiskohtaisten tietojen esittämiseen. Tässä menetelmässä kaksi hermoverkkoihin on koulutettu – yksi generaattoriverkko tuottaa väärennettyjä datapisteitä ja toinen erottelija yrittää tunnistaa todelliset ja väärennetyt datapisteet.
Useiden harjoituskierrosten jälkeen generaattori on taitava luomaan täysin uskottavia ja realistisia väärennettyjä tietopisteitä, joita erottaja ei pysty tunnistamaan. GAN toimii parhaiten synteettistä materiaalia luotaessa jäsentämätön tieto. Jos asiantuntijat eivät kuitenkaan ole rakentaneet ja kouluttaneet sitä, se voi luoda väärennettyjä datapisteitä rajoitetusti.
Neuraalinen säteilykenttä
Tätä synteettistä tiedon luontimenetelmää käytetään luotaessa uusia näkymiä olemassa olevasta osittain nähdystä 3D-näkymästä. Neural Radiance Field tai NeRF-algoritmi analysoi joukon kuvia, määrittää niissä polttopisteitä ja interpoloi ja lisää kuvia kuviin. Kun katsot staattista 3D-kuvaa liikkuvana 5D-kohtauksena, se ennustaa kunkin vokselin koko sisällön. Kun NeRF on yhdistetty hermoverkkoon, se täyttää kuvan puuttuvat osat kohtauksessa.
Vaikka NeRF on erittäin toimiva, se on hidas renderöidä ja harjoitella ja saattaa tuottaa huonolaatuisia käyttökelvottomia kuvia.
Joten mistä voit saada synteettistä dataa?
Toistaiseksi vain harvat erittäin edistyneet koulutustietojoukon tarjoajat ovat pystyneet toimittamaan korkealaatuista synteettistä dataa. Voit käyttää avoimen lähdekoodin työkaluja, kuten Synteettinen Data Vault. Jos kuitenkin haluat hankkia erittäin luotettavan tietojoukon, Shaip on oikea paikka mennä, sillä ne tarjoavat laajan valikoiman harjoitustietoja ja merkintäpalveluita. Lisäksi kokemuksensa ja vakiintuneiden laatuparametrien ansiosta ne palvelevat laajaa toimialaa ja tarjoavat tietojoukkoja useille ML-projekteille.