Tekniikan kehittyessä ML-mallien käyttämistä tiedoista on ollut pulaa. Tämän aukon täyttämiseksi luodaan tai simuloidaan paljon synteettistä dataa/keinotekoista dataa ML-mallien kouluttamiseksi. Vaikka ensisijainen tiedonkeruu on erittäin luotettavaa, se on usein kallista ja aikaa vievää, ja siksi on olemassa kasvava kysyntä simuloiduille tiedoille, jotka voivat olla tai eivät ole tarkkoja ja jäljittelevät todellisia kokemuksia. Alla oleva artikkeli yrittää vain tutkia etuja ja haittoja.
Mikä on synteettisen datan lupaus ja milloin sitä käytetään?
Synteettiset tiedot on algoritmisesti luotu sen sijaan, että se olisi tuotettu todellisten tapahtumien seurauksena. Todellista dataa havaitaan suoraan todellisesta maailmasta. Sitä käytetään parhaiden näkemysten saamiseksi. Vaikka todellinen data on arvokasta, sen kerääminen on yleensä kallista, aikaa vievää ja mahdotonta yksityisyysongelmien vuoksi. Synteettisestä tiedosta tulee siten toissijainen/vaihtoehto todelliselle datalle, ja sitä voidaan käyttää tarkkojen ja kehittyneitä AI-malleja. Tämä keinotekoisesti tuotettua dataa käytetään yhdessä todellisen tiedon kanssa parannetun tietojoukon rakentamiseen, joka ei ole täynnä todellisen tiedon luontaisia vikoja.
Synteettistä dataa käytetään parhaiten testaamaan äskettäin kehitettyä järjestelmää, jossa todellista dataa ei ole saatavilla tai se on puolueellinen. Synteettiset tiedot voivat myös täydentää todellista dataa, joka on pientä, jakamatonta, käyttökelvotonta ja liikkumatonta.
Onko synteettinen data pakollinen ja välttämätön tekoälyn tulevaisuudelle?
Tietotiede Ammattilaiset tuovat tietoa tekoälymalliin kehittääkseen synteettistä dataa, jota voidaan käyttää tuotteiden esittelyyn ja sisäiseen prototyyppien valmistukseen. Esimerkiksi rahoituslaitokset voivat käyttää synteettistä dataa simuloidakseen markkinoiden vaihtelua ja käyttäytymistä petosten tunnistamiseksi ja parempien päätösten tekemiseksi.
Synteettistä dataa käytetään myös koneoppimismallien tarkkuuden ja tehokkuuden parantamiseen. Todellisen maailman tiedot ei voi selittää kaikkia tapahtumien yhdistelmiä, jotka ovat uskottavia tai todennäköisiä todellisessa maailmassa. Synteettisten tietojen avulla voidaan luoda oivalluksia reunatapauksista ja tapahtumista, joita ei ole vielä tapahtunut todellisessa maailmassa.
Mitkä ovat synteettisen tiedon riskit?
Yksi synteettisen tiedon suurimmista eduista on epäilemättä kustannustehokkuus ja yksityisyyteen liittyvien huolenaiheiden puute. Se sisältää kuitenkin rajoituksensa ja riskinsä.
Ensinnäkin synteettisen datan laatu riippuu usein mallista, joka auttoi luomaan ja kehittämään sitä. Lisäksi ennen synteettisen datan käyttöä sen on läpäistävä useita varmennusvaiheita tulosten todenmukaisuuden varmistamiseksi vertaamalla sitä ihmisen annotoituihin todellisiin tietomalleihin.
Synteettiset tiedot voivat myös olla harhaanjohtavia, eivätkä ne ole täysin immuuneja tietosuojaongelmille. Lisäksi synteettisen tiedon vastaanottajia voisi olla vähemmän, koska se voidaan pitää väärennöksenä tai aliarvoisena.
Lopuksi kysymyksiä käytetyistä menetelmistä luoda synteettistä dataa voisi myös syntyä. Myös tiedontuotantotekniikoiden läpinäkyvyyttä koskeviin kysymyksiin on löydettävä vastaus.
Miksi käyttää synteettistä dataa?
Suurien laadukkaiden tietomäärien hankkiminen mallin kouluttamiseksi ennalta määrätyssä ajassa on haastavaa monille yrityksille. Lisäksi tietojen manuaalinen merkitseminen on hidas ja kallis prosessi. Siksi synteettisen tiedon tuottaminen voi auttaa yrityksiä voittamaan nämä haasteet ja kehittämään uskottavia malleja nopeasti.
Synteettinen data vähentää riippuvuutta alkuperäiset tiedot ja rajoittaa sen vangitsemisen tarvetta. Se on helpompi, kustannustehokas ja aikaa säästävä tapa luoda tietojoukkoja. Suuria määriä laadukasta dataa voidaan kehittää paljon lyhyemmässä ajassa verrattuna todelliseen dataan. Se on erityisen hyödyllinen luotaessa tietoa reunatapahtumiin – harvoin tapahtuviin tapahtumiin. Lisäksi synteettiset tiedot voidaan merkitä ja merkitä automaattisesti sitä luotaessa, mikä vähentää tietojen merkitsemiseen kuluvaa aikaa.
Kun yksityisyys ja tietoturva ovat ensisijaisia huolenaiheita, synteettiset tietojoukot voidaan käyttää riskien minimoimiseen. Reaalimaailman tiedot on anonymisoitava, jotta niitä voidaan pitää käyttökelpoisina harjoitustiedot. Jopa anonymisoinnilla, kuten tunnisteiden poistamisella tietojoukosta, on silti mahdollista, että toinen muuttuja toimii tunnistusmuuttujana. Onneksi näin ei ole koskaan synteettisten tietojen tapauksessa, koska se ei koskaan perustunut todelliseen henkilöön tai todelliseen tapahtumaan.
Synteettisen datan edut todelliseen dataan verrattuna
Synteettisten tietojoukkojen tärkeimmät edut verrattuna alkuperäiset tietojoukot olemme
- Synteettisellä datalla on mahdollista tuottaa rajaton määrä dataa mallivaatimuksen mukaisesti.
- Synteettisten tietojen avulla on mahdollista rakentaa laadukas tietojoukko, jonka kerääminen voi olla riskialtista ja kallista.
- Synteettisten tietojen avulla on mahdollista hankkia korkealaatuista dataa, joka on automaattisesti merkitty ja merkitty.
- Tietojen luominen ja huomautukset eivät ole sellaisia aikaavievä kuten todellisen datan kanssa.
Miksi käyttää synteettistä dataa (synteettinen vs. todellinen data)
Oikean tiedon hankkiminen voi olla vaarallista
Mikä tärkeintä, oikean tiedon hankkiminen voi joskus olla vaarallista. Jos otat esimerkiksi autonomiset ajoneuvot, tekoälyn ei voida odottaa luottavan vain reaalimaailman tietoihin mallin testaamisessa. Itseohjautuvaa ajoneuvoa käyttävän tekoälyn on testattava mallia törmäyksien välttämiseksi, mutta törmäyksien saaminen käsiksi voi olla riskialtista, kallista ja epäluotettavaa, joten simulaatiot ovat ainoa vaihtoehto testaukseen.
Todelliset tiedot voivat perustua harvinaisiin tapahtumiin
Jos todellista dataa on vaikea hankkia tapahtuman harvinaisuuden vuoksi, synteettinen data on ainoa ratkaisu. Synteettistä dataa voidaan käyttää harvinaisiin tapahtumiin perustuvan tiedon tuottamiseen mallien kouluttamiseksi.
Synteettisiä tietoja voidaan mukauttaa
Synteettistä dataa voi muokata ja hallita käyttäjä. Jotta synteettisestä tiedosta ei jää reunatapauksia, sitä voidaan täydentää todellisella tiedolla. Lisäksi käyttäjä voi hallita tapahtumatiheyttä, jakautumista ja diversiteettiä.
Synteettisten tietojen mukana tulee automaattinen merkintä
Yksi syistä, miksi synteettistä dataa pidetään parempana kuin todellista dataa, on täydellinen merkintä. Sen sijaan, että tiedot merkittäisiin käsin, synteettiset tiedot sisältävät automaattisia merkintöjä jokaiselle objektille. Sinun ei tarvitse maksaa ylimääräistä tietomerkinnöistä, mikä tekee synteettisistä tiedoista kustannustehokkaamman valinnan.
Synteettiset tiedot mahdollistavat ei-näkyvien tietojen merkinnän
Visuaalisessa datassa on joitain elementtejä, joita ihmiset eivät luonnostaan pysty tulkitsemaan ja siten kommentoimaan. Se on yksi tärkeimmistä syistä, miksi teollisuus pyrkii käyttämään synteettistä dataa. Esimerkiksi infrapunakuviin tai tutkanäköön perustuvat sovellukset voivat toimia vain synteettisten tietojen annotaatioiden kanssa, koska ihmissilmä ei ymmärrä kuvia.
Missä voit käyttää synteettistä dataa?
Uusien työkalujen ja tuotteiden julkaisun myötä synteettisellä tiedolla voi olla merkittävä rooli kehitystyössä Tekoäly ja koneoppimismallit.
Tällä hetkellä synteettistä dataa hyödyntävät laajasti - tietokonenäkö ja taulukkotiedot.
Tietokonenäön avulla tekoälymallit havaitsevat kuvioita kuvista. Tietokonenäkösovelluksilla varustettuja kameroita käytetään monilla teollisuudenaloilla, kuten droneissa, autoteollisuudessa ja lääketieteessä. Taulukkotiedot ovat saaneet paljon vetoa tutkijoilta. Synteettinen data avaa ovet sellaisten terveyssovellusten kehittämiselle, joita tähän asti rajoitettiin tietosuojaloukkausten vuoksi.
Synteettisen datan haasteet
Synteettisen tiedon käyttöön liittyy kolme suurta haastetta. He ovat:
Pitäisi heijastaa todellisuutta
Synteettisen tiedon tulee kuvastaa todellisuutta mahdollisimman tarkasti. Joskus se on kuitenkin mahdotonta tuottaa synteettistä tietoa joka ei sisällä henkilötietojen osia. Toisaalta, jos synteettinen data ei heijasta todellisuutta, se ei pysty esittämään malleja, joita tarvitaan mallin koulutukseen ja testaukseen. Mallien kouluttaminen epärealististen tietojen avulla ei tuota uskottavia oivalluksia.
Pitäisi olla vailla puolueellisuutta
Samoin kuin todellinen data, myös synteettiset tiedot voivat olla alttiita historialliselle harhalle. Synteettiset tiedot voivat toistaa harhoja, jos se luodaan liian tarkasti todellisista tiedoista. Tietotieteilijät on otettava huomioon harha ML-malleja kehitettäessä varmistaakseen, että äskettäin luotu synteettinen data edustaa paremmin todellisuutta.
Pitäisi olla vapaa yksityisyydensuojasta
Jos reaalimaailman tiedoista luodut synteettiset tiedot ovat liian samankaltaisia toistensa kanssa, sekin voi aiheuttaa samoja tietosuojaongelmia. Kun tosielämän tiedot sisältävät henkilötunnisteita, myös niiden tuottamat synteettiset tiedot voivat olla tietosuojasäännösten alaisia.
Viimeiset ajatukset: synteettinen data avaa uusia mahdollisuuksia
Kun vertaat synteettistä dataa ja reaalimaailman dataa keskenään, synteettinen data ei ole kaukana jäljessä kolmella tavalla – nopeammalla tiedonkeruulla, joustavuudella ja skaalautumalla. Parametreja säätämällä on mahdollista luoda uusi tietojoukko, jonka kerääminen voi olla vaarallista tai ei välttämättä ole saatavilla todellisuudessa.
Synteettiset tiedot auttavat ennustamaan, ennakoimaan markkinatrendejä ja laatimaan vankkoja tulevaisuudensuunnitelmia. Lisäksi, Synteettisellä datalla voidaan testata mallien todenperäisyyttä, niiden lähtökohtaa ja erilaisia tuloksia.
Lopuksi synteettisellä datalla voidaan tehdä paljon innovatiivisempia asioita kuin todellisella datalla. Synteettisten tietojen avulla on mahdollista syöttää malleihin skenaarioita, jotka antavat meille kurkistuksen tulevaisuuteen.
