Как только вы войдете в сферу ИИ, вы часто будете сталкиваться с термином «синтетические данные». Проще говоря, синтетические данные — это искусственно созданные данные, которые предназначены для копирования данных реального мира.
С другой стороны, данные, генерируемые человеком, — это традиционные данные, которые собираются людьми и могут представлять собой все, что угодно: от взаимодействия в социальных сетях до денежных транзакций, от того, как вы взаимодействуете с определенным программным обеспечением, до разговоров двух человек, наборов данных по счетам, коллекции изображений и т. д.
Поскольку спрос на высококачественные данные растет, мы наблюдаем две тенденции: люди заставляют машины на основе искусственного интеллекта генерировать синтетические данные, максимально приближенные к данным, сгенерированным человеком, а некоторые настаивают на данных, сгенерированных человеком, поскольку считают, что они обладают выразительностью и реалистичностью.
В этой статье мы рассмотрим все, что вам нужно знать о данных, созданных человеком, и синтетических данных.
Что такое данные, созданные человеком, или данные реального мира?
Для начала, вы читаете эту статью, и Google изучает, сколько времени вы проводите на этом сайте, что будет использовано для улучшения SEO и общего пользовательского опыта. Другими словами, данные, сгенерированные человеком, — это не что иное, как данные, которые собираются у людей посредством различных действий, включая взаимодействие в социальных сетях, транзакции электронной коммерции, опросы, данные датчиков и многое другое.
Самая важная часть данных, созданных человеком, — это то, что они отражают реальное поведение, мнения и закономерности, часто зафиксированные в естественной среде.
Вот некоторые источники данных, созданных человеком:
- Интернет-активность: Как люди реагируют на публикации, клики, поисковые запросы и отзывы в социальных сетях.
- История покупок: Записи о покупках в Интернете, модели расходов и т. д.
- Данные датчика: Умные устройства, системы Интернета вещей и носимые устройства.
- Обратная связь: Опросы, обзоры продуктов, интервью, беседы в колл-центре и опросы.
Плюсы и минусы созданных человеком
Плюсы:
- Реальные данные: Данные, созданные человеком, дают истинное представление о том, как люди думают, действуют и принимают решения в реальных сценариях. Эта аутентичность бесценна, поскольку понимание естественных взаимодействий и предпочтений пользователей имеет важное значение для создания осмысленного и увлекательного опыта.
- Справочная информация: Прелесть данных, созданных человеком, заключается в контексте, который включает культурные, временные и ситуативные нюансы.
- Проверка: Данные реальны и их точность можно легко проверить с помощью других данных (чего нельзя сделать с синтетическими данными).
Минусы:
- Стоимость и масштабируемость: Это самый большой недостаток данных, сгенерированных человеком, поскольку сбор данных из подлинных источников обходится довольно дорого и не может быть масштабирован для задач, специфичных для данных, таких как машинное обучение.
- Конфиденциальность: Данные, созданные человеком, могут быть конфиденциальными и личными. Если с ними не обращаться должным образом, они могут повлиять на личные жизни сотен людей.
- Предубеждения: Люди предвзяты, как и сгенерированные ими данные. Данные, сгенерированные человеком, могут отражать общественные предубеждения и могут не иметь разнообразия.
Применение реальных данных
Здравоохранение
Предоставляет информацию о путях лечения пациентов, приверженности лечению и результатах лечения.
Финансовые услуги
Обеспечивает оценку рисков, кредитный рейтинг и выявление мошенничества с использованием фактических данных о транзакциях клиентов.
Автономные системы
Используется при обучении беспилотных транспортных средств управлению в реальных условиях, дорожных условиях и схемах движения.
Розничная торговля и поведение потребителей
Отслеживает реальные взаимодействия с клиентами, тенденции покупок и предпочтения для персонализированного маркетинга.
Что такое синтетические данные?
Как следует из названия, синтетические данные искусственно генерируются на основе определенных сценариев. Например, вы можете создать синтетические данные для случайного списка имен для тестирования приложения формы, которое будет выглядеть следующим образом:
| Имя | Возраст |
| Alice | 25 |
| боб | 30 |
| Чарли | 22 |
| Диана | 28 |
| Итан | 35 |
Вот некоторые из способов создания синтетических данных:
- Генерация на основе правил: Вы предоставляете предопределенные правила и параметры для генерации синтетических данных.
- Статистические модели: Здесь синтетические наборы данных создаются путем копирования статистических свойств реальных данных.
- Методы, основанные на ИИ: При таком подходе вы используете современные методы искусственного интеллекта, такие как GAN или вариационные автокодировщики, для генерации сложных синтетических данных.
Применение синтетических данных
Обучение модели ИИ
Безусловно, это самый важный вариант использования синтетических данных, поскольку вам нужен большой объем данных, который можно масштабировать для обучения модели ИИ.
Автономные транспортные средства
Синтетические данные можно использовать для создания имитируемых сред для обучения автономных транспортных средств различным сценариям.
Увеличение данных
Синтетические данные также используются для улучшения существующих наборов данных с целью улучшения результатов машинного обучения.
Плюсы и минусы синтетических данных
Плюсы:
- Защита конфиденциальности: Синтетические данные генерируются без какой-либо реальной информации о людях и не содержат никаких реальных идентификаторов, что делает их безопасными для конфиденциальности.
- Производство на заказ: Синтетические данные могут быть сгенерированы с использованием определенных параметров и правил, что делает их чрезвычайно настраиваемыми в соответствии с конкретными потребностями.
- Масштабируемость. Это еще одно большое преимущество синтетических данных по сравнению с данными, созданными человеком: вы можете масштабировать синтетические данные в соответствии со своими потребностями.
- Эффективность затрат: Поскольку его можно генерировать с помощью компьютеров и он позволяет генерировать данные в больших объемах, он считается весьма экономически эффективным по сравнению с данными, генерируемыми человеком.
Минусы:
- Отсутствие перспективы реального мира: Это, пожалуй, самый большой недостаток использования синтетических данных, поскольку плохо разработанные данные могут легко не отражать реальный мир.
- Строгие испытания: Для создания точных синтетических данных необходимо провести тщательное тестирование, чтобы сопоставить полученные данные с фактическими шаблонами данных.
- Техническая экспертиза: В отличие от данных, созданных человеком, создание точных синтетических данных требует передовых навыков и инструментов.
Ключевые различия между данными, созданными человеком, и синтетическими данными
Вот некоторые из основных различий между данными, созданными человеком, и синтетическими данными:
| Аспект | Данные, созданные человеком | Синтетические данные |
| Источник | Человеческая деятельность и взаимодействие | Алгоритмические и основанные на искусственном интеллекте модели |
| Стоимость | Дорого собирать и маркировать | Экономически эффективно при масштабировании |
| Смещение | Отражает реальные предубеждения | Контролируется во время генерации |
| конфиденциальность | Риск утечки данных | По сути анонимный |
| Масштабируемость | Ограничено деятельностью человека | Легко масштабируемый |
| Разнообразие вариантов использования | Ограничено доступностью | Возможность настройки под нужды ниши |
Как Шайп может помочь?
Shaip — одна из ведущих платформ, имеющая глобальную сеть из более чем 30,000 100 квалифицированных специалистов по данным, охватывающую более 150 стран и более XNUMX языков. Добавляя такое разнообразие базы данныхмы гарантируем, что вы получите данные, отвечающие требованиям точности и эффективности.
В ситуациях, когда конфиденциальность имеет первостепенное значение, Shaip может помочь вам, сгенерировав синтетические данные, которые будут адаптированы под ваши потребности и будут соответствовать всем правилам конфиденциальности. В здравоохраненииНапример, Шайп может создавать синтетические данные, имитирующие отчеты пациентов, не раскрывая при этом конфиденциальную информацию.
Shaip — это не просто поставщик данных. Это стратегический партнер, призванный помогать организациям раскрывать истинный потенциал ИИ.
