Последняя поговорка о том, что новое масло — это новое масло, верна, и, как и обычное топливо, его становится все труднее найти.
Тем не менее, данные из реального мира подпитывает инициативы любой организации в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако получение качественных обучающих данных для их проектов является сложной задачей. Это потому, что только несколько компаний могут получить доступ к потоку данных, в то время как остальные делают свой собственный. И эти самодельные обучающие данные, называемые синтетическими данными, эффективны, недороги и доступны.
Но что именно синтетические данные? Как бизнес может генерировать эти данные, преодолевать трудности и использовать свои преимущества?
Что такое синтетические данные?
Синтетические данные — это компьютерные данные, которые быстро становятся альтернативой реальным данным. Вместо того, чтобы собирать из реальной документации, компьютерные алгоритмы генерируют синтетические данные.
Синтетические данные искусственно генерируется с помощью алгоритмов или компьютерного моделирования, которые статистически или математически отражают данные реального мира.
Синтетические данные, согласно исследованиям, обладают теми же прогностическими свойствами, что и фактические данные. Он генерируется путем моделирования статистических закономерностей и свойств реальных данных.
Тенденции отрасли?
По Gartner исследования, синтетические данные могут быть лучше для целей обучения ИИ. Предполагается, что синтетические данные иногда могут оказаться более полезными, чем реальные данные, собранные на основе реальных событий, людей или объектов. Эта эффективность синтетических данных объясняет, почему глубокое обучение разработчики нейронных сетей все чаще используют его для разработки высококлассных моделей ИИ.
В отчете о синтетических данных прогнозируется, что к 2030 году большая часть данных, используемых для модель машинного обучения в целях обучения будут использоваться синтетические данные, полученные с помощью компьютерного моделирования, алгоритмов, статистических моделей и т. д. Однако на синтетические данные в настоящее время приходится менее 1% рыночных данных, однако к 2024 ожидается, что на него будет приходиться более 60% всех генерируемых данных.
Зачем использовать синтетические данные?
По мере разработки передовых приложений ИИ компаниям становится все труднее приобретать большие объемы качественных наборов данных для обучения моделей машинного обучения. Тем не менее, синтетические данные помогают ученым и разработчикам данных преодолевать эти трудности и разрабатывать надежные модели машинного обучения.
Но зачем использовать синтетические данные?
Время, необходимое для генерировать синтетические данные намного меньше, чем получение данных из реальных событий или объектов. Компании могут получать синтетические данные и разрабатывать индивидуальные наборы данных для своего проекта быстрее, чем зависимые наборы данных из реального мира. Таким образом, в сжатые сроки компании могут получить аннотированные и помеченные данные о качестве.
Например, предположим, что вам нужны данные о событиях, которые происходят редко, или о событиях, для которых очень мало данных. В этом случае можно генерировать синтетические данные на основе выборок данных из реального мира, особенно когда данные требуются для крайних случаев. Еще одно преимущество использования синтетических данных заключается в том, что они устраняют проблемы с конфиденциальностью, поскольку данные не основаны на каком-либо существующем человеке или событии.
Дополненные и анонимные данные против синтетических
Синтетические данные не следует путать с дополненными данными. Увеличение данных это метод, который разработчики используют для добавления нового набора данных к существующему набору данных. Например, они могут сделать изображение ярче, обрезать его или повернуть.
Анонимизированные данные удаляет всю информацию личного идентификатора в соответствии с государственными политиками и стандартами. Поэтому анонимные данные очень важны при разработке финансовых моделей или моделей здравоохранения.
Хотя анонимизированные или дополненные данные не считаются частью синтетические данные. Но разработчики могут делать синтетические данные. Комбинируя эти две техники, например смешивание двух изображений автомобилей, можно разработать совершенно новый синтетический образ автомобиля.
Типы синтетических данных
Разработчики используют синтетические данные, поскольку это позволяет им использовать высококачественные данные, которые маскируют личную конфиденциальную информацию, сохраняя при этом статистические качества реальных данных. Синтетические данные обычно делятся на три основные категории:
Полностью синтетический
Он не содержит информации из исходных данных. Вместо этого компьютерная программа, генерирующая данные, использует определенные параметры из исходных данных, например плотность признаков. Затем, используя такую реальную характеристику, он случайным образом генерирует предполагаемую плотность признаков на основе генеративных методов, что обеспечивает полную конфиденциальность данных за счет их актуальности.
Частично синтетический
Он заменяет определенные значения синтетических данных реальными данными. Кроме того, частично синтетические данные заменяют некоторые пробелы, присутствующие в исходных данных, и специалисты по данным используют методологии на основе моделей для создания этих данных.
Гибридный
Он сочетает в себе как реальные данные, так и синтетические данные. Этот тип данных выбирает случайные записи из исходного набора данных и заменяет их синтетическими записями. Он обеспечивает преимущества синтетических и частично синтетических данных, сочетая конфиденциальность данных с полезностью.
Варианты использования синтетических данных?
Хотя синтетические данные генерируются с помощью компьютерного алгоритма, они точно и надежно представляют реальные данные. Кроме того, существует множество вариантов использования синтетических данных. Однако его использование остро ощущается в качестве замены конфиденциальных данных, особенно в непроизводственных средах для обучения, тестирования и анализа. Некоторые из лучших вариантов использования синтетических данных:
Обучение
Возможность иметь точную и надежную модель машинного обучения зависит от данных, на которых она обучается. И разработчики зависят от синтетических данных, когда в реальном мире данные обучения трудно найти. Поскольку синтетические данные повышают ценность реальных данных и удаляют не-выборки (редкие события или закономерности), они помогают повысить эффективность моделей ИИ.
Тестирование
Когда тестирование на основе данных имеет решающее значение для разработки и успеха модели ML, необходимо использовать синтетические данные. Причина в том, что синтетические данные гораздо проще использовать и быстрее получать, чем данные, основанные на правилах. Он также масштабируем, надежен и гибок.
Анализ
Синтетические данные свободны от предвзятости, которая обычно присутствует в реальных данных. Это делает синтетические данные очень подходящим набором данных для стресс-тестирования моделей ИИ для редких событий. Он также анализирует возможное поведение модели данных.
Преимущества синтетических данных
Исследователи данных всегда ищут высококачественные данные, которые являются надежными, сбалансированными, свободными от предвзятости и представляют собой идентифицируемые закономерности. Некоторые из преимуществ использования синтетических данных включают в себя:
- Синтетические данные легче генерировать, их аннотирование занимает меньше времени, и они более сбалансированы.
- Поскольку синтетические данные дополняют данные из реального мира, это упрощает заполнение пробелов в данных в реальном мире.
- Он масштабируемый, гибкий и обеспечивает конфиденциальность или защиту личной информации.
- Он свободен от дублирования данных, предвзятости и неточностей.
- Имеется доступ к данным, относящимся к крайним случаям или редким событиям.
- Генерация данных быстрее, дешевле и точнее.
Проблемы синтетических наборов данных
Подобно любой новой методологии сбора данных, даже синтетические данные сопряжены с проблемами.
Ассоциация первый основная проблема заключается в том, что синтетические данные не выбросы. Хотя эти естественные выбросы, присутствующие в реальных данных, удалены из наборов данных, они помогают точно обучать модели машинного обучения.
Ассоциация качество синтетических данных может варьироваться по всему набору данных. Поскольку данные генерируются с использованием исходных или входных данных, качество синтетических данных зависит от качества исходных данных. Если в исходных данных есть погрешность, вы можете с уверенностью предположить, что и в окончательных данных будет погрешность.
Аннотаторы-люди должны проверить синтетические наборы данных тщательно, чтобы обеспечить точность с помощью некоторых методов контроля качества.
Методы генерации синтетических данных
Для создания синтетических данных необходимо разработать надежную модель, которая может имитировать аутентичный набор данных. Затем, в зависимости от точек данных, присутствующих в реальном наборе данных, можно создать аналогичные точки в синтетических наборах данных.
Сделать это, ученые-данные использовать нейронные сети, способные создавать синтетические точки данных, подобные тем, которые присутствуют в исходном дистрибутиве. Некоторые из способов генерации данных нейронными сетями:
Вариационные автоэнкодеры
Вариационные автоэнкодеры или VAE берут исходное распределение, преобразуют его в скрытое распределение и возвращают обратно в исходное состояние. Этот процесс кодирования и декодирования приводит к «ошибке реконструкции». Эти неконтролируемые модели генерации данных отлично подходят для изучения врожденной структуры распределения данных и разработки сложной модели.
Генеративные состязательные сети
В отличие от вариационных автоэнкодеров, неконтролируемая модель, генеративно-состязательные сети или GAN — это контролируемая модель, используемая для разработки высокореалистичных и подробных представлений данных. В этом методе два нейронные сети обучены - одна сеть генератора будет генерировать поддельные точки данных, а другой дискриминатор попытается идентифицировать настоящие и поддельные точки данных.
После нескольких тренировочных циклов генератор научится генерировать абсолютно правдоподобные и реалистичные поддельные точки данных, которые дискриминатор не сможет идентифицировать. GAN лучше всего работает при создании синтетических неструктурированные данные. Однако, если он не создан и не обучен экспертами, он может генерировать поддельные точки данных в ограниченном количестве.
Поле Нейронного Сияния
Этот метод генерации синтетических данных используется при создании новых видов существующей частично видимой 3D-сцены. Алгоритм Neural Radiance Field или NeRF анализирует набор изображений, определяет в них фокусные точки данных, интерполирует и добавляет новые точки зрения на изображения. Рассматривая статическое 3D-изображение как движущуюся 5D-сцену, он предсказывает все содержимое каждого вокселя. Будучи подключенным к нейронной сети, NeRF заполняет недостающие аспекты изображения в сцене.
Хотя NeRF очень функционален, он медленно обрабатывается и обучается и может генерировать непригодные для использования изображения низкого качества.
Итак, где взять синтетические данные?
До сих пор только несколько высокоразвитых поставщиков обучающих наборов данных смогли предоставить высококачественные синтетические данные. Вы можете получить доступ к инструментам с открытым исходным кодом, таким как Синтетическое хранилище данных. Однако, если вы хотите получить высоконадежный набор данных, Шаип это правильное место, так как они предлагают широкий спектр обучающих данных и услуг аннотаций. Более того, благодаря своему опыту и установленным параметрам качества они обслуживают широкую отраслевую вертикаль и предоставляют наборы данных для нескольких проектов машинного обучения.