С развитием технологий стало не хватать данных, используемых моделями машинного обучения. Чтобы заполнить этот пробел, создается или моделируется множество синтетических данных / искусственных данных для обучения моделей ML. Сбор первичных данных, хотя и очень надежный, часто является дорогостоящим и требует много времени, и поэтому существует растущий спрос на смоделированные данные, которые могут быть точными или нет и имитировать реальный опыт. Статья ниже просто пытается изучить плюсы и минусы.
Что обещают синтетические данные и когда их использовать?
Синтетические данные генерируется алгоритмически, а не в результате реальных событий. Реальные данные, наблюдаемые непосредственно из реального мира. Он используется для получения лучших идей. Хотя реальные данные ценны, обычно они дороги, требуют много времени для сбора и невозможны из-за проблем с конфиденциальностью. Таким образом, синтетические данные становятся вторичными/альтернативными реальным данным и могут использоваться для разработки точных и продвинутые модели ИИ. Это искусственно сгенерированные данные используется вместе с реальными данными для создания расширенного набора данных, который не пронизан присущими реальным данным ошибками.
Синтетические данные лучше всего использовать для тестирования недавно разработанной системы, где реальные данные недоступны или необъективны. Синтетические данные также могут дополнять реальные данные, которые являются небольшими, недоступными для совместного использования, непригодными для использования и неподвижными.
Являются ли синтетические данные обязательными и необходимыми для будущего ИИ?
Научные исследования данных профессионалы вводят информацию в модель ИИ для разработки синтетических данных, которые можно использовать для демонстрации продуктов и внутреннего прототипирования. Например, финансовые учреждения могут использовать синтетические данные для имитации рыночных колебаний и поведения, чтобы выявлять случаи мошенничества и принимать более обоснованные решения.
Синтетические данные также используются для повышения точности и эффективности моделей машинного обучения. Данные из реального мира не может объяснить все комбинации в событиях, которые вероятны или могут произойти в реальном мире. Синтетические данные можно использовать для получения информации о пограничных случаях и событиях, которые еще не произошли в реальном мире.
Каковы риски синтетических данных?
Одним из основных преимуществ синтетических данных, несомненно, является экономичность и отсутствие проблем с конфиденциальностью. Тем не менее, это связано с набором ограничений и рисков.
Во-первых, качество синтетических данных часто зависит от модели, которая помогла их создать и разработать. Кроме того, прежде чем использовать синтетические данные, он должен пройти множество этапов проверки, чтобы обеспечить достоверность результатов путем сравнения их с аннотированными людьми моделями данных реального мира.
Синтетические данные также могут вводить в заблуждение и не полностью защищены от проблем с конфиденциальностью. Кроме того, может быть меньше тех, кто принимает синтетические данные, поскольку они могут быть восприняты как фальшивые или не соответствующие стандартам.
Наконец, вопросы, касающиеся методов, используемых для создавать синтетические данные тоже могло возникнуть. Также необходимо ответить на вопросы, касающиеся прозрачности методов генерации данных.
Зачем использовать синтетические данные?
Сбор больших объемов качественных данных для обучения модели в заранее установленные сроки является сложной задачей для многих предприятий. Кроме того, маркировка данных вручную — медленный и дорогостоящий процесс. Вот почему создание синтетических данных может помочь компаниям преодолеть эти проблемы и быстро разработать надежные модели.
Синтетические данные снижают зависимость от исходные данные и ограничивает потребность в его захвате. Это более простой, экономичный и экономящий время метод создания наборов данных. Большие объемы качественных данных могут быть получены за гораздо более короткое время по сравнению с реальными данными. Это особенно полезно для создания данных на основе граничных событий — событий, которые происходят редко. Кроме того, синтетические данные могут автоматически маркироваться и аннотироваться по мере их создания, что сокращает время, затрачиваемое на маркировку данных.
Когда вопросы конфиденциальности и безопасности данных являются главными проблемами, синтетические наборы данных можно использовать для минимизации рисков. Реальные данные должны быть анонимизированы, чтобы их можно было использовать как данные обучения. Даже при анонимизации, такой как удаление идентификаторов из набора данных, другая переменная все еще может действовать как идентифицирующая переменная. К счастью, с синтетическими данными никогда не бывает так, поскольку они никогда не основывались на реальном человеке или реальном событии.
Преимущества синтетических данных перед реальными данными
Основные преимущества синтетических наборов данных перед оригинальные наборы данных Он
- С синтетическими данными можно генерировать неограниченное количество данных в соответствии с требованиями модели.
- С помощью синтетических данных можно создать качественный набор данных, сбор которого может быть рискованным и дорогим.
- Синтетические данные позволяют получать высококачественные данные, которые автоматически маркируются и аннотируются.
- Генерация данных и аннотация не так кропотливый как это с реальными данными.
Зачем использовать синтетические данные (синтетические против реальных данных)
Реальные данные могут быть опасны для приобретения
Самое главное, что иногда получение реальных данных может быть опасным. Например, если вы возьмете автономные транспортные средства, нельзя ожидать, что ИИ будет полагаться только на реальные данные для тестирования модели. ИИ, управляющий автономным транспортным средством, должен протестировать модель, чтобы избежать столкновений, но получение столкновений может быть рискованным, дорогим и ненадежным, что делает симуляции единственным вариантом для тестирования.
Реальные данные могут быть основаны на редких событиях
Если настоящие данные сложно получить из-за редкости события, то синтетические данные — единственное решение. Синтетические данные можно использовать для создания данных на основе редких событий для обучения моделей.
Синтетические данные могут быть настроены
Синтетические данные могут быть настроены и контролироваться пользователем. Чтобы синтетические данные не пропускали пограничные случаи, их можно дополнить реальными данными. Кроме того, пользователь может контролировать частоту, распределение и разнообразие событий.
Синтетические данные поставляются с автоматической аннотацией
Одна из причин, по которой синтетические данные предпочтительнее реальных, заключается в том, что они снабжены идеальными аннотациями. Вместо ручного аннотирования данных синтетические данные поставляются с автоматическими аннотациями для каждого объекта. Вам не нужно доплачивать за маркировку данных, что делает синтетические данные более экономичным выбором.
Синтетические данные позволяют делать невидимые аннотации данных
В визуальных данных есть некоторые элементы, которые люди по своей природе не в состоянии интерпретировать и тем самым аннотировать. Это одна из основных причин стремления отрасли к синтетическим данным. Например, приложения, разработанные на основе инфракрасных изображений или радиолокационного зрения, могут работать только с аннотациями синтетических данных, поскольку человеческий глаз не может понять изображения.
Где можно применить синтетические данные?
С выпуском новых инструментов и продуктов синтетические данные могут сыграть важную роль в развитии Модели искусственного интеллекта и машинного обучения.
Прямо сейчас синтетические данные широко используются: компьютерное зрение и табличные данные.
С помощью компьютерного зрения модели ИИ обнаруживают закономерности в изображениях. Камеры, оснащенные приложениями компьютерного зрения, используются во многих отраслях, таких как дроны, автомобилестроение и медицина. Табличные данные пользуются большим спросом у исследователей. Синтетические данные открывают двери для разработки приложений для здоровья, которые до сих пор были ограничены из-за проблем с конфиденциальностью.
Проблемы с синтетическими данными
При использовании синтетических данных возникают три основные проблемы. Они есть:
Должен отражать реальность
Синтетические данные должны максимально точно отражать реальность. Однако иногда невозможно генерировать синтетические данные не содержит элементов персональных данных. С другой стороны, если синтетические данные не отражают реальность, они не смогут демонстрировать закономерности, необходимые для обучения и тестирования модели. Обучение ваших моделей на нереалистичных данных не приводит к достоверным выводам.
Должен быть лишен предвзятости
Подобно реальным данным, синтетические данные также могут быть подвержены исторической погрешности. Синтетические данные могут воспроизводить предубеждения, если они слишком точно генерируются из реальных данных. Ученые данных необходимо учитывать предвзятость при разработке моделей машинного обучения, чтобы убедиться, что вновь созданные синтетические данные более репрезентативны для реальности.
Должен быть свободен от проблем конфиденциальности
Если синтетические данные, сгенерированные из реальных данных, слишком похожи друг на друга, это также может создать те же проблемы с конфиденциальностью. Если реальные данные содержат личные идентификаторы, то синтетические данные, сгенерированные ими, также могут подпадать под действие правил конфиденциальности.
Заключительные мысли: синтетические данные открывают новые возможности
Когда вы сравниваете синтетические данные и реальные данные друг с другом, синтетические данные не сильно отстают по трем параметрам: более быстрому сбору данных, гибкости и масштабируемости. Изменяя параметры, можно создать новый набор данных, который может быть опасен для сбора или может быть недоступен в реальности.
Синтетические данные помогают прогнозировать, предвидеть рыночные тенденции и разрабатывать надежные планы на будущее. Более того, синтетические данные можно использовать для проверки достоверности моделей, их предпосылок и различных результатов.
Наконец, синтетические данные могут делать гораздо более инновационные вещи, чем реальные данные. С помощью синтетических данных можно наполнить модели сценариями, которые дадут нам возможность заглянуть в наше будущее.
