След като влезете в областта на AI, често ще срещнете термина „синтетични данни“. С прости думи, синтетичните данни са изкуствено генерирани данни, които са предназначени да дублират данните от реалния свят.
От друга страна, генерираните от хора данни са традиционни данни, които се събират от хора и могат да бъдат всичко от взаимодействия в социалните медии, парични транзакции, как взаимодействате с конкретен софтуер, разговори на двама души, набори от данни за фактури, събиране на изображения и т.н.
Тъй като търсенето на висококачествени данни се увеличава, ние сме свидетели на две тенденции: хората настояват машини с изкуствен интелект да генерират синтетични данни, възможно най-близки до генерираните от човека данни, а някои хора настояват за генерирани от хора данни, както вярват, че има изразяване и реалност към него.
Така че в тази статия ще проучим всичко, което трябва да знаете за генерираните от човека данни и синтетичните данни.
Какво представляват данните, генерирани от човека, или данните от реалния свят?
За начало вие четете тази статия и Google научава колко време прекарвате на този уебсайт, което ще бъде използвано за подобряване на SEO и цялостното потребителско изживяване. С други думи, генерираните от хора данни не са нищо друго освен данни, които се събират от хора чрез различни дейности, включително взаимодействия в социалните медии, транзакции за електронна търговия, проучвания, въвеждане на сензори и др.
Най-важната част от генерираните от човека данни е, че те представляват поведение, мнения и модели в реалния свят, често заснети в естествена среда.
Ето някои източници на генерирани от човека данни:
- Интернет активност: Как хората реагират на публикации в социалните медии, кликвания, търсения и прегледи.
- История на покупките: Записи за онлайн пазаруване, модели на харчене и др.
- Данни на сензора: Смарт устройства, IoT системи и носими устройства.
- Обратна връзка: Проучвания, прегледи на продукти, интервюта, разговори в кол център и анкети.
Плюсове и минуси на създадените от човека
Плюсове:
- Реални данни: Данните, генерирани от хора, предоставят истинско представяне на това как хората мислят, действат и вземат решения в сценарии от реалния свят. Тази автентичност е безценна, когато разбирането на естествените потребителски взаимодействия и предпочитания е от съществено значение за създаването на смислени и ангажиращи преживявания.
- Контекст: Красотата на генерираните от човека данни е контекстът, който включва културни, времеви и ситуационни нюанси.
- Потвърждаване: Данните са реални и могат лесно да бъдат кръстосано проверени с други данни за точност (което не можете със синтетичните данни).
Минуси:
- Цена и мащабируемост: Това е най-големият недостатък на генерираните от човека данни, тъй като събирането на данни от автентични източници е доста скъпо и не може да се мащабира за специфични за данни задачи като машинно обучение.
- Защита: Генерираните от човека данни може да са чувствителни и лични. Ако не се третира правилно, може да засегне личния живот на стотици хора.
- Пристрастия: Хората са предубедени, както и генерираните от тях данни. Генерираните от човека данни могат да отразяват обществените пристрастия и може да им липсва разнообразие.
Приложения на данни от реалния свят
Здравеопазване
Предоставя представа за пътуванията на пациентите, придържането към лечението и здравните резултати.
Финансови услуги
Управлява оценки на риска, кредитен рейтинг и откриване на измами, като използва действителни данни за клиентски транзакции.
Автономни системи
Използва се при обучение на самоуправляващи се превозни средства за справяне със сценарии от реалния живот, пътни условия и модели на трафик.
Търговия на дребно и поведение на потребителите
Проследява реални взаимодействия с клиенти, тенденции при покупки и предпочитания за персонализиран маркетинг.
Какво представляват синтетичните данни?
Както подсказва името, синтетичните данни са изкуствено генерирани въз основа на конкретни сценарии. Например, можете да създадете синтетични данни за произволен списък с имена за тестване на приложение за формуляр, което ще изглежда така:
| Име | Възраст |
| Alice | 25 |
| Боб | 30 |
| Чарли | 22 |
| Диана | 28 |
| Итън | 35 |
Ето някои от начините за генериране на синтетични данни:
- Генериране на базата на правила: Вие предоставяте предварително дефинирани правила и параметри за генериране на синтетични данни.
- Статистически модели: Тук синтетичните набори от данни се създават чрез репликиране на статистическите свойства на реалните данни.
- Техники, управлявани от AI: При този подход вие използвате модерни AI техники като GAN или вариационни автоенкодери за генериране на сложни синтетични данни.
Приложения на синтетични данни
Обучение на AI модел
Досега това е най-важният случай на използване на синтетични данни, тъй като имате нужда от голямо количество данни, които могат да бъдат мащабирани, за да обучите вашия AI модел.
Автономни превозни средства
Синтетичните данни могат да се използват за създаване на симулирани среди за обучение на автономни превозни средства за множество сценарии.
Увеличаване на данни
Синтетичните данни също се използват за подобряване на съществуващите набори от данни за по-добри резултати от машинното обучение.
Плюсове и минуси на синтетичните данни
Плюсове:
- Защита на поверителността: Синтетичните данни се генерират без каквато и да е реална информация за хората и не съдържат идентификатори от реалния свят, което ги прави лесни за поверителност.
- персонализиране: Синтетичните данни могат да бъдат генерирани със специфични параметри и правила, което ги прави изключително адаптивни според специфичните нужди.
- скалируемост: Това е още едно голямо предимство на синтетичните данни в сравнение с данните, генерирани от хора, можете да мащабирате синтетичните данни според вашите нужди.
- Ефективност на разходите: Тъй като може да се генерира чрез компютри и ви позволява да генерирате данни в големи количества, се счита за доста рентабилен в сравнение с генерираните от хора данни.
Минуси:
- Липса на перспектива от реалния свят: Това трябва да е най-голямата измама на използването на синтетични данни, тъй като лошо проектираните данни лесно могат да се провалят да представят реалния свят.
- Строго тестване: Генерирането на точни синтетични данни изисква да извършите стриктно тестване, за да приведете генерираните данни в съответствие с действителните модели на данни.
- Техническа експертиза: За разлика от генерираните от хора данни, генерирането на точни синтетични данни изисква усъвършенствани умения и инструменти.
Основни разлики между генерираните от човека и синтетичните данни
Ето някои от основните разлики между генерираните от човека данни и синтетичните данни:
| Аспект | Генерирани от човека данни | Синтетични данни |
| източник | Човешки дейности и взаимодействия | Алгоритмични и управлявани от AI модели |
| цена | Скъпо за събиране и етикетиране | Рентабилно в мащаб |
| Отклонение | Отразява пристрастия от реалния свят | Контролиран по време на генериране |
| Поверителност | Риск от нарушения на данните | По своята същност анонимен |
| скалируемост | Ограничен от човешка дейност | Лесно мащабируем |
| Разнообразие от случаи на използване | Ограничено от наличността | Възможност за персонализиране според нуждите на нишата |
Как Shaip може да помогне?
Shaip е една от водещите платформи и има глобална мрежа от над 30,000 100 квалифицирани специалисти по данни, обхващащи 150+ държави и XNUMX+ езика. Чрез добавяне такова разнообразие от бази данни, ние гарантираме, че получавате данните, които отговарят на точността и ефективността.
За сценариите, при които поверителността е най-голям приоритет, Shaip може да ви помогне, като генерира синтетични данни, които са персонализирани за вашите нужди и са в съответствие с всички разпоредби за поверителност. В здравеопазването, например, Shaip може да създава синтетични данни, които имитират доклади на пациенти, без да излага чувствителна информация.
Shaip е повече от просто доставчик на данни – той е стратегически партньор, ангажиран да помага на организациите да отключат истинския потенциал на AI.
