Последната поговорка за данните, че новото масло е вярна, и точно като вашето обикновено гориво, става трудно да се намери.
Првата цел на бизнисот е да се соберат вашите материјали за изработка на овие страшно пајаци. Хинди правни преземања на FreeSongsFree хинди легално преземање, Пакистанец и англиски песни се она за бесплатен песни веб-сајт нуди. Вие треба да се бараат на веб-за специјализирани кредитори за овој тип на финансирање и кои можат да понудат заеми под било кредит. Но, може да се купи злато кожа камелеон и ќе добиете од XNUMX% повеќе пари на ниво. данни от реалния свят подхранва инициативите за машинно обучение и AI на всяка организация. Получаването на качествени данни за обучение за техните проекти обаче е предизвикателство. Това е така, защото само няколко компании имат достъп до поток от данни, докато останалите правят свои собствени. И тези самостоятелно направени данни за обучение, наречени синтетични данни, са ефективни, евтини и достъпни.
Но какво точно е синтетични данни? Как един бизнес може да генерира тези данни, да преодолее предизвикателствата и да използва своите предимства?
Какво представляват синтетичните данни?
Синтетичните данни са компютърно генерирани данни, които бързо се превръщат в алтернатива на данните от реалния свят. Вместо да се събират от документация от реалния свят, компютърните алгоритми генерират синтетични данни.
Синтетичните данни са изкуствени генерирани чрез алгоритми или компютърни симулации, които отразяват статистически или математически данни от реалния свят.
Синтетичните данни, според изследванията, имат същите предсказващи свойства като действителните данни. Той се генерира чрез моделиране на статистически модели и свойства на данни от реалния свят.
Тенденции в индустрията?
Според Gartner изследвания, синтетичните данни биха могли да бъдат по-добри за целите на обучението на AI. Предполага се, че синтетичните данни понякога могат да се окажат по-полезни от реалните данни, събрани от действителни събития, хора или обекти. Тази ефективност на синтетичните данни е причината дълбоко учене разработчиците на невронни мрежи все повече го използват за разработване на модели от висок клас AI.
Доклад за синтетични данни прогнозира, че до 2030 г. повечето от данните, използвани за модел на машинно обучение целите на обучението биха били синтетични данни, генерирани чрез компютърни симулации, алгоритми, статистически модели и др. Синтетичните данни обаче представляват по-малко от 1% от пазарните данни в момента, но от 2024 очаква се да допринесе за повече от 60% от всички генерирани данни.
Защо да използваме синтетични данни?
Тъй като се разработват усъвършенствани AI приложения, компаниите намират за трудно да придобият големи количества качествени набори от данни за обучение на ML модели. Синтетичните данни обаче помагат на учените и разработчиците на данни да се справят с тези предизвикателства и да разработят изключително надеждни ML модели.
Но защо да използваме синтетични данни?
Времето, необходимо за генерира синтетични данни е много по-малко от получаването на данни от реални събития или обекти. Компаниите могат да придобият синтетични данни и да разработят персонализиран набор от данни за своя проект по-бързо от наборите от данни, зависещи от реалния свят. Така че в рамките на кратък период компаниите могат да се сдобият с анотирани и етикетирани качествени данни.
Например, да предположим, че се нуждаете от данни за събития, които се случват рядко или такива, които имат много малко данни за преминаване. В този случай е възможно да се генерират синтетични данни въз основа на проби от данни от реалния свят, особено когато се изискват данни за крайни случаи. Друго предимство на използването на синтетични данни е, че елиминира опасенията за поверителност, тъй като данните не се основават на съществуващо лице или събитие.
Разширени и анонимизирани срещу синтетични данни
Синтетичните данни не трябва да се бъркат с разширените данни. Увеличаване на данни е техника, която разработчиците използват за добавяне на нов набор от данни към съществуващ набор от данни. Например, те могат да осветят изображение, да го изрежат или завъртят.
Анонимизирани данни премахва цялата лична идентификационна информация съгласно правителствените политики и стандарти. Следователно анонимизираните данни са изключително важни при разработването на финансови или здравни модели.
Въпреки че анонимизираните или разширените данни не се считат за част от синтетични данни. Но разработчиците могат да правят синтетични данни. Чрез комбиниране на тези две техники, като смесване на две изображения на автомобили, можете да разработите напълно нов синтетичен образ на автомобил.
Видове синтетични данни
Разработчиците използват синтетични данни, тъй като им позволяват да използват висококачествени данни, които маскират личната поверителна информация, като същевременно запазват статистическите качества на данните от реалния свят. Синтетичните данни обикновено попадат в три основни категории:
Напълно синтетичен
Не съдържа информация от оригиналните данни. Вместо това компютърна програма за генериране на данни използва определени параметри от оригиналните данни, като например плътност на характеристиките. След това, използвайки такава характеристика от реалния свят, произволно генерира оценени плътности на характеристики въз основа на генеративни методи, което гарантира пълна поверителност на данните за сметка на актуалността на данните.
Частично синтетичен
Той замества определени специфични стойности на синтетични данни с данни от реалния свят. В допълнение, частично синтетичните данни заместват определени пропуски, присъстващи в оригиналните данни, а специалистите по данни използват методологии, базирани на модели, за да генерират тези данни.
Хибрид
Той съчетава данни от реалния свят и синтетични данни. Този тип данни избира произволни записи от оригиналния набор от данни и ги заменя със синтетични записи. Той предоставя предимствата на синтетичните и частично синтетичните данни, като съчетава поверителността на данните с полезността.
Използване на синтетични данни?
Въпреки че са генерирани от компютърен алгоритъм, синтетичните данни представляват реални данни точно и надеждно. Освен това има много случаи на използване на синтетични данни. Използването му обаче се усеща остро като заместител на чувствителни данни, особено в непроизводствени среди за обучение, тестване и анализ. Някои от най-добрите случаи на използване на синтетични данни са:
Обучение
Възможността да имате точен и надежден ML модел зависи от данните, върху които се обучава. И разработчиците зависят от синтетичните данни в реалния свят данни за обучение трудно се намира. Тъй като синтетичните данни увеличават стойността на данните от реалния свят и премахват неизвадки (редки събития или модели), това помага да се увеличи ефективността на AI моделите.
Тестване
Когато базираното на данни тестване е от решаващо значение за развитието и успеха на ML модела, трябва да се използват синтетични данни. Причината е, че синтетичните данни са много по-лесни за използване и по-бързи за осигуряване от данните, базирани на правила. Освен това е мащабируем, надежден и гъвкав.
Анализ
Синтетичните данни са свободни от пристрастия, които обикновено присъстват в данните от реалния свят. Това прави синтетичните данни много подходящ набор от данни за стрес тестване на AI модели на редки събития. Той също така анализира възможното поведение на модела на данни.
Предимства на синтетичните данни
Учените по данни винаги търсят висококачествени данни, които са надеждни, балансирани, без пристрастия и представляват разпознаваеми модели. Някои от предимствата на използването на синтетични данни включват:
- Синтетичните данни са по-лесни за генериране, отнемат по-малко време за анотиране и са по-балансирани.
- Тъй като синтетичните данни допълват данните от реалния свят, това улеснява запълването на пропуски в данните в реалния свят
- Той е мащабируем, гъвкав и гарантира поверителност или защита на личната информация.
- Не съдържа дублиране на данни, пристрастия и неточности.
- Има достъп до данни, свързани с крайни случаи или редки събития.
- Генерирането на данни е по-бързо, по-евтино и по-точно.
Предизвикателства на синтетичните набори от данни
Подобно на всяка нова методология за събиране на данни, дори синтетичните данни идват с предизвикателства.
- първи основното предизвикателство е, че синтетичните данни не идват големите различия в стойностите. Въпреки че са премахнати от наборите от данни, тези естествено възникващи извънредни стойности, присъстващи в данните от реалния свят, помагат за точното обучение на ML моделите.
- качество на синтетичните данни може да варира в целия набор от данни. Тъй като данните се генерират с помощта на начални или входни данни, качеството на синтетичните данни зависи от качеството на началните данни. Ако има отклонение в началните данни, можете спокойно да предположите, че ще има отклонение в крайните данни.
Човешките анотатори трябва да проверят синтетични набори от данни щателно, за да се гарантира точността чрез използване на някои методи за контрол на качеството.
Методи за генериране на синтетични данни
Трябва да се разработи надежден модел, който може да имитира автентичен набор от данни, за да генерира синтетични данни. След това, в зависимост от точките от данни, налични в реалния набор от данни, е възможно да се генерират подобни в синтетичните набори от данни.
Да го направя, учени по данни използвайте невронни мрежи, способни да създават синтетични точки от данни, подобни на присъстващите в оригиналната дистрибуция. Някои от начините, по които невронните мрежи генерират данни са:
Вариационни автоенкодери
Вариационните автоенкодери или VAE поемат оригинално разпределение, преобразуват го в латентно разпределение и го трансформират обратно в първоначалното състояние. Този процес на кодиране и декодиране води до „грешка при реконструкция“. Тези неконтролирани модели за генериране на данни са умели в изучаването на вродената структура на разпространение на данни и разработването на сложен модел.
Генеративни състезателни мрежи
За разлика от вариационните автокодери, неконтролираният модел, генеративните състезателни мрежи или GAN, е контролиран модел, използван за разработване на изключително реалистични и подробни представяния на данни. При този метод две невронни мрежи са обучени – една генераторна мрежа ще генерира фалшиви точки от данни, а другият дискриминатор ще се опита да идентифицира истински и фалшиви точки от данни.
След няколко обучителни кръга генераторът ще стане умел в генерирането на напълно правдоподобни и реалистични фалшиви точки от данни, които дискриминаторът няма да може да идентифицира. GAN работи най-добре при генериране на синтетика неструктурирани данни. Въпреки това, ако не е конструиран и обучен от експерти, той може да генерира фалшиви точки с данни в ограничено количество.
Невронно радиационно поле
Този метод за генериране на синтетични данни се използва при създаване на нови изгледи на съществуваща частично видима 3D сцена. Алгоритъмът Neural Radiance Field или NeRF анализира набор от изображения, определя точки от фокусни данни в тях и интерполира и добавя нови гледни точки към изображенията. Разглеждайки статично 3D изображение като движеща се 5D сцена, той предсказва цялото съдържание на всеки воксел. Като е свързан с невронната мрежа, NeRF запълва липсващите аспекти на изображението в сцената.
Въпреки че NeRF е много функционален, той е бавен за изобразяване и обучение и може да генерира неизползваеми изображения с ниско качество.
И така, откъде можете да получите синтетични данни?
Досега само няколко високотехнологични доставчици на набори от данни за обучение са успели да предоставят висококачествени синтетични данни. Можете да получите достъп до инструменти с отворен код като Хранилище за синтетични данни. Ако обаче искате да придобиете високонадежден набор от данни, Сайп е правилното място, където да отидете, тъй като те предлагат широка гама от данни за обучение и услуги за пояснения. Освен това, благодарение на техния опит и установени параметри за качество, те се грижат за широк индустриален вертикал и предоставят набори от данни за няколко проекта за машинно обучение.