С напредването на технологиите имаше недостиг на данни, използвани от ML модели. За да се запълни тази празнина, се генерират или симулират много синтетични данни/изкуствени данни за обучение на ML модели. Събирането на първични данни, въпреки че е много надеждно, често е скъпо и отнема много време и следователно има нарастващо търсене на симулирани данни, които могат или не могат да бъдат точни и да имитират опит от реалния свят. Статията по-долу просто се опитва да проучи плюсовете и минусите.
Какво е обещанието на синтетичните данни и кога да ги използваме?
Синтетични данни се генерира алгоритмично, вместо да се произвежда от инциденти в реалния свят. Реалните данни се наблюдават директно от реалния свят. Използва се за извличане на най-добри прозрения. Въпреки че реалните данни са ценни, те обикновено са скъпи, отнемат време за събиране и са неосъществими поради проблеми с поверителността. Следователно синтетичните данни стават вторична/алтернатива на реалните данни и могат да се използват за разработване на точни и усъвършенствани AI модели, Това изкуствено генерирани данни се използва заедно с реални данни за изграждане на подобрен набор от данни, който не е изпълнен с присъщите грешки на реалните данни.
Синтетичните данни се използват най-добре за тестване на новоразработена система, където реалните данни са недостъпни или пристрастни. Синтетичните данни могат също да допълнят реални данни, които са малки, не могат да се споделят, неизползваеми и неподвижни.
Дали синтетичните данни са задължителни и съществени за бъдещето на AI?
Наука за данните професионалистите въвеждат информация в AI модела, за да разработят синтетични данни, които могат да се използват за демонстрации на продукти и вътрешни прототипи. Например, финансовите институции могат да използват синтетични данни, за да симулират пазарни колебания и поведение, за да идентифицират измами и да вземат по-добри решения.
Синтетичните данни също се използват за повишаване на точността и ефективността на моделите за машинно обучение. Данни от реалния свят не може да обясни всички комбинации в събития, които са правдоподобни или има вероятност да се случат в реалния свят. Синтетичните данни могат да се използват за генериране на прозрения за крайни случаи и събития, които все още не са се случили в реалния свят.
Какви са рисковете от синтетичните данни?
Първо, качеството на синтетичните данни често зависи от модела, който е помогнал за създаването и развитието им. Освен това, преди да се използват синтетични данни, той трябва да премине през различни стъпки за проверка, за да се гарантира достоверността на резултатите чрез сравняването им с анотирани от хора модели на данни от реалния свят.
Синтетичните данни също могат да бъдат подвеждащи и не са напълно имунизирани срещу проблеми с поверителността. Освен това може да има по-малко потребители на синтетични данни, тъй като те могат да се възприемат като фалшиви или под стандарта.
И накрая, въпроси относно използваните методи за създаване на синтетични данни също може да възникне. Трябва да се отговори и на въпросите, свързани с прозрачността на техниките за генериране на данни.
Защо да използваме синтетични данни?
Получаването на големи количества качествени данни за обучение на модел в рамките на предварително зададената времева рамка е предизвикателство за много фирми. Освен това ръчното етикетиране на данни е бавен и скъп процес. Ето защо генерирането на синтетични данни може да помогне на бизнеса да преодолее тези предизвикателства и бързо да разработи надеждни модели.
Синтетичните данни намаляват зависимостта от оригинални данни и ограничава необходимостта от заснемането му. Това е по-лесен, рентабилен и спестяващ време метод за генериране на набори от данни. Големи количества качествени данни могат да бъдат разработени за много по-кратко време в сравнение с данните от реалния свят. Това е особено полезно за генериране на данни въз основа на крайни събития – събития, които рядко се случват. Освен това, синтетичните данни могат автоматично да бъдат етикетирани и анотирани, докато се генерират, намалявайки времето, необходимо за етикетиране на данни.
Когато опасенията за поверителността и сигурността на данните са основни грижи, синтетични набори от данни може да се използва за минимизиране на рисковете. Данните от реалния свят трябва да бъдат анонимизирани, за да се считат за използваеми като данни за обучение. Дори при анонимизиране, като премахване на идентификатори от набора от данни, все още е възможно друга променлива да действа като идентифицираща променлива. За щастие никога не е така със синтетичните данни, тъй като те никога не са били базирани на реално лице или реално събитие.
Предимства на синтетичните данни пред реалните данни
Основните предимства на синтетичните набори от данни над оригинални набори от данни сте
- Със синтетичните данни е възможно да се генерира неограничено количество данни според изискванията на модела.
- Със синтетични данни е възможно да се изгради качествен набор от данни, чието събиране може да бъде рисковано и скъпо.
- Със синтетичните данни е възможно да се получат висококачествени данни, които автоматично се етикетират и анотират.
- Генерирането на данни и анотацията не са като времеемко както е с реалните данни.
Защо да използвате синтетични данни (синтетични срещу реални данни)
Реалните данни могат да бъдат опасни за получаване
Най-важното е, че реалните данни понякога могат да бъдат опасни за набавяне. Ако вземете например автономни превозни средства, не може да се очаква AI да разчита само на данни от реалния свят, за да тества модела. AI, управляващ автономното превозно средство, трябва да тества модела за избягване на катастрофи, но да се докопате до катастрофи може да бъде рисковано, скъпо и ненадеждно – което прави симулациите единствената опция за тестване.
Реалните данни могат да се основават на редки събития
Ако е трудно да се набавят реални данни поради рядкостта на събитието, тогава синтетичните данни са единственото решение. Синтетичните данни могат да се използват за генериране на данни въз основа на редки събития за обучение на моделите.
Синтетичните данни могат да бъдат персонализирани
Синтетичните данни могат да бъдат персонализирани и контролирани от потребителя. За да сте сигурни, че синтетичните данни не пропускат крайни случаи, те могат да бъдат допълнени с реални данни. Освен това честотата, разпространението и разнообразието на събитията могат да се контролират от потребителя.
Синтетичните данни идват с автоматична анотация
Една от причините, поради които синтетичните данни са предпочитани пред реалните данни, е, че идват с перфектни пояснения. Вместо ръчно анотиране на данните, синтетичните данни идват с автоматизирани анотации за всеки обект. Не е нужно да плащате допълнително за етикетиране на данни, което прави синтетичните данни по-рентабилен избор.
Синтетичните данни позволяват анотация на невидими данни
Има някои елементи във визуалните данни, които хората по своята същност не са в състояние да интерпретират и следователно да коментират. Това е една от основните причини за стремежа на индустрията към синтетични данни. Например, приложения, разработени въз основа на инфрачервени изображения или радарно зрение, могат да работят само върху синтетични анотации на данни, тъй като човешкото око не може да разбере изображенията.
Къде можете да приложите синтетични данни?
С пускането на нови инструменти и продукти синтетичните данни могат да играят основна роля в развитието на Изкуствен интелект и модели за машинно обучение.
В момента синтетичните данни се използват широко от – компютърно зрение и таблични данни.
С компютърно зрение моделите с изкуствен интелект откриват модели в изображенията. Камерите, оборудвани с приложения за компютърно зрение, се използват в много индустрии като дронове, автомобилостроене и медицина. Табличните данни се привличат много от изследователите. Синтетичните данни отварят вратите за разработване на приложения за здравеопазване, които досега бяха ограничени поради опасения за нарушаване на поверителността.
Предизвикателства със синтетичните данни
Има три основни предизвикателства при използването на синтетични данни. Те са:
Трябва да отразява реалността
Синтетичните данни трябва да отразяват реалността възможно най-точно. Понякога обаче е невъзможно генерира синтетични данни който не съдържа елементи на лични данни. От друга страна, ако синтетичните данни не отразяват реалността, те няма да могат да покажат модели, необходими за обучение и тестване на модели. Обучението на вашите модели върху нереалистични данни не води до достоверни прозрения.
Трябва да бъде лишен от пристрастия
Подобно на реалните данни, синтетичните данни също могат да бъдат податливи на историческо отклонение. Синтетичните данни могат да възпроизведат отклонения, ако са генерирани твърде точно от реалните данни. Учени за данни трябва да отчетете пристрастията при разработването на ML модели, за да сте сигурни, че новогенерираните синтетични данни са по-представителни за реалността.
Не трябва да има проблеми с поверителността
Ако синтетичните данни, генерирани от данните от реалния свят, са твърде сходни една с друга, тогава те също могат да създадат същите проблеми с поверителността. Когато данните от реалния свят съдържат лични идентификатори, тогава генерираните от тях синтетични данни също могат да бъдат предмет на разпоредби за поверителност.
Последни мисли: синтетичните данни отключват нови възможности
Когато противопоставите синтетичните данни и данните от реалния свят, синтетичните данни не изостават по три показателя – по-бързо събиране на данни, гъвкавост и мащабируемост. Чрез промяна на параметрите е възможно да се генерира нов набор от данни, който може да е опасен за събиране или може да не е наличен в действителност.
Синтетичните данни помагат при прогнозирането, предвиждането на пазарните тенденции и изготвянето на стабилни планове за бъдещето. Освен това, синтетичните данни могат да се използват за тестване на достоверността на моделите, тяхната предпоставка и различни резултати.
И накрая, синтетичните данни могат да направят много по-иновативни неща, отколкото реалните данни могат да постигнат. Със синтетични данни е възможно да захранваме модели със сценарии, които ще ни дадат поглед към нашето бъдеще.
