När du väl anger AI-domänen kommer du ofta att stöta på termen "syntetisk data". Enkelt uttryckt är den syntetiska datan artificiellt genererad data som är utformad för att duplicera verklig data.
Människogenererad data är å andra sidan traditionell data, som samlas in av människor och kan vara allt från sociala medier-interaktioner, pengatransaktioner, hur du interagerar med specifik mjukvara, två-personskonversationer, fakturadatauppsättningar, bildinsamling, etc.
När efterfrågan på högkvalitativ data ökar ser vi två trender: människor driver AI-maskiner för att generera syntetisk data så nära mänskligt genererad data som möjligt och vissa människor insisterar på mänskligt genererad data som de tror att den har gjort. uttryck och verklighet till det.
Så i den här artikeln kommer vi att utforska allt du behöver veta om mänskligt genererad data och syntetisk data.
Vad är mänskligt genererad data eller verklig data?
Till att börja med läser du den här artikeln och Google lär sig hur mycket tid du spenderar på den här webbplatsen som kommer att användas för att förbättra SEO och den övergripande användarupplevelsen. Människogenererad data är med andra ord inget annat än data som samlas in från människor genom olika aktiviteter, inklusive interaktioner med sociala medier, e-handelstransaktioner, undersökningar, sensoringångar och mer.
Den viktigaste delen av den mänskliga genererade informationen är att den representerar verkliga beteenden, åsikter och mönster, ofta fångad i naturliga miljöer.
Här är några källor till mänskligt genererad data:
- Internetaktivitet: Hur människor reagerar på inlägg, klick, sökningar och recensioner på sociala medier.
- Köphistorik: Online shoppingrekord, utgiftsmönster etc.
- Sensordata: Smarta enheter, IoT-system och wearables.
- Återkoppling: Enkäter, produktrecensioner, intervjuer, samtal i callcenter och omröstningar.
För- och nackdelar med mänskligt skapat
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Verkliga data: Människogenererad data ger en sann representation av hur individer tänker, agerar och fattar beslut i verkliga scenarier. Denna autenticitet är ovärderlig, där förståelse av naturliga användarinteraktioner och preferenser är avgörande för att skapa meningsfulla och engagerande upplevelser.
- Bakgrund: Det fina med mänskligt genererad data är sammanhang som inkluderar kulturella, tidsmässiga och situationella nyanser.
- Godkännande: Uppgifterna är verkliga och kan enkelt korskontrolleras med andra data för noggrannhet (vilket du inte kan med syntetiska data).
Nackdelar:
- Kostnad och skalbarhet: Detta är den största nackdelen med mänskligt genererad data eftersom att samla in data från autentiska källor är ganska dyrt och det kan inte skalas för dataspecifika uppgifter som maskininlärning.
- Sekretess: De mänskligt genererade uppgifterna kan vara känsliga och personliga. Om det inte hanteras på rätt sätt kan det påverka hundratals människors personliga liv.
- Fördomar: Människor är partiska och det gör även deras genererade data. Människogenererad data kan spegla samhälleliga fördomar och kan sakna mångfald.
Tillämpningar av verkliga data
Sjukvård
Ger insikter om patientresor, behandlingsföljsamhet och hälsoresultat.
Financial Services
Driver riskbedömningar, kreditvärdering och upptäckt av bedrägerier med hjälp av faktiska kundtransaktionsdata.
Autonoma system
Används för att träna självkörande fordon för att hantera verkliga scenarier, vägförhållanden och trafikmönster.
Detaljhandel & konsumentbeteende
Spårar verkliga kundinteraktioner, köptrender och preferenser för personlig marknadsföring.
Vad är syntetiska data?
Som namnet antyder genereras syntetiska data på konstgjord väg baserat på specifika scenarier. Du kan till exempel skapa syntetiska data för en slumpmässig lista med namn för att testa en formulärapplikation som skulle se ut så här:
| Namn | Ålder |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| ethan | 35 |
Här är några av sätten att generera syntetisk data:
- Regelbaserad generation: Du tillhandahåller fördefinierade regler och parametrar för att generera syntetisk data.
- Statistiska modeller: Här skapas de syntetiska datamängderna genom att replikera de statistiska egenskaperna hos den verkliga datan.
- AI-drivna tekniker: I det här tillvägagångssättet använder du moderna AI-tekniker som GAN:er eller olika autoencoders för att generera komplexa syntetiska data.
Tillämpningar av syntetiska data
AI-modellutbildning
Detta är överlägset det viktigaste användningsfallet för syntetisk data eftersom du behöver en stor mängd data som kan skalas för att träna din AI-modell.
Autonoma fordon
Syntetisk data kan användas för att skapa simulerade miljöer för att träna autonoma fordon för flera scenarier.
Datautvidgning
Syntetisk data används också för att förbättra befintliga datauppsättningar för bättre resultat för maskininlärning.
För- och nackdelar med syntetiska data
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Privat skydd: Den syntetiska datan genereras utan verklig information om människor och innehåller inga verkliga identifierare som gör den integritetsvänlig.
- Anpassning: Den syntetiska datan kan genereras med specifika parametrar och regler vilket gör den extremt anpassningsbar efter specifika behov.
- skalbarhet: Detta är ännu en stor fördel med syntetisk data jämfört med mänskligt genererad data, du kan skala den syntetiska data enligt dina behov.
- Kostnadseffektivitet: Eftersom det kan genereras via datorer och låter dig generera data i stora mängder anses det vara ganska kostnadseffektivt jämfört med mänskligt genererad data.
Nackdelar:
- Brist på verkliga perspektiv: Detta måste vara den största nackdelen med att använda syntetisk data eftersom dåligt utformade data lätt kan misslyckas med att representera den verkliga världen.
- Rigorösa tester: Att generera korrekt syntetisk data kräver att du gör rigorösa tester för att anpassa de genererade data med de faktiska datamönstren.
- Teknisk expertis: Till skillnad från mänskligt genererad data kräver att generera korrekt syntetisk data avancerade färdigheter och verktyg.
Viktiga skillnader mellan mänskligt genererad och syntetisk data
Här är några av de viktigaste skillnaderna mellan mänskligt genererad data och syntetisk data:
| Aspect | Människogenererad data | Syntetiska data |
| Källa | Mänskliga aktiviteter och interaktioner | Algoritmiska och AI-drivna modeller |
| Pris | Dyrt att hämta och märka | Kostnadseffektiv i skala |
| Bias | Återspeglar fördomar i den verkliga världen | Kontrolleras under generationen |
| Integritetspolicy | Risk för dataintrång | Inneboende anonym |
| Skalbarhet | Begränsad av mänsklig aktivitet | Lätt skalbar |
| Use Case Diversity | Begränsad av tillgänglighet | Anpassningsbar efter nischbehov |
Hur kan Shaip hjälpa?
Shaip är en av de ledande plattformarna och har ett globalt nätverk av över 30,000 100 skickliga dataspecialister som spänner över 150+ länder och XNUMX+ språk. Genom att lägga till sådan mångfald av databaser, ser vi till att du får data som möter precision och effektivitet.
För de scenarier där integriteten är högsta prioritet kan Shaip hjälpa dig genom att generera syntetisk data som är anpassad för dina behov och i linje med alla sekretessbestämmelser. Inom vårdenShaip kan till exempel skapa syntetisk data som efterliknar patientrapporter utan att exponera känslig information.
Shaip är mer än bara en dataleverantör – det är en strategisk partner som är engagerad i att hjälpa organisationer att frigöra den verkliga potentialen hos AI.
