Det senaste ordspråket om att data är den nya oljan är sant, och precis som ditt vanliga bränsle blir det svårt att komma åt.
Än, verkliga data ger energi till alla organisationers maskininlärning och AI-initiativ. Det är dock en utmaning att få utbildningsdata av hög kvalitet för sina projekt. Det beror på att endast ett fåtal företag kan komma åt en dataström medan resten gör sin egen. Och denna egentillverkade träningsdata som kallas syntetisk data är effektiv, billig och tillgänglig.
Men vad exakt är det syntetiska data? Hur kan ett företag generera denna data, övervinna utmaningarna och utnyttja dess fördelar?
Vad är syntetiska data?
Syntetisk data är datorgenererad data som snabbt blir ett alternativ till verklig data. Istället för att samlas in från verklig dokumentation genererar datoralgoritmer syntetiska data.
Syntetisk data är artificiellt genereras genom algoritmer eller datorsimuleringar som statistiskt eller matematiskt återspeglar verkliga data.
Syntetisk data, enligt forskning, har samma prediktiva egenskaper som faktiska data. Den genereras genom att modellera de statistiska mönstren och egenskaperna hos verkliga data.
Branschtrender?
Enligt Gartner forskning kan syntetisk data vara bättre för AI-träningsändamål. Det föreslås att syntetisk data ibland kan visa sig vara mer fördelaktig än verklig data som samlats in från faktiska händelser, människor eller föremål. Denna syntetiska dataeffektivitet är anledningen djupt lärande neurala nätverksutvecklare använder det allt oftare för att utveckla avancerade AI-modeller.
En rapport om syntetiska data förutspådde att år 2030, de flesta av de data som används för maskininlärningsmodell utbildningsändamål skulle vara syntetiska data som genereras genom datorsimuleringar, algoritmer, statistiska modeller med mera. Syntetisk data står dock för mindre än 1% av marknadsdata för närvarande, dock av 2024 den förväntas bidra med mer än 60 % av all data som genereras.
Varför använda syntetiska data?
När avancerade AI-applikationer utvecklas har företag svårt att skaffa stora mängder kvalitetsdataset för att träna ML-modeller. Syntetisk data hjälper dock datavetare och utvecklare att ta sig över dessa utmaningar och utveckla mycket trovärdiga ML-modeller.
Men varför använda sig av syntetisk data?
Den tid som behövs för att generera syntetiska data är mycket mindre än att hämta data från verkliga händelser eller föremål. Företag kan skaffa syntetisk data och utveckla en anpassad datauppsättning för sitt projekt snabbare än datauppsättningar som är beroende av verkligheten. Så inom en kortfattad period kan företag lägga vantarna på kommenterade och märkta kvalitetsdata.
Anta till exempel att du behöver data om händelser som sällan inträffar eller de som har väldigt lite data att gå efter. I så fall är det möjligt att generera syntetisk data baserat på verkliga dataprover, särskilt när data krävs för kantfall. En annan fördel med att använda syntetisk data är att det eliminerar integritetsproblem eftersom uppgifterna inte är baserade på någon befintlig person eller händelse.
Förstärkta och anonymiserade kontra syntetiska data
Syntetisk data ska inte förväxlas med utökad data. Dataförstoring är en teknik som utvecklare använder för att lägga till en ny uppsättning data till en befintlig datauppsättning. De kan till exempel göra en bild ljusare, beskära eller rotera.
Anonymiserad data tar bort all personlig identifieringsinformation enligt statliga riktlinjer och standarder. Därför är anonymiserad data mycket avgörande när man utvecklar finansiella eller hälsovårdsmodeller.
Medan anonymiserad eller utökad data inte anses vara en del av syntetiska data. Men utvecklare kan göra syntetisk data. Genom att kombinera dessa två tekniker, som att blanda två bilder av bilar, kan du utveckla en helt ny syntetisk bild av en bil.
Typer av syntetiska data
Utvecklare använder syntetisk data eftersom det gör det möjligt för dem att använda data av hög kvalitet som maskerar personlig konfidentiell information samtidigt som de behåller de statistiska egenskaperna hos data från verkligheten. Syntetisk data delas i allmänhet in i tre huvudkategorier:
Helt syntetisk
Den innehåller ingen information från originaldata. Istället använder ett datagenererande datorprogram vissa parametrar från originaldata, såsom funktionstäthet. Sedan, med hjälp av en sådan verklig egenskap, genererar den slumpmässigt uppskattade funktionstätheter baserade på generativa metoder, vilket säkerställer fullständig datasekretess till priset av dataverkligheten.
Delvis syntetisk
Den ersätter vissa specifika värden för syntetisk data med verklig data. Dessutom ersätter delvis syntetisk data vissa luckor som finns i originaldata, och datavetare använder modellbaserade metoder för att generera dessa data.
Hybrid
Den kombinerar både verklig data och syntetisk data. Denna typ av data plockar slumpmässiga poster från den ursprungliga datamängden och ersätter dem med syntetiska poster. Det ger fördelarna med syntetiska och delvis syntetiska data genom att kombinera datasekretess med nytta.
Användningsfall för syntetiska data?
Även om de genereras av en datoralgoritm, representerar syntetiska data verkliga data exakt och tillförlitligt. Dessutom finns det många användningsfall för syntetiska data. Dess användning upplevs dock akut som ett substitut för känslig data, särskilt i icke-produktionsmiljöer för utbildning, testning och analys. Några av de bästa användningsfallen för syntetisk data är:
Utbildning
Möjligheten att ha en korrekt och pålitlig ML-modell beror på vilken data den tränas på. Och utvecklare är beroende av syntetisk data när de är verkliga träningsdata är svårt att få tag på. Eftersom syntetisk data ökar värdet av verklig data och tar bort icke-sampler (sällsynta händelser eller mönster), bidrar det till att öka AI-modellernas effektivitet.
Testning
När datadrivna tester är avgörande för utvecklingen och framgången för ML-modellen måste syntetisk data användas. Anledningen till att syntetisk data är mycket lättare att använda och snabbare att skaffa än regelbaserad data. Den är också skalbar, pålitlig och flexibel.
Analys
Syntetisk data är fri från bias som vanligtvis finns i verkliga data. Det gör syntetisk data till en mycket lämpad datauppsättning för stresstestning av AI-modeller av sällsynta händelser. Den analyserar också datamodellens beteende.
Fördelar med syntetiska data
Dataforskare letar alltid efter data av hög kvalitet som är tillförlitlig, balanserad, fri från partiskhet och representerar identifierbara mönster. Några av fördelarna med att använda syntetisk data inkluderar:
- Syntetisk data är lättare att generera, mindre tidskrävande att kommentera och mer balanserad.
- Eftersom syntetiska data kompletterar verkliga data, gör det det lättare att fylla dataluckor i verkligheten
- Det är skalbart, flexibelt och säkerställer integritets- eller personlig informationsskydd.
- Det är fritt från datadupliceringar, partiskhet och felaktigheter.
- Det finns tillgång till data relaterade till kantfall eller sällsynta händelser.
- Datagenerering är snabbare, billigare och mer exakt.
Utmaningar med syntetiska datamängder
I likhet med alla nya metoder för datainsamling, kommer även syntetisk data med utmaningar.
Smakämnen först Den stora utmaningen är att syntetisk data inte följer med outliers. Även om de har tagits bort från datamängder hjälper dessa naturligt förekommande extremvärden som finns i verkliga data att träna ML-modellerna korrekt.
Smakämnen kvaliteten på syntetiska data kan variera i datasetet. Eftersom data genereras med hjälp av frö- eller indata, beror syntetisk datakvalitet på kvaliteten på frödata. Om det finns bias i frödata, kan du säkert anta att det kommer att finnas bias i slutdata.
Mänskliga kommentatorer bör kontrollera syntetiska datamängder noggrant för att säkerställa noggrannhet genom att använda vissa kvalitetskontrollmetoder.
Metoder för att generera syntetiska data
En pålitlig modell som kan efterlikna autentisk datauppsättning måste utvecklas för att generera syntetisk data. Sedan, beroende på vilka datapunkter som finns i den verkliga datamängden, är det möjligt att generera liknande i de syntetiska datamängderna.
Att göra detta, datavetare använda sig av neurala nätverk som kan skapa syntetiska datapunkter liknande de som finns i den ursprungliga distributionen. Några av hur neurala nätverk genererar data är:
Variativa autokodare
Varierande autokodare eller VAE:er tar upp en originaldistribution, omvandlar den till latent distribution och omvandlar den tillbaka till det ursprungliga tillståndet. Denna kodnings- och avkodningsprocess åstadkommer ett "rekonstruktionsfel". Dessa oövervakade datagenererande modeller är skickliga på att lära sig den medfödda strukturen för datadistribution och utveckla en komplex modell.
Generativa Adversarial Networks
Till skillnad från olika autokodare är en oövervakad modell, generativa motstridiga nätverk, eller GAN, en övervakad modell som används för att utveckla mycket realistiska och detaljerade datarepresentationer. I denna metod, två neurala nätverk är utbildade – ett generatornätverk kommer att generera falska datapunkter, och den andra diskriminatorn kommer att försöka identifiera verkliga och falska datapunkter.
Efter flera träningsomgångar kommer generatorn att bli skicklig på att generera helt trovärdiga och realistiska falska datapunkter som diskriminatorn inte kommer att kunna identifiera. GAN fungerar bäst när man genererar syntetiskt ostrukturerade data. Men om den inte är konstruerad och utbildad av experter kan den generera falska datapunkter av begränsad mängd.
Neural strålningsfält
Denna syntetiska datagenereringsmetod används när man skapar nya vyer av en befintlig delvis sedd 3D-scen. Neural Radiance Field eller NeRF-algoritmen analyserar en uppsättning bilder, bestämmer fokaldatapunkter i dem och interpolerar och lägger till nya synpunkter på bilderna. Genom att titta på en statisk 3D-bild som en rörlig 5D-scen förutsäger den hela innehållet i varje voxel. Genom att vara ansluten till det neurala nätverket fyller NeRF saknade aspekter av bilden i en scen.
Även om NeRF är mycket funktionell är den långsam att rendera och träna och kan generera oanvändbara bilder av låg kvalitet.
Så var kan du få syntetisk data?
Hittills har endast ett fåtal mycket avancerade utbildningsdatauppsättningsleverantörer kunnat leverera syntetiska data av hög kvalitet. Du kan få tillgång till verktyg med öppen källkod som t.ex Syntetiskt datavalv. Men om du vill skaffa en mycket tillförlitlig datauppsättning, Shaip är rätt plats att gå, eftersom de erbjuder ett brett utbud av utbildningsdata och anteckningstjänster. Dessutom, tack vare deras erfarenhet och etablerade kvalitetsparametrar, tillgodoser de en bred branschvertikal och tillhandahåller datauppsättningar för flera ML-projekt.