Med teknikens framsteg har det varit brist på data som används av ML-modeller. För att fylla denna lucka genereras eller simuleras mängd syntetisk data/artificiell data för att träna ML-modeller. Primär datainsamling, även om den är mycket tillförlitlig, är ofta kostsam och tidskrävande och därför finns det en växande efterfrågan på simulerad data som kanske är korrekt och som imiterar verkliga upplevelser. Artikeln nedan försöker bara utforska för- och nackdelarna.
Vad är löftet om syntetisk data, och när ska den användas?
Syntetiska data genereras algoritmiskt istället för att produceras av verkliga incidenter. Verkliga data, observeras direkt från den verkliga världen. Den används för att få de bästa insikterna. Även om riktig data är värdefull är den vanligtvis dyr, tidskrävande att samla in och omöjlig på grund av integritetsproblem. Syntetisk data blir därmed ett sekundärt/alternativ till verklig data och kan användas för att utveckla korrekta och avancerade AI-modeller. Detta artificiellt genererad data används tillsammans med riktiga data för att bygga en förbättrad datauppsättning som inte är full av de inneboende felen hos verklig data.
Syntetisk data används bäst för att testa ett nyutvecklat system där verklig data är otillgänglig eller partisk. Syntetisk data kan också komplettera verklig data, som är liten, odelbar, oanvändbar och orörlig.
Är syntetisk data ett måste och väsentligt för AI:s framtid?
Datavetenskap proffs introducerar information till AI-modellen för att utveckla syntetisk data som kan användas för produktdemonstrationer och interna prototyper. Till exempel kan finansiella institutioner använda syntetiska data för att simulera marknadsfluktuationer och beteende för att identifiera bedrägerier och fatta bättre beslut.
Syntetisk data används också för att öka noggrannheten och effektiviteten i maskininlärningsmodeller. Verkliga data kan inte redogöra för alla kombinationer i händelser som är rimliga eller sannolikt kommer att hända i den verkliga världen. Syntetisk data kan användas för att generera insikter för kantfall och händelser som ännu inte har hänt i den verkliga världen.
Vilka är riskerna med syntetiska data?
En av de stora fördelarna med syntetisk data är utan tvekan kostnadseffektivitet och bristen på integritetsproblem. Men det kommer med sina begränsningar och risker.
För det första är kvaliteten på den syntetiska datan ofta beroende av modellen som hjälpte till att skapa och utveckla den. Innan syntetisk data används måste den dessutom genomgå en mängd olika verifieringssteg för att säkerställa sanningshalten i dess resultat genom att jämföra dem med mänskliga annoterade, verkliga datamodeller.
Syntetisk data kan också vara vilseledande och inte helt immun mot sekretessfrågor. Dessutom kan det finnas färre användare för syntetiska data eftersom de kan uppfattas som falska eller undermåliga.
Till sist, frågor angående de metoder som används för att skapa syntetiska data kan också uppstå. Frågor om insynen i datagenereringsteknikerna måste också besvaras.
Varför använda syntetiska data?
Att skaffa stora mängder kvalitetsdata för att träna en modell inom den förinställda tidsramen är en utmaning för många företag. Dessutom är manuell märkning av data en långsam och dyr process. Det är därför att generering av syntetisk data kan hjälpa företag att övervinna dessa utmaningar och snabbt utveckla trovärdiga modeller.
Syntetisk data minskar beroendet av ursprungliga data och begränsar behovet av att fånga det. Det är en enklare, kostnadseffektiv och tidsbesparande metod för att generera datauppsättningar. Stora mängder kvalitetsdata kan utvecklas på mycket kortare tid jämfört med verkliga data. Det är särskilt användbart för att generera data baserat på kanthändelser – händelser som sällan inträffar. Dessutom kan syntetiska data automatiskt märkas och annoteras när de genereras, vilket minskar tiden det tar för datamärkning.
När integritetsproblem och datasäkerhet är primära bekymmer, syntetiska datamängder kan användas för att minimera riskerna. Verkliga data måste anonymiseras för att kunna anses användbara som träningsdata. Även med anonymisering som borttagning av identifierare från datasetet är det fortfarande möjligt för en annan variabel att fungera som en identifierande variabel. Lyckligtvis är det aldrig fallet med syntetisk data då den aldrig var baserad på en verklig person eller en verklig händelse.
Fördelar med syntetiska data framför verkliga data
De största fördelarna med syntetiska datauppsättningar över ursprungliga datamängder är
- Med syntetisk data är det möjligt att generera en obegränsad mängd data enligt modellkravet.
- Med syntetisk data är det möjligt att bygga en kvalitetsdatauppsättning som kan vara riskabel och dyr att samla in.
- Med syntetisk data är det möjligt att skaffa högkvalitativ data som automatiskt märks och kommenteras.
- Datagenerering och anteckning är inte som tidskrävande som det är med riktiga data.
Varför använda syntetisk data (syntetisk vs verklig data)
Verkliga data kan vara farliga att skaffa
Det viktigaste är att riktig data ibland kan vara farlig att skaffa. Om du till exempel tar autonoma fordon, kan AI inte förväntas bara förlita sig på verklig data för att testa modellen. AI:n som kör det autonoma fordonet måste testa modellen för att undvika krascher, men att få tag på krascher kan vara riskabelt, dyrt och opålitligt - vilket gör simuleringar till det enda alternativet för testning.
Verkliga data kan baseras på sällsynta händelser
Om den verkliga datan är svår att skaffa på grund av händelsens sällsynthet, är syntetisk data den enda lösningen. Syntetisk data kan användas för att generera data baserat på sällsynta händelser för att träna modellerna.
Syntetisk data kan anpassas
Syntetisk data kan anpassas och kontrolleras av användaren. För att se till att den syntetiska datan inte missar kantfodral kan den kompletteras med riktiga data. Dessutom kan händelsefrekvensen, distributionen och mångfalden kontrolleras av användaren.
Syntetisk data kommer med automatisk annotering
En av anledningarna till att syntetiska data föredras framför verkliga data är att den kommer med perfekt anteckning. Istället för att manuellt kommentera data, kommer syntetisk data med automatiserade kommentarer för varje objekt. Du behöver inte betala extra för datamärkning vilket gör syntetisk data till ett mer kostnadseffektivt val.
Syntetisk data möjliggör icke-synliga datakommentarer
Det finns vissa element i visuella data som människor i sig är oförmögna att tolka och därmed kommentera. Det är en av de främsta anledningarna till branschens strävan mot syntetisk data. Till exempel kan applikationer som utvecklats baserade på infraröda bilder eller radarseende bara fungera på syntetiska dataanteckningar eftersom det mänskliga ögat inte kan förstå bilderna.
Var kan man använda syntetisk data?
Med nya verktyg och produkter som släpps kan syntetisk data spela en stor roll i utvecklingen av Artificiell intelligens och maskininlärningsmodeller.
Just nu utnyttjas syntetisk data i stor utsträckning av – datorseende och tabelldata.
Med datorseende upptäcker AI-modeller mönster i bilder. Kameror, utrustade med datorseende applikationer, används i många industrier som drönare, fordon och medicin. Tabelldata får mycket dragkraft från forskare. Syntetisk data öppnar dörrarna för att utveckla applikationer för hälsa som hittills varit begränsade på grund av integritetskränkningar.
Syntetiska datautmaningar
Det finns tre stora utmaningar med att använda syntetisk data. Dom är:
Borde spegla verkligheten
Syntetisk data bör återspegla verkligheten så exakt som möjligt. Det är dock ibland omöjligt att generera syntetiska data som inte innehåller delar av personuppgifter. Å andra sidan, om den syntetiska datan inte återspeglar verkligheten, kommer den inte att kunna uppvisa mönster som är nödvändiga för modellträning och testning. Att träna dina modeller på orealistiska data ger inga trovärdiga insikter.
Bör vara utan partiskhet
I likhet med verkliga data kan syntetiska data också vara mottagliga för historiska fördomar. Syntetisk data kan reproducera fördomar om de genereras för exakt från den verkliga datan. Datavetare måste ta hänsyn till partiskhet när man utvecklar ML-modeller för att se till att den nyligen genererade syntetiska data är mer representativ för verkligheten.
Bör vara fri från integritetsproblem
Om de syntetiska data som genereras från verkliga data är för lika varandra, kan det också skapa samma integritetsproblem. När verklig data innehåller personliga identifierare, då kan de syntetiska data som genereras av den också omfattas av integritetsbestämmelser.
Sista tankar: syntetisk data låser upp nya möjligheter
När du ställer syntetisk data och verklig data mot varandra, är den syntetiska data inte långt efter på tre punkter - snabbare datainsamling, flexibilitet och skalbarhet. Genom att justera parametrarna är det möjligt att generera en ny datauppsättning som kan vara farlig att samla in eller kanske inte är tillgänglig i verkligheten.
Syntetisk data hjälper till att prognostisera, förutse marknadstrender och utarbeta robusta planer för framtiden. Dessutom, syntetiska data kan användas för att testa sanningshalten hos modeller, deras premisser och olika resultat.
Slutligen kan syntetisk data göra mycket mer innovativa saker än verklig data kan åstadkomma. Med syntetisk data är det möjligt att mata modeller med scenarier som ger oss en inblick i vår framtid.
