Sebaik sahaja anda memasuki domain AI, anda akan sering menemui istilah 'data sintetik.' Secara ringkas, data sintetik ialah data yang dijana secara buatan yang direka untuk menduplikasi data dunia sebenar.
Sebaliknya, data yang dijana manusia ialah data tradisional, yang dikumpul oleh manusia dan boleh menjadi apa sahaja daripada interaksi media sosial, transaksi wang, cara anda berinteraksi dengan perisian tertentu, perbualan dua orang, set data invois, pengumpulan imej, dsb.
Memandangkan permintaan untuk data berkualiti tinggi semakin meningkat, kami menyaksikan dua trend: orang ramai mendorong mesin AI untuk menjana data sintetik sedekat mungkin dengan data yang dijana manusia dan sesetengah orang mendesak data yang dijana oleh manusia kerana mereka percaya ia mempunyai ekspresi dan realiti kepadanya.
Jadi dalam artikel ini, kami akan meneroka semua yang anda perlu tahu tentang data jana manusia dan data sintetik.
Apakah Data Dijana Manusia atau Data Dunia Nyata?
Sebagai permulaan, anda sedang membaca artikel ini dan Google sedang mempelajari berapa banyak masa yang anda luangkan di laman web ini yang akan digunakan untuk meningkatkan SEO dan keseluruhan pengalaman pengguna. Dalam erti kata lain, data yang dijana manusia hanyalah data yang dikumpul daripada orang ramai melalui pelbagai aktiviti, termasuk interaksi media sosial, transaksi e-dagang, tinjauan, input sensor dan banyak lagi.
Bahagian terpenting data yang dijana oleh manusia ialah ia mewakili tingkah laku, pendapat dan corak dunia sebenar, yang sering ditangkap dalam persekitaran semula jadi.
Berikut ialah beberapa sumber data yang dijana oleh manusia:
- aktiviti internet: Cara manusia bertindak balas terhadap siaran media sosial, klik, carian dan ulasan.
- Sejarah pembelian: Rekod membeli-belah dalam talian, corak perbelanjaan, dsb.
- Data penderia: Peranti pintar, sistem IoT dan boleh pakai.
- Maklum balas: Tinjauan, ulasan produk, temu bual, perbualan pusat panggilan dan tinjauan pendapat.
Kebaikan dan Keburukan yang dihasilkan oleh Manusia
Kelebihan:
- Data sebenar: Data yang dijana oleh manusia memberikan gambaran sebenar tentang cara individu berfikir, bertindak dan membuat keputusan dalam senario dunia sebenar. Keaslian ini tidak ternilai, di mana memahami interaksi dan pilihan pengguna semula jadi adalah penting untuk mencipta pengalaman yang bermakna dan menarik.
- Context: Keindahan data yang dihasilkan manusia ialah konteks yang merangkumi nuansa budaya, temporal dan situasi.
- Pengesahan: Data adalah nyata dan boleh disemak silang dengan mudah dengan data lain untuk ketepatan (yang anda tidak boleh dengan data sintetik).
Cons:
- Kos dan skalabiliti: Ini adalah kelemahan terbesar data yang dijana oleh manusia kerana mengumpul data daripada sumber sahih adalah agak mahal dan ia tidak boleh diskalakan untuk tugasan khusus data seperti pembelajaran mesin.
- Privasi: Data yang dijana manusia mungkin sensitif dan peribadi. Jika tidak dikendalikan dengan betul, ia mungkin menjejaskan ratusan kehidupan peribadi orang.
- berat sebelah: Manusia berat sebelah dan begitu juga data yang dihasilkan mereka. Data yang dijana manusia boleh mencerminkan kecenderungan masyarakat dan mungkin kekurangan kepelbagaian.
Aplikasi Data Dunia Nyata
Healthcare
Memberi pandangan tentang perjalanan pesakit, pematuhan rawatan dan hasil kesihatan.
Perkhidmatan Kewangan
Mendorong penilaian risiko, pemarkahan kredit dan pengesanan penipuan menggunakan data transaksi pelanggan sebenar.
Sistem Autonomi
Digunakan dalam melatih kenderaan pandu sendiri untuk mengendalikan senario kehidupan sebenar, keadaan jalan raya dan corak trafik.
Peruncitan & Kelakuan Pengguna
Menjejaki interaksi pelanggan sebenar, aliran pembelian dan pilihan untuk pemasaran yang diperibadikan.
Apakah Data Sintetik?
Seperti namanya, data sintetik dijana secara buatan berdasarkan senario tertentu. Sebagai contoh, anda boleh mencipta data sintetik untuk senarai rawak nama untuk menguji aplikasi borang yang akan kelihatan seperti ini:
| Nama | Umur |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Berikut ialah beberapa cara untuk menjana data sintetik:
- Penjanaan Berasaskan Peraturan: Anda menyediakan peraturan dan parameter yang dipratakrifkan untuk menjana data sintetik.
- Model Perangkaan: Di sini, set data sintetik dicipta dengan mereplikasi sifat statistik data sebenar.
- Teknik dipacu AI: Dalam pendekatan ini, anda menggunakan teknik AI moden seperti GAN atau pengekod auto variasi untuk menjana data sintetik yang kompleks.
Aplikasi Data Sintetik
Latihan Model AI
Setakat ini, ini ialah kes penggunaan data sintetik yang paling penting kerana anda memerlukan sejumlah besar data yang boleh diskalakan untuk melatih model AI anda.
Kenderaan Autonomi
Data sintetik boleh digunakan untuk mencipta persekitaran simulasi untuk melatih kenderaan autonomi untuk berbilang senario.
Pembesaran Data
Data sintetik juga digunakan untuk meningkatkan set data sedia ada untuk hasil pembelajaran mesin yang lebih baik.
Kebaikan dan Keburukan Data Sintetik
Kelebihan:
- Perlindungan Privasi: Data sintetik dijana tanpa sebarang maklumat sebenar tentang manusia dan tidak mengandungi sebarang pengecam dunia sebenar yang menjadikannya mesra privasi.
- Ubahsuaian: Data sintetik boleh dijana dengan parameter dan peraturan tertentu yang menjadikannya sangat disesuaikan mengikut keperluan khusus.
- Berskala: Ini merupakan satu lagi kelebihan besar data sintetik berbanding data yang dijana manusia, anda boleh menskalakan data sintetik mengikut keperluan anda.
- Kecekapan Kos: Memandangkan ia boleh dijana melalui komputer dan membolehkan anda menjana data dalam jumlah yang besar, ia dianggap agak kos efektif berbanding data yang dijana oleh manusia.
Cons:
- Kekurangan Perspektif Dunia Nyata: Ini mesti menjadi kelemahan terbesar menggunakan data sintetik kerana data yang direka bentuk dengan buruk boleh gagal untuk mewakili dunia sebenar dengan mudah.
- Ujian yang ketat: Menjana data sintetik yang tepat memerlukan anda melakukan ujian yang ketat untuk menyelaraskan data yang dijana dengan corak data sebenar.
- Pakar teknikal: Tidak seperti data yang dijana manusia, menjana data sintetik yang tepat memerlukan kemahiran dan alatan lanjutan.
Perbezaan Utama Antara Data Dijana Manusia dan Sintetik
Berikut ialah beberapa perbezaan utama antara data yang dijana oleh manusia dan data sintetik:
| Aspek | Data Dihasilkan Manusia | Data Sintetik |
| Source | Aktiviti dan interaksi manusia | Model Algoritma dan dipacu AI |
| kos | Mahal untuk dikumpul dan dilabel | Kos efektif pada skala |
| Bias | Mencerminkan berat sebelah dunia sebenar | Dikawal semasa penjanaan |
| Privasi | Risiko pelanggaran data | Secara semula jadi tanpa nama |
| scalability | Terhad oleh aktiviti manusia | Mudah berskala |
| Gunakan Kepelbagaian Kes | Terhad mengikut ketersediaan | Boleh disesuaikan dengan keperluan khusus |
Bagaimana Shaip boleh Membantu?
Shaip ialah salah satu platform terkemuka dan mempunyai rangkaian global lebih 30,000 pakar data mahir yang merangkumi 100+ negara dan 150+ bahasa. Dengan menambah kepelbagaian pangkalan data tersebut, kami memastikan anda mendapat data yang memenuhi ketepatan dan kecekapan.
Untuk senario di mana privasi adalah keutamaan tertinggi, Shaip boleh membantu anda dengan menjana data sintetik yang disesuaikan untuk keperluan anda dan selaras dengan semua peraturan privasi. Dalam penjagaan kesihatan, sebagai contoh, Shaip boleh mencipta data sintetik yang meniru laporan pesakit tanpa mendedahkan maklumat sensitif.
Shaip adalah lebih daripada sekadar penyedia data—ia adalah rakan kongsi strategik yang komited untuk membantu organisasi membuka kunci potensi sebenar AI.
