Data sintetik

Data sintetik dan peranannya dalam dunia AI – Faedah, Kes penggunaan, Jenis & Cabaran

Pepatah terkini data sebagai minyak baharu adalah benar, dan seperti bahan api biasa anda, ia menjadi sukar diperoleh.

Namun, data dunia sebenar menyemarakkan pembelajaran mesin dan inisiatif AI mana-mana organisasi. Walau bagaimanapun, mendapatkan data latihan berkualiti untuk projek mereka adalah satu cabaran. Ini kerana hanya beberapa syarikat boleh mengakses aliran data manakala selebihnya membuat sendiri. Dan data latihan buatan sendiri yang dipanggil data sintetik ini berkesan, murah dan tersedia.

Tetapi apa sebenarnya data sintetik? Bagaimanakah perniagaan boleh menjana data ini, mengatasi cabaran dan memanfaatkan kelebihannya?

Apakah Data Sintetik?

Data sintetik ialah data yang dijana komputer dengan pantas menjadi alternatif kepada data dunia sebenar. Daripada dikumpulkan daripada dokumentasi dunia sebenar, algoritma komputer menjana data sintetik.

Data sintetik adalah buatan dijana oleh algoritma atau simulasi komputer yang secara statistik atau matematik menggambarkan data dunia sebenar.

Data sintetik, menurut penyelidikan, mempunyai sifat ramalan yang sama seperti data sebenar. Ia dijana dengan memodelkan corak statistik dan sifat data dunia sebenar.

Trend Industri?

Menurut Gartner penyelidikan, data sintetik boleh menjadi lebih baik untuk tujuan latihan AI. Adalah dicadangkan bahawa data sintetik kadangkala boleh terbukti lebih bermanfaat daripada data sebenar yang dikumpul daripada peristiwa, orang atau objek sebenar. Kecekapan data sintetik inilah sebabnya pembelajaran mendalam pembangun rangkaian saraf semakin menggunakannya untuk membangunkan model AI mewah.

Laporan mengenai data sintetik meramalkan bahawa menjelang 2030, kebanyakan data digunakan untuk model pembelajaran mesin tujuan latihan ialah data sintetik yang dijana melalui simulasi komputer, algoritma, model statistik dan banyak lagi. Walau bagaimanapun, data sintetik menyumbang kurang daripada 1% daripada data pasaran pada masa ini, bagaimanapun oleh 2024 ia dijangka menyumbang lebih daripada 60% daripada semua data yang dihasilkan.

Mengapa Menggunakan Data Sintetik?

Memandangkan aplikasi AI lanjutan sedang dibangunkan, syarikat mendapati sukar untuk memperoleh sejumlah besar set data berkualiti untuk melatih model ML. Walau bagaimanapun, data sintetik membantu saintis data dan pembangun mengatasi cabaran ini dan membangunkan model ML yang sangat boleh dipercayai.

Tetapi mengapa menggunakan data sintetik?

Masa yang diperlukan untuk menjana data sintetik adalah lebih kurang daripada memperoleh data daripada peristiwa atau objek sebenar. Syarikat boleh memperoleh data sintetik dan membangunkan set data tersuai untuk projek mereka dengan lebih cepat daripada set data bergantung dunia sebenar. Jadi, dalam tempoh yang ringkas, syarikat boleh mendapatkan data berkualiti beranotasi dan berlabel.

Sebagai contoh, katakan anda memerlukan data tentang peristiwa yang jarang berlaku atau yang mempunyai data yang sangat sedikit untuk dilalui. Dalam kes itu, adalah mungkin untuk menjana data sintetik berdasarkan sampel data dunia sebenar, terutamanya apabila data diperlukan untuk kes tepi. Satu lagi kelebihan menggunakan data sintetik ialah ia menghapuskan kebimbangan privasi kerana data itu tidak berdasarkan mana-mana orang atau peristiwa yang sedia ada.

Data Ditambah dan Tanpa Nama Berbanding Data Sintetik

Data sintetik tidak boleh dikelirukan dengan data tambahan. Penambahan data ialah teknik yang digunakan oleh pembangun untuk menambah set data baharu pada set data sedia ada. Contohnya, mereka mungkin mencerahkan imej, memangkas atau memutar.

Data tanpa nama mengalih keluar semua maklumat pengecam peribadi mengikut dasar dan piawaian kerajaan. Oleh itu, data tanpa nama adalah sangat penting apabila membangunkan model kewangan atau penjagaan kesihatan.

Walaupun data tanpa nama atau ditambah tidak dianggap sebagai sebahagian daripada data sintetik. Tetapi pembangun boleh membuat data sintetik. Dengan menggabungkan kedua-dua teknik ini, seperti menggabungkan dua imej kereta, anda boleh membangunkan imej sintetik kereta yang benar-benar baharu.

Jenis Data Sintetik

Jenis Data Sintetik

Pembangun menggunakan data sintetik kerana ia membolehkan mereka menggunakan data berkualiti tinggi yang menutup maklumat sulit peribadi sambil mengekalkan kualiti statistik data dunia sebenar. Data sintetik biasanya terbahagi kepada tiga kategori utama:

  1. Sepenuhnya Sintetik

    Ia tidak mengandungi maklumat daripada data asal. Sebaliknya, program komputer penjanaan data menggunakan parameter tertentu daripada data asal, seperti ketumpatan ciri. Kemudian, menggunakan ciri dunia sebenar sedemikian, ia secara rawak menjana anggaran ketumpatan ciri berdasarkan kaedah generatif, yang memastikan privasi data yang lengkap pada kos keaktualan data.

  2. Sebahagian Sintetik

    Ia menggantikan nilai tertentu data sintetik tertentu dengan data dunia sebenar. Selain itu, data separa sintetik menggantikan jurang tertentu yang terdapat dalam data asal, dan saintis data menggunakan metodologi berasaskan model untuk menjana data ini.

  3. hibrid

    Ia menggabungkan kedua-dua data dunia sebenar dan data sintetik. Jenis data ini memilih rekod rawak daripada set data asal dan menggantikannya dengan rekod sintetik. Ia menyediakan faedah data sintetik dan separa sintetik dengan menggabungkan privasi data dengan utiliti.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

Gunakan Kes untuk Data Sintetik?

Walaupun dijana oleh algoritma komputer, data sintetik mewakili data sebenar dengan tepat dan boleh dipercayai. Selain itu, terdapat banyak kes penggunaan untuk data sintetik. Walau bagaimanapun, penggunaannya amat dirasai sebagai pengganti data sensitif, terutamanya dalam persekitaran bukan pengeluaran untuk latihan, ujian dan analisis. Beberapa kes penggunaan terbaik data sintetik ialah:

Latihan

Kemungkinan mempunyai model ML yang tepat dan boleh dipercayai bergantung pada data yang sedang dilatih. Dan, pembangun bergantung pada data sintetik apabila dunia sebenar data latihan sukar diperolehi. Memandangkan data sintetik meningkatkan nilai data dunia sebenar dan mengalih keluar bukan sampel (peristiwa atau corak yang jarang berlaku), ia membantu meningkatkan kecekapan model AI.
Ujian

Apabila ujian dipacu data adalah penting untuk pembangunan dan kejayaan model ML, data sintetik mesti digunakan. Sebabnya ialah data sintetik lebih mudah digunakan dan lebih cepat diperoleh daripada data berasaskan peraturan. Ia juga boleh berskala, boleh dipercayai dan fleksibel.
Analisis

Data sintetik bebas daripada berat sebelah yang biasanya terdapat dalam data dunia sebenar. Ia menjadikan data sintetik sebagai set data yang sangat sesuai untuk model AI ujian tekanan bagi kejadian jarang berlaku. Ia juga menganalisis tingkah laku model data yang mungkin.

Kelebihan Data Sintetik

Saintis data sentiasa mencari data berkualiti tinggi yang boleh dipercayai, seimbang, bebas berat sebelah dan mewakili corak yang boleh dikenal pasti. Beberapa kelebihan menggunakan data sintetik termasuk:

  • Data sintetik lebih mudah dijana, kurang memakan masa untuk dianotasi dan lebih seimbang.
  • Memandangkan data sintetik menambah data dunia sebenar, ia memudahkan untuk mengisi jurang data dalam dunia sebenar
  • Ia berskala, fleksibel dan memastikan perlindungan privasi atau maklumat peribadi.
  • Ia bebas daripada pertindihan data, berat sebelah dan ketidaktepatan.
  • Terdapat akses kepada data yang berkaitan dengan kes tepi atau peristiwa yang jarang berlaku.
  • Penjanaan data lebih pantas, lebih murah dan lebih tepat.

Cabaran Set Data Sintetik

Sama seperti mana-mana metodologi pengumpulan data baharu, data sintetik pun datang dengan cabaran.

. pertama cabaran utama ialah data sintetik tidak disertakan Pengecualian. Walaupun dialih keluar daripada set data, outlier yang berlaku secara semula jadi ini hadir dalam data dunia sebenar membantu melatih model ML dengan tepat.

. kualiti data sintetik boleh berbeza-beza di seluruh set data. Memandangkan data dijana menggunakan data benih atau input, kualiti data sintetik bergantung pada kualiti data benih. Jika terdapat bias dalam data benih, anda boleh mengandaikan dengan selamat bahawa akan ada bias dalam data akhir.

Anotasi manusia harus menyemak set data sintetik teliti untuk memastikan ketepatan dengan menggunakan beberapa kaedah kawalan kualiti.

Kaedah Menjana Data Sintetik

Kaedah Untuk Menjana Data Sintetik

Model yang boleh dipercayai yang boleh meniru set data tulen perlu dibangunkan untuk menjana data sintetik. Kemudian, bergantung pada titik data yang terdapat dalam set data sebenar, adalah mungkin untuk menjana mata data yang serupa dalam set data sintetik.

Untuk membuat ini, saintis data gunakan rangkaian saraf yang mampu mencipta titik data sintetik yang serupa dengan yang terdapat dalam pengedaran asal. Antara cara rangkaian saraf menjana data ialah:

Autoenkoder Variasi

Pengekod auto variasi atau VAE mengambil pengedaran asal, menukarnya kepada pengedaran terpendam dan mengubahnya kembali kepada keadaan asal. Proses pengekodan dan penyahkodan ini membawa 'ralat pembinaan semula'. Model penjanaan data tanpa pengawasan ini mahir mempelajari struktur semula jadi pengedaran data dan membangunkan model yang kompleks.

Rangkaian Musuh Generatif

Tidak seperti pengekod auto variasi, model tanpa seliaan, rangkaian musuh generatif atau GAN, ialah model diselia yang digunakan untuk membangunkan perwakilan data yang sangat realistik dan terperinci. Dalam kaedah ini, dua rangkaian saraf dilatih – satu rangkaian penjana akan menjana titik data palsu, dan pendiskriminasi yang lain akan cuba mengenal pasti titik data sebenar dan palsu.

Selepas beberapa pusingan latihan, penjana akan menjadi mahir menjana titik data palsu yang boleh dipercayai dan realistik yang tidak dapat dikenal pasti oleh diskriminasi. GAN berfungsi paling baik apabila menjana sintetik data tidak berstruktur. Walau bagaimanapun, jika ia tidak dibina dan dilatih oleh pakar, ia boleh menjana titik data palsu dengan kuantiti terhad.

Medan Sinaran Neural

Kaedah penjanaan data sintetik ini digunakan apabila mencipta paparan baharu bagi pemandangan 3D yang dilihat separa sedia ada. Neural Radiance Field atau algoritma NeRF menganalisis set imej, menentukan titik data fokus di dalamnya dan menginterpolasi serta menambah sudut pandangan baharu pada imej. Dengan melihat imej 3D statik sebagai pemandangan 5D yang bergerak, ia meramalkan keseluruhan kandungan setiap voxel. Dengan disambungkan ke rangkaian saraf, NeRF mengisi aspek imej yang hilang dalam adegan.

Walaupun NeRF sangat berfungsi, ia lambat untuk dipaparkan dan dilatih dan mungkin menghasilkan imej yang tidak boleh digunakan berkualiti rendah.

Jadi, di manakah anda boleh mendapatkan data sintetik?

Setakat ini, hanya beberapa penyedia set data latihan yang sangat maju telah dapat menyampaikan data sintetik berkualiti tinggi. Anda boleh mendapatkan akses kepada alatan sumber terbuka seperti Bilik Kebal Data Sintetik. Walau bagaimanapun, jika anda ingin memperoleh set data yang sangat boleh dipercayai, Saip ialah tempat yang sesuai untuk dituju, kerana mereka menawarkan pelbagai jenis data latihan dan perkhidmatan anotasi. Selain itu, terima kasih kepada pengalaman mereka dan parameter kualiti yang ditetapkan, mereka memenuhi keperluan industri menegak yang luas dan menyediakan set data untuk beberapa projek ML.

Kongsi sosial

Awak juga mungkin menyukai