Data Sintetik

Panduan berguna untuk Data Sintetik, penggunaan, risiko dan aplikasinya

Dengan kemajuan teknologi, terdapat kekurangan data yang digunakan oleh model ML. Untuk mengisi jurang ini, banyak data sintetik / data tiruan dijana atau disimulasikan untuk melatih model ML. Pengumpulan data utama walaupun sangat boleh dipercayai, selalunya mahal dan memakan masa dan oleh itu terdapat permintaan yang semakin meningkat untuk data simulasi yang mungkin tepat atau mungkin tidak dan meniru pengalaman dunia sebenar. Artikel di bawah hanya cuba meneroka kebaikan dan keburukan.

Apakah janji data sintetik, dan bila untuk menggunakannya?

Data sintetik dihasilkan secara algoritma dan bukannya dihasilkan oleh insiden dunia sebenar. Data sebenar, diperhatikan secara langsung dari dunia nyata. Ia digunakan untuk mendapatkan cerapan terbaik. Walaupun data sebenar berharga, ia biasanya mahal, memakan masa untuk dikumpulkan dan tidak dapat dilaksanakan kerana isu privasi. Data sintetik dengan itu menjadi sekunder/alternatif kepada data sebenar dan boleh digunakan untuk membangunkan tepat dan model AI lanjutan. ini data yang dihasilkan secara buatan digunakan bersama-sama dengan data sebenar untuk membina set data yang dipertingkatkan yang tidak dipenuhi dengan kesalahan yang wujud dalam data sebenar.

Data sintetik paling baik digunakan untuk menguji sistem yang baru dibangunkan di mana data sebenar tidak tersedia atau berat sebelah. Data sintetik juga boleh menambah data sebenar, yang kecil, tidak boleh dikongsi, tidak boleh digunakan dan tidak boleh dialihkan.

Adakah data sintetik mesti ada dan penting untuk masa depan AI?

Sains data profesional memperkenalkan maklumat kepada model AI untuk membangunkan data sintetik yang boleh digunakan untuk demonstrasi produk dan prototaip dalaman. Sebagai contoh, institusi kewangan boleh menggunakan data sintetik untuk mensimulasikan turun naik dan gelagat pasaran untuk mengenal pasti penipuan dan membuat keputusan yang lebih baik.

Data sintetik juga digunakan untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan model pembelajaran mesin. Data dunia nyata tidak boleh mengambil kira semua gabungan dalam peristiwa yang munasabah atau mungkin berlaku di dunia nyata. Data sintetik boleh digunakan untuk menjana cerapan bagi kes tepi dan peristiwa yang masih belum berlaku di dunia nyata.

Apakah risiko data sintetik?

Risiko Data Sintetik Salah satu kelebihan utama data sintetik adalah tidak diragukan lagi keberkesanan kos dan kekurangan kebimbangan privasi. Walau bagaimanapun, ia datang dengan set had dan risikonya.

Pertama, kualiti data sintetik selalunya bergantung pada model yang membantu mencipta dan membangunkannya. Selain itu, sebelum menggunakan data sintetik, ia perlu menjalani pelbagai langkah pengesahan untuk memastikan kesahihan keputusannya dengan membandingkannya dengan model data dunia sebenar beranotasi manusia.

Data sintetik juga boleh mengelirukan, dan tidak sepenuhnya kebal terhadap isu privasi. Selain itu, mungkin terdapat lebih sedikit pengambil untuk data sintetik kerana ia boleh dianggap sebagai palsu atau sub-standard.

Akhir sekali, soalan mengenai kaedah yang digunakan untuk mencipta data sintetik juga boleh timbul. Isu mengenai ketelusan teknik penjanaan data juga perlu dijawab.

Mengapa Menggunakan Data Sintetik?

Memperolehi sejumlah besar data berkualiti untuk melatih model dalam jangka masa yang telah ditetapkan adalah mencabar bagi kebanyakan perniagaan. Selain itu, pelabelan data secara manual adalah proses yang perlahan dan mahal. Itulah sebabnya menjana data sintetik boleh membantu perniagaan mengatasi cabaran ini dan membangunkan model yang boleh dipercayai dengan cepat.

Data sintetik mengurangkan pergantungan pada data asal dan mengehadkan keperluan untuk menangkapnya. Ia adalah kaedah menjana set data yang lebih mudah, kos efektif dan menjimatkan masa. Kuantiti besar data berkualiti boleh dibangunkan dalam masa yang lebih singkat jika dibandingkan dengan data dunia sebenar. Ia amat berguna untuk menjana data berdasarkan peristiwa tepi - peristiwa yang jarang berlaku. Selain itu, data sintetik secara automatik boleh dilabel dan diberi anotasi semasa ia dijana, mengurangkan masa yang diambil untuk pelabelan data.

Apabila kebimbangan privasi dan keselamatan data adalah kebimbangan utama, set data sintetik boleh digunakan untuk meminimumkan risiko. Data dunia sebenar perlu dianonimkan untuk dianggap boleh digunakan sebagai data latihan. Walaupun dengan anonimisasi seperti pengalihan keluar pengecam daripada set data, pembolehubah lain masih boleh bertindak sebagai pembolehubah pengecam. Nasib baik, ia tidak pernah berlaku dengan data sintetik kerana ia tidak pernah berdasarkan orang sebenar atau peristiwa sebenar.

Perkhidmatan Pengumpulan Data AI Boleh Dipercayai untuk melatih Model ML.

Kelebihan Data Sintetik Berbanding Data Sebenar

Kelebihan utama set data sintetik berbanding set data asal adalah

  • Dengan data sintetik, adalah mungkin untuk menjana jumlah data tanpa had mengikut keperluan model.
  • Dengan data sintetik, adalah mungkin untuk membina set data berkualiti yang boleh berisiko dan mahal untuk dikumpulkan.
  • Dengan data sintetik, adalah mungkin untuk memperoleh data berkualiti tinggi yang dilabel dan diberi anotasi secara automatik.
  • Penjanaan data dan anotasi bukan seperti mengambil masa seperti dengan data sebenar.

Mengapa menggunakan data sintetik (data sintetik vs sebenar)

Data Sebenar Boleh Berbahaya Untuk Diperolehi

Paling penting, data sebenar kadangkala boleh berbahaya untuk diperoleh. Jika anda mengambil kenderaan autonomi, sebagai contoh, AI tidak boleh dijangka hanya bergantung pada data dunia sebenar untuk menguji model. AI yang menjalankan kenderaan autonomi perlu menguji model untuk mengelakkan kemalangan, tetapi mendapatkan tangan anda pada kemalangan boleh berisiko, mahal dan tidak boleh dipercayai - menjadikan simulasi satu-satunya pilihan untuk ujian.

Data Sebenar Boleh berdasarkan Peristiwa Jarang

Sekiranya data sebenar sukar diperoleh kerana jarang berlaku, maka data sintetik adalah satu-satunya penyelesaian. Data sintetik boleh digunakan untuk menjana data berdasarkan peristiwa yang jarang berlaku untuk melatih model.

Data Sintetik Boleh Disesuaikan

Data sintetik boleh disesuaikan dan dikawal oleh pengguna. Untuk memastikan data sintetik tidak terlepas kes tepi, ia boleh ditambah dengan data sebenar. Selain itu, kekerapan acara, pengedaran dan kepelbagaian boleh dikawal oleh pengguna.

Data sintetik disertakan dengan auto anotasi

Salah satu sebab mengapa data sintetik diutamakan berbanding data sebenar adalah ia disertakan dengan anotasi yang sempurna. Daripada membuat anotasi tangan pada data, data sintetik disertakan dengan anotasi automatik untuk setiap objek. Anda tidak perlu membayar tambahan untuk pelabelan data yang menjadikan data sintetik sebagai pilihan yang lebih menjimatkan kos.

Data sintetik membolehkan anotasi data tidak kelihatan

Terdapat beberapa elemen dalam data visual yang manusia sememangnya tidak mampu mentafsir, dan dengan itu memberi anotasi. Ia adalah salah satu sebab utama dorongan industri ke arah data sintetik. Contohnya, aplikasi yang dibangunkan berdasarkan imejan inframerah atau penglihatan radar hanya boleh berfungsi pada anotasi data sintetik kerana mata manusia tidak dapat memahami imejan.

Di manakah anda boleh menggunakan data sintetik?

Dengan alat dan produk baharu dikeluarkan, data sintetik mungkin memainkan peranan utama dalam pembangunan Model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Pada masa ini, data sintetik sedang dimanfaatkan secara meluas oleh - penglihatan komputer dan data jadual.

Dengan penglihatan komputer, model AI mengesan corak dalam imej. Kamera, dilengkapi dengan aplikasi penglihatan komputer, digunakan dalam banyak industri seperti dron, automotif dan perubatan. Data jadual mendapat banyak tarikan daripada penyelidik. Data sintetik membuka pintu untuk membangunkan aplikasi untuk kesihatan yang sebelum ini dihadkan kerana kebimbangan pelanggaran privasi.

Cabaran Data Sintetik

Cabaran Data Sintetik

Terdapat tiga cabaran utama untuk menggunakan data sintetik. Mereka ialah:

Harus Mencerminkan Realiti

Data sintetik harus mencerminkan realiti setepat mungkin. Walau bagaimanapun, kadang-kadang mustahil untuk menjana data sintetik yang tidak mengandungi unsur data peribadi. Sebaliknya, jika data sintetik tidak mencerminkan realiti, ia tidak akan dapat mempamerkan corak yang diperlukan untuk latihan dan ujian model. Melatih model anda tentang data yang tidak realistik tidak menghasilkan cerapan yang boleh dipercayai.

Seharusnya tidak berat sebelah

Sama seperti data sebenar, data sintetik juga boleh terdedah kepada kecenderungan sejarah. Data sintetik mungkin menghasilkan semula bias jika ia dijana terlalu tepat daripada data sebenar. Saintis data perlu mengambil kira berat sebelah semasa membangunkan model ML untuk memastikan data sintetik yang baru dijana lebih mewakili realiti.

Harus bebas daripada kebimbangan privasi

Jika data sintetik yang dijana daripada data dunia nyata terlalu serupa antara satu sama lain, maka data sintetik juga boleh mencipta isu privasi yang sama. Apabila data dunia sebenar mengandungi pengecam peribadi, maka data sintetik yang dijana olehnya juga boleh tertakluk pada peraturan privasi.

Fikiran akhir: data sintetik membuka kunci kemungkinan baharu

Apabila anda mengadukan data sintetik dan data dunia nyata antara satu sama lain, data sintetik tidak ketinggalan dalam tiga perkara- pengumpulan data yang lebih pantas, fleksibiliti dan kebolehskalaan. Dengan mengubahsuai parameter, adalah mungkin untuk menjana set data baharu yang mungkin berbahaya untuk dikumpulkan atau mungkin tidak tersedia dalam realiti.

Data sintetik membantu dalam meramal, menjangka arah aliran pasaran dan merangka rancangan yang teguh untuk masa hadapan. Lebih-lebih lagi, data sintetik boleh digunakan untuk menguji kebenaran model, premis mereka, dan pelbagai hasil.

Akhir sekali, data sintetik boleh melakukan lebih banyak perkara yang inovatif daripada yang boleh dicapai oleh data sebenar. Dengan data sintetik, adalah mungkin untuk memberi model dengan senario yang akan memberi kita gambaran tentang masa depan kita.

Kongsi sosial