Med teknologiens fremskridt har der været mangel på data brugt af ML-modeller. For at udfylde dette hul genereres eller simuleres en masse syntetiske data/kunstige data for at træne ML-modeller. Selv om primær dataindsamling er meget pålidelig, er den ofte dyr og tidskrævende, og derfor er der en voksende efterspørgsel efter simulerede data, som muligvis er nøjagtige og imiterer oplevelser fra den virkelige verden. Artiklen nedenfor forsøger blot at udforske fordele og ulemper.
Hvad er løftet om syntetiske data, og hvornår skal det bruges?
Syntetiske data er algoritmisk genereret i stedet for at blive produceret af hændelser i den virkelige verden. Reelle data, er direkte observeret fra den virkelige verden. Det bruges til at få den bedste indsigt. Selvom rigtige data er værdifulde, er det normalt dyrt, tidskrævende at indsamle og umuligt på grund af privatlivsproblemer. Syntetiske data bliver derfor et sekundært/alternativ til rigtige data og kan bruges til at udvikle nøjagtige og avancerede AI-modeller. Denne kunstigt genererede data bruges sammen med rigtige data til at bygge et forbedret datasæt, der ikke er fyldt med de iboende fejl i rigtige data.
Syntetiske data bruges bedst til at teste et nyudviklet system, hvor reelle data er utilgængelige eller partiske. Syntetiske data kan også supplere reelle data, som er små, ikke kan deles, ubrugelige og ikke kan flyttes.
Er syntetiske data et must-have og afgørende for fremtiden for kunstig intelligens?
Datalogi fagfolk introducerer information til AI-modellen for at udvikle syntetiske data, som kan bruges til produktdemonstrationer og intern prototyping. For eksempel kan finansielle institutioner bruge syntetiske data til at simulere markedsudsving og adfærd for at identificere svindel og træffe bedre beslutninger.
Syntetiske data bruges også til at øge nøjagtigheden og effektiviteten af maskinlæringsmodeller. Data fra den virkelige verden kan ikke redegøre for alle kombinationer i begivenheder, der er plausible eller sandsynligvis vil ske i den virkelige verden. Syntetiske data kan bruges til at generere indsigt for edge cases og begivenheder, der endnu ikke er sket i den virkelige verden.
Hvad er risiciene ved syntetiske data?
En af de største fordele ved syntetiske data er utvivlsomt omkostningseffektivitet og manglen på privatlivsproblemer. Det kommer dog med sit sæt af begrænsninger og risici.
For det første er kvaliteten af de syntetiske data ofte afhængig af den model, der var med til at skabe og udvikle dem. Ydermere, før du bruger syntetiske data, skal den gennemgå en række verifikationstrin for at sikre rigtigheden af dens resultater ved at sammenligne dem med menneskeannoterede datamodeller fra den virkelige verden.
Syntetiske data kan også være vildledende og ikke helt immune over for privatlivsproblemer. Derudover kan der være færre modtagere af syntetiske data, da det kan opfattes som falske eller substandard.
Til sidst spørgsmål vedrørende de anvendte metoder skabe syntetiske data også kunne opstå. Spørgsmål vedrørende gennemsigtigheden af datagenereringsteknikkerne skal også besvares.
Hvorfor bruge syntetiske data?
At erhverve store mængder kvalitetsdata for at træne en model inden for den forudbestemte tidsramme er en udfordring for mange virksomheder. Derudover er manuel mærkning af data en langsom og dyr proces. Det er derfor, at generere syntetiske data kan hjælpe virksomheder med at overvinde disse udfordringer og hurtigt udvikle troværdige modeller.
Syntetiske data reducerer afhængigheden af originale data og begrænser behovet for at fange det. Det er en nemmere, omkostningseffektiv og tidsbesparende metode til at generere datasæt. Store mængder kvalitetsdata kan udvikles på meget kortere tid sammenlignet med data fra den virkelige verden. Det er især nyttigt til at generere data baseret på kanthændelser – hændelser, der sjældent forekommer. Derudover kan syntetiske data automatisk mærkes og annoteres, efterhånden som de genereres, hvilket reducerer den tid, det tager for datamærkning.
Når privatlivsproblemer og datasikkerhed er primære bekymringer, syntetiske datasæt kan bruges til at minimere risici. Data fra den virkelige verden skal anonymiseres for at kunne anses for brugbare som træningsdata. Selv med anonymisering såsom fjernelse af identifikatorer fra datasættet, er det stadig muligt for en anden variabel at fungere som en identificerende variabel. Heldigvis er det aldrig tilfældet med syntetiske data, da det aldrig var baseret på en virkelig person eller en virkelig begivenhed.
Fordele ved syntetiske data frem for rigtige data
De største fordele ved syntetiske datasæt over originale datasæt er
- Med syntetiske data er det muligt at generere en ubegrænset mængde data i henhold til modelkravet.
- Med syntetiske data er det muligt at bygge et kvalitetsdatasæt, der kan være risikabelt og dyrt at indsamle.
- Med syntetiske data er det muligt at erhverve data af høj kvalitet, som automatisk mærkes og kommenteres.
- Datagenerering og annotering er ikke som tidskrævende som det er med rigtige data.
Hvorfor bruge syntetiske data (syntetiske vs rigtige data)
Reelle data kan være farlige at skaffe
Vigtigst er det, at rigtige data nogle gange kan være farlige at skaffe. Hvis du for eksempel tager autonome køretøjer, kan AI ikke forventes kun at stole på data fra den virkelige verden for at teste modellen. AI'en, der kører det autonome køretøj, skal teste modellen for at undgå styrt, men at få fingrene i styrt kan være risikabelt, dyrt og upålideligt - hvilket gør simuleringer til den eneste mulighed for test.
Reelle data kan være baseret på sjældne hændelser
Hvis de rigtige data er svære at skaffe på grund af begivenhedens sjældenhed, så er syntetiske data den eneste løsning. Syntetiske data kan bruges til at generere data baseret på sjældne hændelser for at træne modellerne.
Syntetiske data kan tilpasses
Syntetiske data kan tilpasses og kontrolleres af brugeren. For at sikre, at de syntetiske data ikke går glip af kantsager, kan de suppleres med rigtige data. Derudover kan hændelsesfrekvensen, distributionen og diversiteten styres af brugeren.
Syntetiske data leveres med automatisk annotering
En af grundene til, at syntetiske data foretrækkes frem for rigtige data, er, at de kommer med perfekt annotering. I stedet for at håndannotere dataene, kommer syntetiske data med automatiske annoteringer for hvert objekt. Du skal ikke betale ekstra for datamærkning, hvilket gør syntetiske data til et mere omkostningseffektivt valg.
Syntetiske data giver mulighed for ikke-synlige dataannoteringer
Der er nogle elementer i visuelle data, som mennesker i sagens natur er ude af stand til at fortolke og derved kommentere. Det er en af hovedårsagerne til industriens fremstød mod syntetiske data. For eksempel kan applikationer udviklet baseret på infrarøde billeder eller radarsyn kun fungere på syntetiske dataanmærkninger, fordi det menneskelige øje ikke kan forstå billederne.
Hvor kan du anvende syntetiske data?
Med nye værktøjer og produkter, der frigives, kan syntetiske data spille en stor rolle i udviklingen af Kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller.
Lige nu udnyttes syntetiske data i vid udstrækning af – computersyn og tabeldata.
Med computervision registrerer AI-modeller mønstre i billeder. Kameraer, der er udstyret med computervisionsapplikationer, bliver brugt i mange industrier såsom droner, bilindustrien og medicin. Tabeldata får stor trækkraft fra forskere. Syntetiske data åbner dørene for udvikling af applikationer til sundhed, som hidtil var begrænset på grund af bekymringer om krænkelse af privatlivets fred.
Syntetiske dataudfordringer
Der er tre store udfordringer ved at bruge syntetiske data. De er:
Bør afspejle virkeligheden
Syntetiske data skal afspejle virkeligheden så præcist som muligt. Det er dog nogle gange umuligt at generere syntetiske data der ikke indeholder elementer af personlige data. På den anden side, hvis de syntetiske data ikke afspejler virkeligheden, vil de ikke være i stand til at udvise mønstre, der er nødvendige for modeltræning og -test. At træne dine modeller på urealistiske data giver ikke troværdig indsigt.
Bør være blottet for bias
I lighed med rigtige data kan syntetiske data også være modtagelige for historisk skævhed. Syntetiske data kan reproducere skævheder, hvis de genereres for nøjagtigt ud fra de rigtige data. Dataforskere skal tage højde for bias, når man udvikler ML-modeller for at sikre, at de nygenererede syntetiske data er mere repræsentative for virkeligheden.
Bør være fri for bekymringer om privatlivets fred
Hvis de syntetiske data, der genereres fra de virkelige data, ligner hinanden for meget, kan det også skabe de samme privatlivsproblemer. Når data fra den virkelige verden indeholder personlige identifikatorer, så kan de syntetiske data, der genereres af dem, også være underlagt regler om beskyttelse af personlige oplysninger.
Sidste tanker: syntetiske data åbner op for nye muligheder
Når du sætter syntetiske data og virkelige data op imod hinanden, er de syntetiske data ikke langt bagud på tre punkter - hurtigere dataindsamling, fleksibilitet og skalerbarhed. Ved at justere parametrene er det muligt at generere et nyt datasæt, der kan være farligt at indsamle eller måske ikke er tilgængeligt i virkeligheden.
Syntetiske data hjælper med at forudsige, forudse markedstendenser og udtænke robuste planer for fremtiden. I øvrigt, syntetiske data kan bruges til at teste rigtigheden af modeller, deres forudsætninger og forskellige resultater.
Endelig kan syntetiske data gøre meget mere innovative ting, end rigtige data kan opnå. Med syntetiske data er det muligt at fodre modeller med scenarier, der vil give os et indblik i vores fremtid.
