Als je het AI-domein betreedt, kom je vaak de term 'synthetische data' tegen. Simpel gezegd zijn synthetische data kunstmatig gegenereerde gegevens die zijn ontworpen om de gegevens uit de echte wereld te dupliceren.
Door mensen gegenereerde gegevens zijn daarentegen traditionele gegevens die door mensen worden verzameld. Deze gegevens kunnen van alles zijn, van interacties op sociale media en geldtransacties tot de manier waarop u met specifieke software omgaat, gesprekken tussen twee personen, factuurgegevens, het verzamelen van afbeeldingen, enzovoort.
Naarmate de vraag naar hoogwaardige data toeneemt, zien we twee trends: mensen dwingen AI-machines om synthetische data te genereren die zo dicht mogelijk bij door mensen gegenereerde data ligt, en sommige mensen eisen dat er door mensen gegenereerde data wordt gegenereerd omdat ze geloven dat deze data expressiever en realistischer is.
In dit artikel bespreken we alles wat u moet weten over door mensen gegenereerde data en synthetische data.
Wat zijn door mensen gegenereerde data of data uit de echte wereld?
Om te beginnen leest u dit artikel en leert Google hoeveel tijd u op deze website doorbrengt, wat zal worden gebruikt om SEO en de algehele gebruikerservaring te verbeteren. Met andere woorden, door mensen gegenereerde data is niets anders dan data die van mensen wordt verzameld via verschillende activiteiten, waaronder interacties op sociale media, e-commercetransacties, enquêtes, sensorinputs en meer.
Het belangrijkste onderdeel van de door mensen gegenereerde data is dat het echte gedragingen, meningen en patronen vertegenwoordigt, vaak vastgelegd in natuurlijke omgevingen.
Hier zijn enkele bronnen van door mensen gegenereerde gegevens:
- Internetactiviteit: Hoe mensen reageren op berichten, klikken, zoekopdrachten en beoordelingen op sociale media.
- Aankoopgeschiedenis: Online winkelgeschiedenis, uitgavenpatronen, etc.
- Sensorgegevens: Slimme apparaten, IoT-systemen en wearables.
- feedback: Enquêtes, productbeoordelingen, interviews, callcentergesprekken en peilingen.
Voor- en nadelen van door mensen gegenereerde
Voors:
- Echte gegevens: Door mensen gegenereerde data biedt een waarheidsgetrouwe weergave van hoe individuen denken, handelen en beslissingen nemen in real-world scenario's. Deze authenticiteit is van onschatbare waarde, waarbij het begrijpen van natuurlijke gebruikersinteracties en voorkeuren essentieel is om zinvolle en boeiende ervaringen te creëren.
- Achtergrond: Het mooie van door mensen gegenereerde data is de context, die culturele, temporele en situationele nuances omvat.
- validatie: De gegevens zijn echt en kunnen eenvoudig worden gecontroleerd op nauwkeurigheid met andere gegevens (wat niet mogelijk is met synthetische gegevens).
nadelen:
- Kosten en schaalbaarheid: Dit is het grootste nadeel van door mensen gegenereerde data, omdat het verzamelen van data uit authentieke bronnen vrij duur is en niet geschikt is voor data-specifieke taken zoals machinaal leren.
- Privacy: De door mensen gegenereerde data kan gevoelig en persoonlijk zijn. Als het niet goed wordt behandeld, kan het de persoonlijke levens van honderden mensen beïnvloeden.
- vooroordelen: Mensen zijn bevooroordeeld en dat geldt ook voor hun gegenereerde data. Door mensen gegenereerde data kan maatschappelijke vooroordelen weerspiegelen en kan diversiteit missen.
Toepassingen van gegevens uit de echte wereld
Gezondheidszorg
Biedt inzicht in patiëntreizen, behandelingsnaleving en gezondheidsresultaten.
Financiële diensten
Voert risicobeoordelingen, kredietscores en fraudedetectie uit op basis van daadwerkelijke klanttransactiegegevens.
Autonome systemen
Wordt gebruikt bij het trainen van zelfrijdende voertuigen om te kunnen omgaan met realistische scenario's, wegomstandigheden en verkeerspatronen.
Detailhandel en consumentengedrag
Houdt echte klantinteracties, aankooptrends en voorkeuren bij voor gepersonaliseerde marketing.
Wat is synthetische data?
Zoals de naam al doet vermoeden, worden de synthetische gegevens kunstmatig gegenereerd op basis van specifieke scenario's. U kunt bijvoorbeeld synthetische gegevens maken voor een willekeurige lijst met namen om een formuliertoepassing te testen die er als volgt uitziet:
| Naam | Leeftijd |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Hier zijn enkele manieren om synthetische gegevens te genereren:
- Generatie op basis van regels: U geeft vooraf gedefinieerde regels en parameters op om synthetische gegevens te genereren.
- Statistische modellen: Hierbij worden synthetische datasets gemaakt door de statistische eigenschappen van de echte data te repliceren.
- AI-gestuurde technieken: Bij deze aanpak maakt u gebruik van moderne AI-technieken zoals GAN's of variationele autoencoders om complexe synthetische data te genereren.
Toepassingen van synthetische data
AI-modeltraining
Dit is veruit het belangrijkste gebruiksvoorbeeld van synthetische data, omdat u een grote hoeveelheid data nodig hebt die schaalbaar is om uw AI-model te trainen.
Autonome voertuigen
Synthetische gegevens kunnen worden gebruikt om gesimuleerde omgevingen te creëren om autonome voertuigen te trainen voor meerdere scenario's.
Gegevensvergroting
Synthetische gegevens worden ook gebruikt om bestaande datasets te verbeteren en zo betere resultaten op het gebied van machinaal leren te behalen.
Voor- en nadelen van synthetische data
Voors:
- Privacy bescherming: De synthetische gegevens worden gegenereerd zonder enige echte informatie over mensen en bevatten geen echte identificatiegegevens, waardoor ze privacyvriendelijk zijn.
- maatwerk: De synthetische gegevens kunnen worden gegenereerd met specifieke parameters en regels, waardoor ze zeer goed aanpasbaar zijn aan specifieke behoeften.
- schaalbaarheid: Dit is nog een groot voordeel van synthetische data ten opzichte van door mensen gegenereerde data: u kunt de synthetische data opschalen naar uw behoeften.
- Kost efficiëntie: Omdat het via computers gegenereerd kan worden en u hiermee grote hoeveelheden data kunt genereren, wordt het als vrij kosteneffectief beschouwd in vergelijking met door mensen gegenereerde data.
nadelen:
- Gebrek aan realistisch perspectief: Dit is waarschijnlijk het grootste nadeel van het gebruik van synthetische data, omdat slecht ontworpen data de echte wereld al snel niet goed kunnen weergeven.
- Rigoureus testen: Om nauwkeurige synthetische gegevens te genereren, moet u rigoureuze tests uitvoeren om de gegenereerde gegevens af te stemmen op de werkelijke gegevenspatronen.
- Technische expertise: In tegenstelling tot door mensen gegenereerde gegevens zijn voor het genereren van nauwkeurige synthetische gegevens geavanceerde vaardigheden en hulpmiddelen nodig.
Belangrijkste verschillen tussen door mensen gegenereerde en synthetische data
Hier zijn enkele van de belangrijkste verschillen tussen door mensen gegenereerde gegevens en synthetische gegevens:
| Aspect | Door mensen gegenereerde gegevens | Synthetische gegevens |
| Bron | Menselijke activiteiten en interacties | Algoritmische en AI-gestuurde modellen |
| Kosten | Duur om te verzamelen en te labelen | Kosteneffectief op schaal |
| Vooringenomenheid | Weerspiegelt vooroordelen uit de echte wereld | Gecontroleerd tijdens de generatie |
| Privacy | Risico op datalekken | Inherent anoniem |
| Schaalbaarheid | Beperkt door menselijke activiteit | Gemakkelijk schaalbaar |
| Diversiteit van gebruiksscenario's | Beperkt door beschikbaarheid | Aanpasbaar aan specifieke behoeften |
Hoe kan Shaip helpen?
Shaip is een van de leidende platforms en heeft een wereldwijd netwerk van meer dan 30,000 bekwame dataspecialisten verspreid over 100+ landen en 150+ talen. Door toe te voegen zo'n diversiteit aan databaseszorgen wij ervoor dat u gegevens krijgt die nauwkeurig en efficiënt zijn.
Voor scenario's waarbij privacy de hoogste prioriteit heeft, kan Shaip u helpen door synthetische gegevens te genereren die zijn afgestemd op uw behoeften en voldoen aan alle privacyregelgeving. In de zorgShaip kan bijvoorbeeld synthetische gegevens creëren die patiëntrapporten nabootsen zonder dat gevoelige informatie wordt vrijgegeven.
Shaip is meer dan alleen een dataleverancier: het is een strategische partner die zich inzet om organisaties te helpen het ware potentieel van AI te ontsluiten.
