Synthetische gegevens

Synthetische gegevens en hun rol in de wereld van AI - voordelen, gebruiksscenario's, typen en uitdagingen

Het laatste adagium dat gegevens de nieuwe olie zijn, is waar, en net als uw gewone brandstof wordt het moeilijk om aan te komen.

Nog, gegevens uit de echte wereld voedt de machine learning- en AI-initiatieven van elke organisatie. Het is echter een uitdaging om kwaliteitsvolle trainingsgegevens voor hun projecten te krijgen. Het is omdat slechts een paar bedrijven toegang hebben tot een datastroom, terwijl de rest hun eigen datastroom maakt. En deze zelfgemaakte trainingsgegevens, synthetische gegevens genoemd, zijn effectief, goedkoop en beschikbaar.

Maar wat is het precies synthetische gegevens? Hoe kan een bedrijf deze gegevens genereren, de uitdagingen overwinnen en de voordelen ervan benutten?

Wat is synthetische data?

Synthetische gegevens zijn door de computer gegenereerde gegevens die snel een alternatief worden voor gegevens uit de echte wereld. In plaats van te worden verzameld uit echte documentatie, genereren computeralgoritmen synthetische gegevens.

Synthetische gegevens zijn kunstmatig gegenereerde door algoritmen of computersimulaties die statistisch of wiskundig gegevens uit de echte wereld weergeven.

Synthetische data hebben volgens onderzoek dezelfde voorspellende eigenschappen als feitelijke data. Het wordt gegenereerd door de statistische patronen en eigenschappen van gegevens uit de echte wereld te modelleren.

Trends in de industrie?

Think Gartner onderzoek, zouden synthetische gegevens beter kunnen zijn voor AI-trainingsdoeleinden. Er wordt gesuggereerd dat synthetische gegevens soms voordeliger kunnen zijn dan echte gegevens die zijn verzameld over werkelijke gebeurtenissen, mensen of objecten. Deze synthetische data-efficiëntie is de reden waarom diepgaand leren neurale netwerkontwikkelaars gebruiken het steeds vaker om hoogwaardige AI-modellen te ontwikkelen.

Een rapport over synthetische gegevens voorspelde dat tegen 2030 de meeste gegevens die worden gebruikt voor machine learning-model trainingsdoeleinden zouden synthetische gegevens zijn die worden gegenereerd door computersimulaties, algoritmen, statistische modellen en meer. Synthetische gegevens zijn momenteel echter goed voor minder dan 1% van de marktgegevens, maar door 2024 het zal naar verwachting meer dan 60% van alle gegenereerde gegevens bijdragen.

Waarom synthetische data gebruiken?

Omdat geavanceerde AI-toepassingen worden ontwikkeld, vinden bedrijven het moeilijk om grote hoeveelheden hoogwaardige datasets te verkrijgen voor het trainen van ML-modellen. Synthetische gegevens helpen datawetenschappers en ontwikkelaars echter om deze uitdagingen het hoofd te bieden en zeer geloofwaardige ML-modellen te ontwikkelen.

Maar waarom gebruik maken van synthetische data?

De tijd die nodig is om synthetische gegevens genereren is veel minder dan het verkrijgen van gegevens van echte gebeurtenissen of objecten. Bedrijven kunnen sneller synthetische data verkrijgen en een aangepaste dataset voor hun project ontwikkelen dan real-world afhankelijke datasets. Bedrijven kunnen dus binnen een korte tijd geannoteerde en gelabelde kwaliteitsgegevens in handen krijgen.

Stel dat u bijvoorbeeld gegevens nodig heeft over gebeurtenissen die zelden voorkomen of die zeer weinig gegevens bevatten. In dat geval is het mogelijk om synthetische data te genereren op basis van real-world datasamples, vooral wanneer data nodig is voor edge-cases. Een ander voordeel van het gebruik van synthetische gegevens is dat het privacyproblemen wegneemt, aangezien de gegevens niet zijn gebaseerd op een bestaande persoon of gebeurtenis.

Vergrote en geanonimiseerde versus synthetische gegevens

Synthetische gegevens moeten niet worden verward met uitgebreide gegevens. Gegevensvergroting is een techniek die ontwikkelaars gebruiken om een ​​nieuwe set gegevens toe te voegen aan een bestaande dataset. Ze kunnen bijvoorbeeld een afbeelding helderder maken, bijsnijden of draaien.

Geanonimiseerde gegevens verwijdert alle persoonlijke identificatiegegevens volgens het overheidsbeleid en -normen. Daarom zijn geanonimiseerde gegevens zeer cruciaal bij het ontwikkelen van financiële of zorgmodellen.

Hoewel geanonimiseerde of uitgebreide gegevens niet worden beschouwd als onderdeel van: synthetische gegevens. Maar ontwikkelaars kunnen synthetische data maken. Door deze twee technieken te combineren, zoals het mengen van twee afbeeldingen van auto's, kun je een geheel nieuw synthetisch beeld van een auto ontwikkelen.

Soorten synthetische gegevens

Soorten synthetische gegevens

Ontwikkelaars gebruiken synthetische gegevens omdat ze hierdoor hoogwaardige gegevens kunnen gebruiken die persoonlijke vertrouwelijke informatie maskeren, terwijl de statistische kwaliteiten van echte gegevens behouden blijven. Synthetische gegevens vallen over het algemeen in drie hoofdcategorieën:

  1. Volledig synthetisch

    Het bevat geen informatie uit de oorspronkelijke gegevens. In plaats daarvan gebruikt een gegevensgenererend computerprogramma bepaalde parameters uit de oorspronkelijke gegevens, zoals de dichtheid van kenmerken. Vervolgens genereert het, met behulp van zo'n real-world kenmerk, willekeurig geschatte kenmerkdichtheden op basis van generatieve methoden, wat volledige gegevensprivacy garandeert ten koste van de actualiteit van de gegevens.

  2. Gedeeltelijk synthetisch

    Het vervangt bepaalde specifieke waarden van synthetische gegevens door gegevens uit de echte wereld. Bovendien vervangen gedeeltelijk synthetische gegevens bepaalde hiaten in de oorspronkelijke gegevens, en datawetenschappers gebruiken modelgebaseerde methoden om deze gegevens te genereren.

  3. Hybride

    Het combineert zowel real-world data als synthetische data. Dit type gegevens haalt willekeurige records uit de originele dataset en vervangt deze door synthetische records. Het biedt de voordelen van synthetische en gedeeltelijk synthetische gegevens door gegevensprivacy te combineren met bruikbaarheid.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Cases gebruiken voor synthetische gegevens?

Hoewel ze worden gegenereerd door een computeralgoritme, vertegenwoordigen synthetische gegevens echte gegevens nauwkeurig en betrouwbaar. Bovendien zijn er veel use-cases voor synthetische data. Het gebruik ervan wordt echter acuut gevoeld als een vervanging voor gevoelige gegevens, vooral in niet-productieomgevingen voor training, testen en analyse. Enkele van de beste use-cases van synthetische gegevens zijn:

Training

De mogelijkheid van een nauwkeurig en betrouwbaar ML-model hangt af van de gegevens waarop wordt getraind. En ontwikkelaars zijn afhankelijk van synthetische gegevens wanneer ze in de echte wereld zijn trainingsdata is moeilijk aan te komen. Omdat synthetische gegevens de waarde van gegevens uit de echte wereld verhogen en niet-samples (zeldzame gebeurtenissen of patronen) verwijderen, helpt het de efficiëntie van AI-modellen te vergroten.
Testen

Wanneer datagestuurd testen cruciaal is voor de ontwikkeling en het succes van het ML-model, moeten synthetische data worden gebruikt. De reden hiervoor is dat synthetische gegevens veel gemakkelijker te gebruiken en sneller te verkrijgen zijn dan op regels gebaseerde gegevens. Het is ook schaalbaar, betrouwbaar en flexibel.
Analyse

Synthetische gegevens zijn vrij van vooroordelen die typisch aanwezig zijn in gegevens uit de echte wereld. Het maakt synthetische data tot een zeer geschikte dataset voor het stresstesten van AI-modellen van zeldzame gebeurtenissen. Het analyseert ook het mogelijke gedrag van datamodellen.

Voordelen van synthetische gegevens

Datawetenschappers zijn altijd op zoek naar gegevens van hoge kwaliteit die betrouwbaar, evenwichtig, vrij van vooringenomenheid zijn en identificeerbare patronen vertegenwoordigen. Enkele voordelen van het gebruik van synthetische gegevens zijn:

  • Synthetische gegevens zijn gemakkelijker te genereren, minder tijdrovend om te annoteren en evenwichtiger.
  • Aangezien synthetische gegevens een aanvulling vormen op gegevens uit de echte wereld, wordt het gemakkelijker om hiaten in de gegevens in de echte wereld op te vullen
  • Het is schaalbaar, flexibel en zorgt voor privacy of bescherming van persoonlijke informatie.
  • Het is vrij van gegevensduplicaties, vooringenomenheid en onnauwkeurigheden.
  • Er is toegang tot gegevens met betrekking tot randgevallen of zeldzame gebeurtenissen.
  • Het genereren van gegevens is sneller, goedkoper en nauwkeuriger.

Uitdagingen van synthetische datasets

Net als bij elke nieuwe methode voor het verzamelen van gegevens, komen zelfs synthetische gegevens met uitdagingen.

De eerste grote uitdaging is dat er geen synthetische gegevens bij komen uitschieters. Hoewel ze uit datasets zijn verwijderd, helpen deze natuurlijk voorkomende uitbijters die aanwezig zijn in real-world data, de ML-modellen nauwkeurig te trainen.

De kwaliteit van synthetische gegevens kan variëren binnen de dataset. Aangezien de gegevens worden gegenereerd met behulp van seed- of invoergegevens, hangt de kwaliteit van synthetische gegevens af van de kwaliteit van seed-gegevens. Als er bias is in de seed-gegevens, kunt u er gerust van uitgaan dat er bias in de uiteindelijke gegevens zal zijn.

Menselijke annotators moeten controleren synthetische datasets grondig om de nauwkeurigheid te garanderen door enkele kwaliteitscontrolemethoden te gebruiken.

Methoden voor het genereren van synthetische gegevens

Methoden voor het genereren van synthetische gegevens

Er moet een betrouwbaar model worden ontwikkeld dat authentieke datasets kan nabootsen om synthetische data te genereren. Afhankelijk van de datapunten die in de echte dataset aanwezig zijn, is het dan mogelijk om soortgelijke te genereren in de synthetische datasets.

Om dit te doen, data wetenschappers gebruik maken van neurale netwerken die in staat zijn om synthetische datapunten te creëren die vergelijkbaar zijn met die in de oorspronkelijke distributie. Enkele manieren waarop neurale netwerken gegevens genereren zijn:

Variationele autoencoders

Variationele autoencoders of VAE's nemen een originele distributie over, zetten deze om in latente distributie en transformeren deze terug naar de oorspronkelijke toestand. Dit codeer- en decodeerproces zorgt voor een 'reconstructiefout'. Deze niet-gecontroleerde datageneratieve modellen zijn bedreven in het leren van de aangeboren structuur van datadistributie en het ontwikkelen van een complex model.

Generatieve tegengestelde netwerken

In tegenstelling tot variabele auto-encoders, is een niet-gesuperviseerd model, generatieve adversariële netwerken, of GAN, een gecontroleerd model dat wordt gebruikt om zeer realistische en gedetailleerde gegevensrepresentaties te ontwikkelen. Bij deze methode worden twee neurale netwerken zijn getraind – het ene generatornetwerk zal valse datapunten genereren en de andere discriminator zal proberen echte en valse datapunten te identificeren.

Na verschillende trainingsrondes zal de generator bedreven worden in het genereren van volledig geloofwaardige en realistische nepgegevenspunten die de discriminator niet kan identificeren. GAN werkt het beste bij het genereren van synthetisch ongestructureerde gegevens. Als het echter niet door experts is gebouwd en getraind, kan het nepgegevenspunten van een beperkte hoeveelheid genereren.

Neurale stralingsveld

Deze methode voor het genereren van synthetische gegevens wordt gebruikt bij het maken van nieuwe weergaven van een bestaande gedeeltelijk zichtbare 3D-scène. Neural Radiance Field- of NeRF-algoritme analyseert een reeks afbeeldingen, bepaalt de focale gegevenspunten daarin en interpoleert en voegt nieuwe gezichtspunten toe aan de afbeeldingen. Door naar een statisch 3D-beeld te kijken als een bewegende 5D-scène, voorspelt het de volledige inhoud van elke voxel. Door verbonden te zijn met het neurale netwerk, vult NeRF ontbrekende aspecten van het beeld in een scène.

Hoewel NeRF zeer functioneel is, is het traag om te renderen en te trainen en kan het onbruikbare afbeeldingen van lage kwaliteit genereren.

Dus, waar kun je synthetische gegevens krijgen?

Tot nu toe hebben slechts enkele zeer geavanceerde aanbieders van trainingsdatasets hoogwaardige synthetische data kunnen leveren. U kunt toegang krijgen tot open-sourcetools zoals: Synthetische gegevenskluis. Als u echter een zeer betrouwbare dataset wilt verkrijgen, Shaip is de juiste plaats om naartoe te gaan, omdat ze een breed scala aan trainingsgegevens en annotatieservices bieden. Bovendien bedienen ze dankzij hun ervaring en gevestigde kwaliteitsparameters een brede branchebranche en leveren ze datasets voor verschillende ML-projecten.

Sociale Share

Dit vind je misschien ook leuk