Synthetische gegevens

Een handige gids voor synthetische gegevens, het gebruik, de risico's en toepassingen ervan

Met de vooruitgang van de technologie is er een tekort aan gegevens die door ML-modellen worden gebruikt. Om deze leemte op te vullen wordt veel synthetische data / kunstmatige data gegenereerd of gesimuleerd om ML-modellen te trainen. Hoewel het verzamelen van primaire gegevens zeer betrouwbaar is, is het vaak kostbaar en tijdrovend en daarom is er een groeiende vraag naar gesimuleerde gegevens die al dan niet nauwkeurig zijn en praktijkervaringen nabootsen. Het onderstaande artikel probeert alleen de voor- en nadelen te verkennen.

Wat is de belofte van synthetische gegevens en wanneer deze te gebruiken?

Synthetische gegevens wordt algoritmisch gegenereerd in plaats van te worden geproduceerd door incidenten uit de echte wereld. Echte gegevens worden rechtstreeks waargenomen vanuit de echte wereld. Het wordt gebruikt om de beste inzichten te verkrijgen. Hoewel echte gegevens waardevol zijn, is het meestal prijzig, tijdrovend om te verzamelen en onhaalbaar vanwege privacykwesties. Synthetische gegevens worden zo een secundair/alternatief voor echte gegevens en kunnen worden gebruikt om nauwkeurige en geavanceerde AI-modellen. Deze kunstmatig gegenereerde gegevens wordt samen met echte gegevens gebruikt om een ​​verbeterde dataset op te bouwen die niet doorzeefd is met de inherente fouten van echte gegevens.

Synthetische gegevens kunnen het beste worden gebruikt om een ​​nieuw ontwikkeld systeem te testen waar echte gegevens niet beschikbaar of bevooroordeeld zijn. Synthetische gegevens kunnen ook echte gegevens aanvullen, die klein, niet-deelbaar, onbruikbaar en niet-verplaatsbaar zijn.

Zijn synthetische data een must-have en essentieel voor de toekomst van AI?

Gegevenswetenschap professionals introduceren informatie in het AI-model om synthetische gegevens te ontwikkelen die kunnen worden gebruikt voor productdemonstraties en interne prototyping. Financiële instellingen kunnen bijvoorbeeld synthetische data gebruiken om marktfluctuaties en gedrag te simuleren om fraude te identificeren en betere beslissingen te nemen.

Synthetische gegevens worden ook gebruikt om de nauwkeurigheid en efficiëntie van machine learning-modellen te vergroten. Gegevens uit de echte wereld kan geen verklaring geven voor alle combinaties van gebeurtenissen die aannemelijk zijn of waarschijnlijk zullen plaatsvinden in de echte wereld. Synthetische gegevens kunnen worden gebruikt om inzichten te genereren voor randgevallen en gebeurtenissen die in de echte wereld nog niet hebben plaatsgevonden.

Wat zijn de risico's van synthetische data?

De risico's van synthetische gegevens Een van de grote voordelen van synthetische data is ongetwijfeld kosteneffectiviteit en het ontbreken van zorgen over privacy. Het komt echter met zijn reeks beperkingen en risico's.

Ten eerste is de kwaliteit van de synthetische gegevens vaak afhankelijk van het model dat heeft bijgedragen aan het creëren en ontwikkelen ervan. Bovendien moet het voordat synthetische gegevens worden gebruikt, verschillende verificatiestappen ondergaan om de waarheidsgetrouwheid van de resultaten te garanderen door deze te vergelijken met door mensen geannoteerde, real-world datamodellen.

Synthetische gegevens kunnen ook misleidend zijn en niet geheel immuun voor privacykwesties. Bovendien kunnen er minder afnemers zijn voor synthetische gegevens, omdat deze als nep of ondermaats kunnen worden beschouwd.

Ten slotte vragen over de gebruikte methoden synthetische gegevens creëren zou ook kunnen ontstaan. Ook kwesties met betrekking tot de transparantie van de technieken voor het genereren van gegevens moeten worden beantwoord.

Waarom synthetische data gebruiken?

Het verkrijgen van grote hoeveelheden kwaliteitsgegevens om een ​​model te trainen binnen het vooraf ingestelde tijdsbestek is voor veel bedrijven een uitdaging. Bovendien is het handmatig labelen van gegevens een langzaam en duur proces. Daarom kan het genereren van synthetische gegevens bedrijven helpen deze uitdagingen te overwinnen en snel geloofwaardige modellen te ontwikkelen.

Synthetische data vermindert de afhankelijkheid van originele gegevens en beperkt de noodzaak om het vast te leggen. Het is een eenvoudigere, kosteneffectieve en tijdbesparende methode om datasets te genereren. Grote hoeveelheden kwaliteitsgegevens kunnen in veel kortere tijd worden ontwikkeld in vergelijking met gegevens uit de echte wereld. Het is vooral handig voor het genereren van gegevens op basis van randgebeurtenissen - gebeurtenissen die zelden voorkomen. Bovendien kunnen synthetische gegevens tijdens het genereren automatisch worden gelabeld en geannoteerd, waardoor de tijd die nodig is voor het labelen van gegevens wordt verkort.

Wanneer privacykwesties en gegevensbeveiliging primaire zorgen zijn, synthetische datasets kan worden gebruikt om de risico's te minimaliseren. Gegevens uit de echte wereld moeten worden geanonimiseerd om als bruikbaar te worden beschouwd trainingsdata. Zelfs met anonimisering, zoals het verwijderen van identifiers uit de dataset, is het nog steeds mogelijk dat een andere variabele als identificerende variabele fungeert. Gelukkig is dat bij synthetische data nooit het geval, omdat het nooit gebaseerd was op een echte persoon of een echte gebeurtenis.

Betrouwbare AI Data Collection Services om ML-modellen te trainen.

Voordelen van synthetische gegevens ten opzichte van echte gegevens

De grote voordelen van synthetische datasets boven originele datasets in

  • Met synthetische gegevens is het mogelijk om een ​​onbeperkte hoeveelheid gegevens te genereren volgens de modelvereiste.
  • Met synthetische data is het mogelijk om een ​​dataset van hoge kwaliteit te bouwen die riskant en duur kan zijn om te verzamelen.
  • Met synthetische gegevens is het mogelijk om gegevens van hoge kwaliteit te verkrijgen die automatisch worden gelabeld en geannoteerd.
  • Het genereren en annoteren van gegevens is niet zo tijdrovend zoals het is met echte gegevens.

Waarom synthetische gegevens gebruiken (synthetische versus echte gegevens)

Echte gegevens kunnen gevaarlijk zijn om te verkrijgen

Het belangrijkste is dat echte gegevens soms gevaarlijk kunnen zijn om te verkrijgen. Als je bijvoorbeeld autonome voertuigen neemt, kan niet worden verwacht dat de AI alleen vertrouwt op gegevens uit de echte wereld om het model te testen. De AI die het autonome voertuig bestuurt, moet het model testen om crashes te voorkomen, maar crashes in handen krijgen kan riskant, duur en onbetrouwbaar zijn - waardoor simulaties de enige optie zijn om te testen.

Echte gegevens kunnen gebaseerd zijn op zeldzame gebeurtenissen

Als de echte gegevens moeilijk te verkrijgen zijn vanwege de zeldzaamheid van de gebeurtenis, dan zijn synthetische gegevens de enige oplossing. Synthetische gegevens kunnen worden gebruikt om gegevens te genereren op basis van zeldzame gebeurtenissen om de modellen te trainen.

Synthetische gegevens kunnen worden aangepast

Synthetische gegevens kunnen door de gebruiker worden aangepast en beheerd. Om ervoor te zorgen dat de synthetische gegevens geen randgevallen missen, kunnen ze worden aangevuld met echte gegevens. Bovendien kan de gebruiker de frequentie, distributie en diversiteit van het evenement regelen.

Synthetische gegevens worden geleverd met automatische annotatie

Een van de redenen waarom synthetische gegevens de voorkeur hebben boven echte gegevens, is dat ze worden geleverd met perfecte annotaties. In plaats van de gegevens met de hand te annoteren, worden synthetische gegevens geleverd met geautomatiseerde annotaties voor elk object. U hoeft niet extra te betalen voor het labelen van gegevens, waardoor synthetische gegevens een meer kosteneffectieve keuze zijn.

Synthetische gegevens zorgen voor niet-zichtbare gegevensannotatie

Er zijn enkele elementen in visuele gegevens die mensen inherent niet kunnen interpreteren en daardoor annoteren. Het is een van de belangrijkste redenen voor de drang van de industrie naar synthetische data. Applicaties die zijn ontwikkeld op basis van infraroodbeelden of radarvisie kunnen bijvoorbeeld alleen werken met synthetische gegevensannotatie omdat het menselijk oog de beelden niet kan begrijpen.

Waar kun je synthetische data toepassen?

Nu er nieuwe tools en producten worden uitgebracht, kunnen synthetische gegevens een belangrijke rol spelen bij de ontwikkeling van Kunstmatige intelligentie en machine learning-modellen.

Op dit moment wordt synthetische data op grote schaal gebruikt door: computervisie en tabelgegevens.

Met computervisie detecteren AI-modellen patronen in afbeeldingen. Camera's, uitgerust met computer vision-toepassingen, worden in veel industrieën gebruikt, zoals drones, auto's en medicijnen. Gegevens in tabelvorm krijgen veel aandacht van onderzoekers. Synthetische gegevens openen de deuren voor het ontwikkelen van gezondheidstoepassingen die tot nu toe beperkt waren vanwege zorgen over privacyschendingen.

Synthetische data-uitdagingen

Synthetische data-uitdagingen

Er zijn drie grote uitdagingen bij het gebruik van synthetische gegevens. Zij zijn:

Moet de werkelijkheid weerspiegelen

Synthetische data moeten de werkelijkheid zo nauwkeurig mogelijk weergeven. Soms is dat echter onmogelijk synthetische gegevens genereren die geen elementen van persoonlijke gegevens bevat. Aan de andere kant, als de synthetische gegevens de werkelijkheid niet weerspiegelen, kunnen ze geen patronen vertonen die nodig zijn voor modeltraining en testen. Het trainen van uw modellen op onrealistische gegevens levert geen geloofwaardige inzichten op.

Moet vrij zijn van vooroordelen

Net als echte gegevens kunnen synthetische gegevens ook vatbaar zijn voor historische vooringenomenheid. Synthetische gegevens kunnen vooroordelen reproduceren als ze te nauwkeurig worden gegenereerd op basis van de echte gegevens. Data wetenschappers moet rekening houden met vooringenomenheid bij het ontwikkelen van ML-modellen om ervoor te zorgen dat de nieuw gegenereerde synthetische gegevens meer representatief zijn voor de werkelijkheid.

Zou vrij moeten zijn van zorgen over privacy

Als de synthetische gegevens die zijn gegenereerd op basis van de gegevens uit de echte wereld te veel op elkaar lijken, kunnen ook dezelfde privacyproblemen ontstaan. Wanneer real-world data persoonlijke identificatoren bevatten, kunnen de synthetische data die daardoor worden gegenereerd ook onderworpen zijn aan privacyregelgeving.

Laatste gedachten: synthetische gegevens ontsluiten nieuwe mogelijkheden

Wanneer u synthetische gegevens en gegevens uit de echte wereld tegen elkaar uitzet, lopen de synthetische gegevens niet ver achter op drie punten: snellere gegevensverzameling, flexibiliteit en schaalbaarheid. Door de parameters aan te passen, is het mogelijk om een ​​nieuwe dataset te genereren die gevaarlijk kan zijn om te verzamelen of die in werkelijkheid misschien niet beschikbaar is.

Synthetische gegevens helpen bij het voorspellen, anticiperen op markttrends en het bedenken van robuuste plannen voor de toekomst. Bovendien, synthetische gegevens kunnen worden gebruikt om de waarheidsgetrouwheid van modellen, hun premisse en verschillende uitkomsten te testen.

Ten slotte kunnen synthetische gegevens veel meer innovatieve dingen doen dan echte gegevens kunnen bereiken. Met synthetische data is het mogelijk om modellen te voeden met scenario's die ons een blik in onze toekomst geven.

Sociale Share