ما هي البيانات الاصطناعية؟

ما هي البيانات الاصطناعية؟

البيانات الاصطناعية هي اتجاه سريع التوسع وأداة متطورة في مجال علوم البيانات. ما هي البيانات الاصطناعية بالضبط؟ الجواب القصير هو أن البيانات الاصطناعية تتكون من بيانات لا تعتمد على أي ظواهر أو أحداث حقيقية في العالم، بل يتم إنشاؤها بواسطة برنامج كمبيوتر. ومع ذلك، لماذا تصبح البيانات الاصطناعية مهمة جدًا لعلوم البيانات؟ كيف يتم إنشاء البيانات الاصطناعية؟ دعونا نستكشف الإجابات على هذه الأسئلة.

ما هي مجموعة البيانات الاصطناعية؟

كما يشير المصطلح “الاصطناعي”، يتم إنشاء مجموعات البيانات الاصطناعية من خلال برامج الكمبيوتر، بدلاً من كونها تتكون من وثائق الأحداث الحقيقية في العالم. الغرض الرئيسي لمجموعة البيانات الاصطناعية هو أن تكون مرنة وقوية بدرجة كافية لتكون مفيدة لتدريب نماذج التعلم الآلي.

为了使 البيانات الاصطناعية مفيدة لمصنف التعلم الآلي، يجب أن تتمتع البيانات بخصائص معينة. في حين يمكن أن تكون البيانات تصنيفية أو ثنائية أو رقمية، يجب أن يكون طول مجموعة البيانات عشوائيًا ويتسم بالتوليد العشوائي. يجب أن تكون العمليات العشوائية المستخدمة لإنشاء البيانات قابلة للتحكم و基于 توزيعات إحصائية مختلفة. يمكن أيضًا وضع ضوضاء عشوائية في مجموعة البيانات.

إذا كانت البيانات الاصطناعية تستخدم لخوارزمية التصنيف، يجب أن يكون مقدار فصل الطبقات قابلًا للتعديل، بحيث يمكن جعل مشكلة التصنيف أسهل أو أكثر صعوبة وفقًا لمتطلبات المشكلة. وفي الوقت نفسه، لمهمة الانحدار، يمكن استخدام عمليات توليد غير خطية لإنشاء البيانات.

لماذا نستخدم البيانات الاصطناعية؟

مع تحسن إطارات التعلم الآلي مثل TensorfFlow وPyTorch وتصبح النماذج المسبقة للرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية أكثر شيوعًا وقوة، تصبح مشكلة رئيسية تواجهها علماء البيانات هي جمع البيانات ومعالجتها. غالبًا ما تواجه الشركات صعوبة في الحصول على كميات كبيرة من البيانات لتدريب نموذج دقيق في إطار زمني معين. التصنيف اليدوي للبيانات هو طريقة بطيئة ومكلفة لجمع البيانات. ومع ذلك، يمكن أن تساعد البيانات الاصطناعية علماء البيانات والشركات على التغلب على هذه العوائق وتطوير نماذج التعلم الآلي بطريقة أسرع.

هناك العديد من المزايا لاستخدام البيانات الاصطناعية. أبرز الطرق التي تعود بها البيانات الاصطناعية على علوم البيانات هي أنها تقلل من الحاجة إلى جمع البيانات من الأحداث الحقيقية في العالم، وبالتالي يمكن إنشاء البيانات وإنشاء مجموعة بيانات بسرعة أكبر من مجموعة بيانات تعتمد على الأحداث الحقيقية في العالم. هذا يعني أنه يمكن إنتاج كميات كبيرة من البيانات في إطار زمني قصير. هذا صحيح بشكل خاص للأحداث التي تحدث نادرًا، حيث يمكن إنشاء المزيد من البيانات من عينات حقيقية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تعليم البيانات تلقائيًا أثناء إنشائها، مما يقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لتعليم البيانات.

يمكن أن تكون البيانات الاصطناعية مفيدة أيضًا لاكتساب بيانات التدريب لحالات الحواف، والتي هي حالات قد تحدث نادرًا ولكنها حاسمة لنجاح الذكاء الاصطناعي. حالات الحواف هي أحداث تشبه الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي ولكنها تختلف في جوانب مهمة. على سبيل المثال، يمكن اعتبار الأشياء التي تظهر فقط部分يًا على أنها حالات حواف عند تصميم مصنف الصور.

أخيرًا، يمكن أن تقلل مجموعات البيانات الاصطناعية من مخاوف الخصوصية. يمكن أن تكون محاولات إ 匿مة البيانات غير فعالة، حيث يمكن أن تعمل المتغيرات الحساسة/المعرفية كمعرفات عند دمجها. هذا ليس مشكلة مع البيانات الاصطناعية، لأنها لم تكن تستند إلى شخص حقيقي أو حدث حقيقي في المقام الأول.

حالات استخدام البيانات الاصطناعية

البيانات الاصطناعية لها مجموعة واسعة من التطبيقات، حيث يمكن تطبيقها على أي مهمة تعلم آلي. حالات الاستخدام الشائعة للبيانات الاصطناعية تشمل السيارات ذاتية القيادة والأمان والروبوتات وحماية الاحتيال والرعاية الصحية.

كان أحد أوائل تطبيقات البيانات الاصطناعية هو السيارات ذاتية القيادة، حيث يتم استخدام البيانات الاصطناعية لإنشاء بيانات تدريب للسيارات في ظروف يصعب أو يتعذر فيها الحصول على بيانات تدريب حقيقية على الطريق. البيانات الاصطناعية مفيدة أيضًا لإنشاء بيانات تستخدم لتدريب أنظمة التعرف على الصور، مثل أنظمة المراقبة، بطريقة أكثر كفاءة من جمع البيانات يدويًا وتعليمها. يمكن أن تكون أنظمة الروبوتات بطيئة في التدريب والتنمية باستخدام طرق جمع البيانات التقليدية. تسمح البيانات الاصطناعية لشركات الروبوتات باختبار وتطوير أنظمة الروبوتات من خلال المحاكاة. يمكن أن تستفيد أنظمة حماية الاحتيال من البيانات الاصطناعية، ويمكن تدريب واختبار أساليب الكشف عن الاحتيال الجديدة باستخدام بيانات دائمًا جديدة عند استخدام البيانات الاصطناعية. في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام البيانات الاصطناعية لتصميم مصنفات صحية دقيقة تحافظ على خصوصية الأشخاص، لأن البيانات لن تستند إلى أشخاص حقيقيين.

تحديات البيانات الاصطناعية

مع أن استخدام البيانات الاصطناعية يحمل العديد من المزايا، إلا أنه يحمل أيضًا العديد من التحديات.

عندما يتم إنشاء البيانات الاصطناعية، غالبًا ما تفتقر إلى القيم الشاذة. تحدث القيم الشاذة في البيانات بشكل طبيعي، و虽然 غالبًا ما يتم إسقاطها من مجموعات التدريب، قد يكون وجودها ضروريًا لتدريب نماذج التعلم الآلي الموثوقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون جودة البيانات الاصطناعية متغيرة للغاية. يتم إنشاء البيانات الاصطناعية غالبًا باستخدام بيانات إدخال أو بذرة، وبالتالي يمكن أن تعتمد جودة البيانات على جودة البيانات الإدخالية. إذا كانت البيانات المستخدمة لإنشاء البيانات الاصطناعية متحيزة، يمكن أن تؤدي البيانات المولدة إلى تعزيز هذا التحيز. البيانات الاصطناعية تتطلب بعض forma من التحكم في الإخراج/جودة. تحتاج إلى التحقق من صحتها مقابل بيانات تم تعليمها يدويًا أو بيانات حقيقية بأي شكل من الأشكال.

كيف يتم إنشاء البيانات الاصطناعية؟

تتم إنشاء البيانات الاصطناعية ببرمجة باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي الكلاسيكية مثل أشجار القرار، وكذلك تقنيات التعلم الآلي العميق. متطلبات البيانات الاصطناعية سوف تؤثر على نوع الخوارزمية المستخدمة لإنشاء البيانات. تسمح نماذج التعلم الآلي مثل أشجار القرار ونمذجة التوزيعات غير الكلاسيكية المتعددة النمطية للشركات بإنشاء بيانات غير كلاسيكية. سوف توفر البيانات المولدة بهذه الخوارزميات بيانات ترتبط بشكل كبير بالبيانات الأصلية المستخدمة في التدريب.

تستخدم طرق إنشاء البيانات الاصطناعية القائمة على التعلم العميق عادةً إما الترميزات الذاتية المتغيرة أو الشبكات التوليدية المعارضة. الترميزات الذاتية المتغيرة هي نماذج التعلم الآلي غير المشرّف التي تستخدم الترميزات والفك الترميز. الجزء الترميزي من الترميز الذاتي المتغير负责 ضغط البيانات إلى نسخة أبسط وأكثر إحكامًا من مجموعة البيانات الأصلية، والتي يستخدمها الجزء الفك الترميز لإنشاء تمثيل لمجموعة البيانات الأساسية. يتم تدريب الترميز الذاتي المتغير بهدف تحقيق علاقة مثالية بين البيانات الإدخالية والبيانات الإخراجية، حيث تكون كلا البيانات الإدخالية والبيانات الإخراجية متشابهة للغاية.

عندما يتعلق الأمر بنماذج الشبكات التوليدية المعارضة، يطلق عليها “معارضة” بسبب كونها شبكات متعددة تتنافس مع بعضها البعض. المسؤول عن إنشاء البيانات الاصطناعية هو المولد، بينما تعمل الشبكة الثانية (المتميزة) عن طريق مقارنة البيانات المولدة مع مجموعة بيانات حقيقية ومحاولة تحديد ما البيانات الوهمية. عندما تكتشف المتميزة البيانات الكاذبة، يتم إعلام المولد بذلك ويقوم بإجراء تغييرات لمحاولة الحصول على مجموعة جديدة من البيانات من المتميزة. في المقابل، تصبح المتميزة أفضل وأفضل في الكشف عن الوهم. يتم تدريب الشبكتين ضد بعضهما البعض، مع تحول الوهم إلى المزيد من الواقعية مع مرور الوقت.