Was sind synthetische Daten?

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten sind ein schnell wachsender Trend und ein neues Werkzeug im Bereich der Datenwissenschaft. Was genau sind synthetische Daten? Die kurze Antwort lautet: Synthetische Daten bestehen aus Daten, die nicht auf realen Phänomenen oder Ereignissen basierenVielmehr wird es über ein Computerprogramm generiert. Doch warum werden synthetische Daten für die Datenwissenschaft so wichtig? Wie entstehen synthetische Daten? Lassen Sie uns die Antworten auf diese Fragen untersuchen.

Was ist ein synthetischer Datensatz?

Wie der Begriff „synthetisch“ vermuten lässt, werden synthetische Datensätze durch Computerprogramme generiert, anstatt durch die Dokumentation realer Ereignisse zusammengestellt zu werden. Der Hauptzweck eines synthetischen Datensatzes besteht darin, vielseitig und robust genug zu sein, um für das Training von Modellen für maschinelles Lernen nützlich zu sein.

Um für einen Klassifikator für maschinelles Lernen nützlich zu sein, müssen die synthetischen Daten verwendet werden sollte bestimmte Eigenschaften haben. Während die Daten kategorisch, binär oder numerisch sein können, sollte die Länge des Datensatzes beliebig sein und die Daten sollten zufällig generiert werden. Die zur Generierung der Daten verwendeten Zufallsprozesse sollten kontrollierbar sein und auf verschiedenen statistischen Verteilungen basieren. Es kann auch zufälliges Rauschen in den Datensatz eingefügt werden.

Wenn die synthetischen Daten für einen Klassifizierungsalgorithmus verwendet werden, sollte das Ausmaß der Klassentrennung anpassbar sein, damit das Klassifizierungsproblem entsprechend den Anforderungen des Problems einfacher oder schwieriger gestaltet werden kann. Für eine Regressionsaufgabe können hingegen nichtlineare generative Prozesse zur Generierung der Daten eingesetzt werden.

Warum synthetische Daten verwenden?

Da Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorfFlow und PyTorch einfacher zu verwenden sind und vorgefertigte Modelle für Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache allgegenwärtiger und leistungsfähiger werden, besteht das Hauptproblem, mit dem Datenwissenschaftler konfrontiert sind, in der Sammlung und Verarbeitung von Daten. Unternehmen haben häufig Schwierigkeiten, große Datenmengen zu erfassen, um innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens ein genaues Modell zu trainieren. Die manuelle Datenbeschriftung ist eine kostspielige und langsame Methode zur Datenerfassung. Die Generierung und Nutzung synthetischer Daten kann Datenwissenschaftlern und Unternehmen jedoch dabei helfen, diese Hürden zu überwinden und schneller zuverlässige Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln.

Die Verwendung synthetischer Daten bietet eine Reihe von Vorteilen. Der offensichtlichste Vorteil der Verwendung synthetischer Daten in der Datenwissenschaft besteht darin, dass die Notwendigkeit, Daten aus realen Ereignissen zu erfassen, verringert wird. Aus diesem Grund ist es möglich, Daten viel schneller zu generieren und einen Datensatz zu erstellen als ein davon abhängiger Datensatz reale Ereignisse. Dadurch können in kurzer Zeit große Datenmengen produziert werden. Dies gilt insbesondere für Ereignisse, die selten auftreten, denn wenn ein Ereignis selten in freier Wildbahn auftritt, können aus einigen echten Datenproben mehr Daten nachgeahmt werden. Darüber hinaus können die Daten bei ihrer Generierung automatisch gekennzeichnet werden, wodurch sich der Zeitaufwand für die Kennzeichnung der Daten drastisch reduziert.

Synthetische Daten können auch nützlich sein, um Trainingsdaten für Grenzfälle zu gewinnen. Dabei handelt es sich um Fälle, die möglicherweise selten auftreten, aber für den Erfolg Ihrer KI von entscheidender Bedeutung sind. Randfälle sind Ereignisse, die dem primären Ziel einer KI sehr ähnlich sind, sich jedoch in wichtigen Punkten unterscheiden. Beispielsweise könnten Objekte, die nur teilweise sichtbar sind, beim Entwurf eines Bildklassifikators als Randfälle betrachtet werden.

Schließlich synthetische Datensätze kann Datenschutzbedenken minimieren. Versuche, Daten zu anonymisieren, können wirkungslos sein, denn selbst wenn sensible/identifizierende Variablen aus dem Datensatz entfernt werden, können andere Variablen bei ihrer Kombination als Identifikatoren fungieren. Bei synthetischen Daten stellt dies kein Problem dar, da sie von vornherein nie auf einer realen Person oder einem realen Ereignis basierten.

Anwendungsfälle für synthetische Daten

Synthetische Daten haben eine große Vielfalt verwendet, da es auf nahezu jede maschinelle Lernaufgabe angewendet werden kann. Häufige Anwendungsfälle Zu den synthetischen Daten gehören selbstfahrende Fahrzeuge, Sicherheit, Robotik, Betrugsschutz und Gesundheitswesen.

Einer der ersten Anwendungsfälle für synthetische Daten waren selbstfahrende Autos, da synthetische Daten zur Erstellung von Trainingsdaten für Autos unter Bedingungen verwendet werden, unter denen es schwierig oder gefährlich ist, echte Trainingsdaten für die Straße zu erhalten. Synthetische Daten sind auch für die Erstellung von Daten nützlich, die zum Trainieren von Bilderkennungssystemen wie Überwachungssystemen verwendet werden, und zwar viel effizienter als das manuelle Sammeln und Kennzeichnen einer Reihe von Trainingsdaten. Robotiksysteme können mit herkömmlichen Datenerfassungs- und Trainingsmethoden nur langsam trainiert und entwickelt werden. Mithilfe synthetischer Daten können Robotikunternehmen Robotiksysteme durch Simulationen testen und entwickeln. Betrugsschutzsysteme können von synthetischen Daten profitieren, und neue Betrugserkennungsmethoden können mit ständig neuen Daten trainiert und getestet werden, wenn synthetische Daten verwendet werden. Im Gesundheitsbereich können synthetische Daten verwendet werden, um Gesundheitsklassifikatoren zu entwickeln, die genau sind und dennoch die Privatsphäre der Menschen wahren, da die Daten nicht auf echten Menschen basieren.

Herausforderungen bei synthetischen Daten

Die Nutzung synthetischer Daten bringt zwar viele Vorteile mit sich, bringt aber auch viele Herausforderungen mit sich.

Bei der Erstellung synthetischer Daten fehlen häufig Ausreißer. Ausreißer kommen in Daten auf natürliche Weise vor und werden zwar oft aus Trainingsdatensätzen entfernt, ihre Existenz kann jedoch notwendig sein, um wirklich zuverlässige Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Darüber hinaus kann die Qualität synthetischer Daten sehr unterschiedlich sein. Synthetische Daten werden oft mit Eingabe- oder Seed-Daten generiert, und daher kann die Qualität der Daten von der Qualität der Eingabedaten abhängen. Wenn die zur Generierung der synthetischen Daten verwendeten Daten verzerrt sind, können die generierten Daten diese Verzerrung aufrechterhalten. Synthetische Daten erfordern auch eine Form der Ausgabe-/Qualitätskontrolle. Es muss mit von Menschen kommentierten Daten verglichen werden, andernfalls liegen authentische Daten in irgendeiner Form vor.

Wie entstehen synthetische Daten?

Synthetische Daten werden programmgesteuert mit Techniken des maschinellen Lernens erstellt. Es können klassische Techniken des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume verwendet werden. ebenso wie Deep-Learning-Techniken. Die Anforderungen an die synthetischen Daten beeinflussen, welche Art von Algorithmus zur Generierung der Daten verwendet wird. Entscheidungsbäume und ähnliche Modelle des maschinellen Lernens ermöglichen es Unternehmen, nicht-klassische, multimodale Datenverteilungen zu erstellen, die anhand von Beispielen realer Daten trainiert werden. Die Generierung von Daten mit diesen Algorithmen liefert Daten, die in hohem Maße mit den ursprünglichen Trainingsdaten korrelieren. In Fällen, in denen die typische Datenverteilung bekannt ist, kann ein Unternehmen mithilfe einer Monte-Carlo-Methode synthetische Daten generieren.

Deep-Learning-basierte Methoden zur Generierung synthetischer Daten nutzen typischerweise beides ein Variations-Autoencoder (VAE) or ein generatives kontradiktorisches Netzwerk (GAN). VAEs sind unbeaufsichtigte Modelle des maschinellen Lernens, die Encoder und Decoder verwenden. Der Encoder-Teil eines VAE ist für die Komprimierung der Daten in eine einfachere, kompaktere Version des Originaldatensatzes verantwortlich, die der Decoder dann analysiert und verwendet, um eine Darstellung der Basisdaten zu generieren. Ein VAE wird mit dem Ziel trainiert, eine optimale Beziehung zwischen den Eingabedaten und der Ausgabe herzustellen, bei der sowohl Eingabedaten als auch Ausgabedaten äußerst ähnlich sind.

Wenn es um GAN-Modelle geht, werden sie als „kontradiktorische“ Netzwerke bezeichnet, da es sich bei GANs eigentlich um zwei Netzwerke handelt, die miteinander konkurrieren. Der Generator ist für die Generierung synthetischer Daten verantwortlich, während das zweite Netzwerk (der Diskriminator) die generierten Daten mit einem echten Datensatz vergleicht und versucht herauszufinden, welche Daten gefälscht sind. Wenn der Diskriminator gefälschte Daten erkennt, wird der Generator darüber benachrichtigt und nimmt Änderungen vor, um zu versuchen, einen neuen Datenstapel vom Diskriminator zu erhalten. Im Gegenzug wird der Diskriminator immer besser darin, Fälschungen zu erkennen. Die beiden Netzwerke werden gegeneinander trainiert, wobei die Fälschungen immer realistischer werden.