Τι είναι τα συνθετικά δεδομένα;

Τι είναι τα Συνθετικά Δεδομένα;

Τα συνθετικά δεδομένα είναι μια ταχέως αναπτυσσόμενη τάση και αναδυόμενο εργαλείο στον τομέα της επιστήμης δεδομένων. Τι ακριβώς είναι τα συνθετικά δεδομένα; Η σύντομη απάντηση είναι ότι τα συνθετικά δεδομένα αποτελούνται από δεδομένα που δεν βασίζονται σε φαινόμενα ή γεγονότα του πραγματικού κόσμου, μάλλον δημιουργείται μέσω ενός προγράμματος υπολογιστή. Ωστόσο, γιατί τα συνθετικά δεδομένα γίνονται τόσο σημαντικά για την επιστήμη των δεδομένων; Πώς δημιουργούνται τα συνθετικά δεδομένα; Ας εξερευνήσουμε τις απαντήσεις σε αυτές τις ερωτήσεις.

Τι είναι ένα συνθετικό σύνολο δεδομένων;

Όπως υποδηλώνει ο όρος «συνθετικό», τα συνθετικά σύνολα δεδομένων παράγονται μέσω προγραμμάτων ηλεκτρονικών υπολογιστών, αντί να συντίθενται μέσω της τεκμηρίωσης γεγονότων του πραγματικού κόσμου. Ο πρωταρχικός σκοπός ενός συνθετικού δεδομένων είναι να είναι ευέλικτο και αρκετά στιβαρό ώστε να είναι χρήσιμο για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης.

Για να είναι χρήσιμο για έναν ταξινομητή μηχανικής μάθησης, τα συνθετικά δεδομένα πρέπει να έχει ορισμένες ιδιότητες. Ενώ τα δεδομένα μπορεί να είναι κατηγορικά, δυαδικά ή αριθμητικά, το μήκος του συνόλου δεδομένων πρέπει να είναι αυθαίρετο και τα δεδομένα πρέπει να δημιουργούνται τυχαία. Οι τυχαίες διαδικασίες που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία των δεδομένων πρέπει να είναι ελεγχόμενες και να βασίζονται σε διάφορες στατιστικές κατανομές. Μπορεί επίσης να τοποθετηθεί τυχαίος θόρυβος στο σύνολο δεδομένων.

Εάν τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται για έναν αλγόριθμο ταξινόμησης, το μέγεθος του διαχωρισμού κλάσεων θα πρέπει να είναι προσαρμόσιμο, προκειμένου το πρόβλημα ταξινόμησης να μπορεί να γίνει ευκολότερο ή δυσκολότερο σύμφωνα με τις απαιτήσεις του προβλήματος. Εν τω μεταξύ, για μια εργασία παλινδρόμησης, μπορούν να χρησιμοποιηθούν μη γραμμικές παραγωγικές διαδικασίες για τη δημιουργία των δεδομένων.

Γιατί να χρησιμοποιήσετε συνθετικά δεδομένα;

Καθώς τα πλαίσια μηχανικής μάθησης όπως το TensorfFlow και το PyTorch γίνονται πιο εύχρηστα και τα προσχεδιασμένα μοντέλα για την όραση υπολογιστή και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας γίνονται πιο πανταχού παρόντα και ισχυρά, το κύριο πρόβλημα που πρέπει να αντιμετωπίσουν οι επιστήμονες δεδομένων είναι η συλλογή και ο χειρισμός των δεδομένων. Οι εταιρείες συχνά δυσκολεύονται να αποκτήσουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων για να εκπαιδεύσουν ένα ακριβές μοντέλο μέσα σε ένα δεδομένο χρονικό πλαίσιο. Η χειροκίνητη επισήμανση δεδομένων είναι ένας δαπανηρός, αργός τρόπος απόκτησης δεδομένων. Ωστόσο, η δημιουργία και η χρήση συνθετικών δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τους επιστήμονες και τις εταιρείες δεδομένων να ξεπεράσουν αυτά τα εμπόδια και να αναπτύξουν αξιόπιστα μοντέλα μηχανικής μάθησης με ταχύτερο τρόπο.

Υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα στη χρήση συνθετικών δεδομένων. Ο πιο προφανής τρόπος με τον οποίο η χρήση συνθετικών δεδομένων ωφελεί την επιστήμη των δεδομένων είναι ότι μειώνει την ανάγκη λήψης δεδομένων από γεγονότα του πραγματικού κόσμου και για αυτόν τον λόγο καθίσταται δυνατή η παραγωγή δεδομένων και η κατασκευή ενός συνόλου δεδομένων πολύ πιο γρήγορα από ό,τι ένα σύνολο δεδομένων που εξαρτάται από γεγονότα του πραγματικού κόσμου. Αυτό σημαίνει ότι μεγάλοι όγκοι δεδομένων μπορούν να παραχθούν σε σύντομο χρονικό διάστημα. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για συμβάντα που σπάνια συμβαίνουν, καθώς εάν ένα γεγονός συμβαίνει σπάνια στη φύση, περισσότερα δεδομένα μπορούν να μακαριστούν από ορισμένα γνήσια δείγματα δεδομένων. Πέρα από αυτό, τα δεδομένα μπορούν να επισημαίνονται αυτόματα καθώς δημιουργούνται, μειώνοντας δραστικά τον χρόνο που απαιτείται για την επισήμανση δεδομένων.

Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν επίσης να είναι χρήσιμα για την απόκτηση δεδομένων εκπαίδευσης για περιπτώσεις ακμών, οι οποίες είναι περιπτώσεις που μπορεί να εμφανίζονται σπάνια αλλά είναι κρίσιμες για την επιτυχία της τεχνητής νοημοσύνης σας. Οι περιπτώσεις ακμών είναι συμβάντα που μοιάζουν πολύ με τον πρωταρχικό στόχο μιας τεχνητής νοημοσύνης αλλά διαφέρουν σε σημαντικούς τρόπους. Για παράδειγμα, αντικείμενα που προβάλλονται μόνο εν μέρει θα μπορούσαν να θεωρηθούν περιπτώσεις ακμών κατά το σχεδιασμό ενός ταξινομητή εικόνας.

Τέλος, συνθετικά σύνολα δεδομένων μπορεί να ελαχιστοποιήσει τις ανησυχίες για το απόρρητο. Οι προσπάθειες ανωνυμοποίησης δεδομένων μπορεί να είναι αναποτελεσματικές, καθώς ακόμη και αν οι ευαίσθητες/προσδιοριστικές μεταβλητές αφαιρεθούν από το σύνολο δεδομένων, άλλες μεταβλητές μπορούν να λειτουργήσουν ως αναγνωριστικά όταν συνδυάζονται. Αυτό δεν είναι ένα ζήτημα με συνθετικά δεδομένα, καθώς δεν βασίστηκε ποτέ σε πραγματικό πρόσωπο ή πραγματικό γεγονός, εξαρχής.

Χρησιμοποιεί θήκες για συνθετικά δεδομένα

Τα συνθετικά δεδομένα έχουν μεγάλη ποικιλία χρησιμοποιεί, καθώς μπορεί να εφαρμοστεί σχεδόν σε οποιαδήποτε εργασία μηχανικής εκμάθησης. Συνήθεις περιπτώσεις χρήσης για τα συνθετικά δεδομένα περιλαμβάνουν αυτοοδηγούμενα οχήματα, ασφάλεια, ρομποτική, προστασία από απάτες και υγειονομική περίθαλψη.

Μία από τις αρχικές περιπτώσεις χρήσης συνθετικών δεδομένων ήταν τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, καθώς τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία δεδομένων εκπαίδευσης για αυτοκίνητα σε συνθήκες όπου η λήψη πραγματικών δεδομένων εκπαίδευσης στο δρόμο είναι δύσκολη ή επικίνδυνη. Τα συνθετικά δεδομένα είναι επίσης χρήσιμα για τη δημιουργία δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση συστημάτων αναγνώρισης εικόνων, όπως τα συστήματα επιτήρησης, πολύ πιο αποτελεσματικά από τη μη αυτόματη συλλογή και επισήμανση μιας δέσμης δεδομένων εκπαίδευσης. Τα συστήματα ρομποτικής μπορεί να καθυστερήσουν να εκπαιδευτούν και να αναπτυχθούν με τις παραδοσιακές μεθόδους συλλογής δεδομένων και εκπαίδευσης. Τα συνθετικά δεδομένα επιτρέπουν στις εταιρείες ρομποτικής να δοκιμάζουν και να κατασκευάζουν ρομποτικά συστήματα μέσω προσομοιώσεων. Τα συστήματα προστασίας απάτης μπορούν να επωφεληθούν από συνθετικά δεδομένα και νέες μέθοδοι ανίχνευσης απάτης μπορούν να εκπαιδευτούν και να δοκιμαστούν με δεδομένα που είναι συνεχώς νέα όταν χρησιμοποιούνται συνθετικά δεδομένα. Στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον σχεδιασμό ταξινομητών υγείας που είναι ακριβείς, αλλά διατηρούν το απόρρητο των ανθρώπων, καθώς τα δεδομένα δεν θα βασίζονται σε πραγματικούς ανθρώπους.

Προκλήσεις συνθετικών δεδομένων

Ενώ η χρήση συνθετικών δεδομένων φέρνει πολλά πλεονεκτήματα μαζί της, φέρνει επίσης πολλές προκλήσεις.

Όταν δημιουργούνται συνθετικά δεδομένα, συχνά στερούνται ακραίων στοιχείων. Οι ακραίες τιμές εμφανίζονται στα δεδομένα φυσικά και, ενώ συχνά απορρίπτονται από τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης, η ύπαρξή τους μπορεί να είναι απαραίτητη για την εκπαίδευση πραγματικά αξιόπιστων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Πέρα από αυτό, η ποιότητα των συνθετικών δεδομένων μπορεί να είναι πολύ μεταβλητή. Τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούνται συχνά με δεδομένα εισόδου ή εκκίνησης, και επομένως η ποιότητα των δεδομένων μπορεί να εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων εισόδου. Εάν τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία των συνθετικών δεδομένων είναι προκατειλημμένα, τα δεδομένα που δημιουργούνται μπορούν να διαιωνίσουν αυτήν την προκατάληψη. Τα συνθετικά δεδομένα απαιτούν επίσης κάποια μορφή ελέγχου εξόδου/ποιότητας. Πρέπει να ελεγχθεί σε σχέση με δεδομένα που έχουν σχολιαστεί από τον άνθρωπο, διαφορετικά τα αυθεντικά δεδομένα είναι κάποια μορφή.

Πώς δημιουργούνται τα συνθετικά δεδομένα;

Τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούνται μέσω προγραμματισμού με τεχνικές μηχανικής εκμάθησης. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν κλασικές τεχνικές μηχανικής μάθησης, όπως δέντρα αποφάσεων, όπως και οι τεχνικές βαθιάς μάθησης. Οι απαιτήσεις για τα συνθετικά δεδομένα θα επηρεάσουν τον τύπο αλγορίθμου που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία των δεδομένων. Τα δέντρα αποφάσεων και παρόμοια μοντέλα μηχανικής μάθησης επιτρέπουν στις εταιρείες να δημιουργούν μη κλασικές, πολυτροπικές διανομές δεδομένων, εκπαιδευμένες σε παραδείγματα δεδομένων πραγματικού κόσμου. Η δημιουργία δεδομένων με αυτούς τους αλγόριθμους θα παρέχει δεδομένα που συσχετίζονται σε μεγάλο βαθμό με τα αρχικά δεδομένα εκπαίδευσης. Για περιπτώσεις όπου είναι γνωστή η τυπική κατανομή δεδομένων, μια εταιρεία μπορεί να δημιουργήσει συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιώντας μια μέθοδο Monte Carlo.

Οι μέθοδοι παραγωγής συνθετικών δεδομένων που βασίζονται σε βαθιά μάθηση συνήθως χρησιμοποιούν οποιοδήποτε από τα δύο ένας αυτόματος κωδικοποιητής παραλλαγής (VAE) or ένα παραγωγικό ανταγωνιστικό δίκτυο (GAN). Τα VAE είναι μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χωρίς επίβλεψη που χρησιμοποιούν κωδικοποιητές και αποκωδικοποιητές. Το τμήμα κωδικοποιητή ενός VAE είναι υπεύθυνο για τη συμπίεση των δεδομένων σε μια απλούστερη, συμπαγή έκδοση του αρχικού συνόλου δεδομένων, την οποία ο αποκωδικοποιητής στη συνέχεια αναλύει και χρησιμοποιεί για να δημιουργήσει μια αναπαράσταση των βασικών δεδομένων. Ένα VAE εκπαιδεύεται με στόχο να έχει μια βέλτιστη σχέση μεταξύ των δεδομένων εισόδου και εξόδου, όπου τόσο τα δεδομένα εισόδου όσο και τα δεδομένα εξόδου είναι εξαιρετικά παρόμοια.

Όταν πρόκειται για μοντέλα GAN, ονομάζονται «αντίπαλα» δίκτυα λόγω του γεγονότος ότι τα GAN είναι στην πραγματικότητα δύο δίκτυα που ανταγωνίζονται μεταξύ τους. Η γεννήτρια είναι υπεύθυνη για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων, ενώ το δεύτερο δίκτυο (ο διαχωριστής) λειτουργεί συγκρίνοντας τα δεδομένα που δημιουργούνται με ένα πραγματικό σύνολο δεδομένων και προσπαθεί να προσδιορίσει ποια δεδομένα είναι πλαστά. Όταν ο υπεύθυνος διάκρισης συλλάβει πλαστά δεδομένα, η γεννήτρια ειδοποιείται γι' αυτό και κάνει αλλαγές για να προσπαθήσει να λάβει μια νέα παρτίδα δεδομένων από τον υπεύθυνο διάκρισης. Με τη σειρά του, ο διαχωριστής γίνεται όλο και καλύτερος στον εντοπισμό απομιμήσεων. Τα δύο δίκτυα εκπαιδεύονται το ένα ενάντια στο άλλο, με τα ψεύτικα να γίνονται όλο και πιο ζωντανά.