Τι είναι τα Συνθετικά Δεδομένα;

Τι είναι τα Συνθετικά Δεδομένα;

Τα συνθετικά δεδομένα είναι μια γρήγορα εξελισσόμενη τάση και ένα αναδυόμενο εργαλείο στον τομέα της επιστήμης των δεδομένων. Τι είναι ακριβώς τα συνθετικά δεδομένα; Η σύντομη απάντηση είναι ότι τα συνθετικά δεδομένα αποτελούνται από δεδομένα που δεν βασίζονται σε οποιαδήποτε φαινόμενα ή γεγονότα του πραγματικού κόσμου, αλλά παράγονται μέσω ενός προγράμματος υπολογιστή. Πώς όμως τα συνθετικά δεδομένα γίνονται τόσο σημαντικά για την επιστήμη των δεδομένων; Πώς παράγονται τα συνθετικά δεδομένα; Ας εξερευνήσουμε τις απαντήσεις σε αυτά τα ερωτήματα.

Τι είναι ένα Συνθετικό Σύνολο Δεδομένων;

Όπως υποδηλώνει ο όρος «συνθετικό», τα συνθετικά σύνολα δεδομένων παράγονται μέσω προγραμμάτων υπολογιστή, αντί να συνθέτονται μέσω της τεκμηρίωσης γεγονότων του πραγματικού κόσμου. Ο πρωταρχικός σκοπός ενός συνθετικού συνόλου δεδομένων είναι να είναι ευέλικτο και ισχυρό enough για να είναι χρήσιμο για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης.

Για να είναι χρήσιμο για einen ταξινομητή μηχανικής μάθησης, τα συνθετικά δεδομένα πρέπει να έχουν ορισμένες ιδιότητες. Ενώ τα δεδομένα μπορούν να είναι κατηγορηματικά, δυαδικά ή αριθμητικά, το μήκος του συνόλου δεδομένων πρέπει να είναι αυθαίρετο και τα δεδομένα πρέπει να παράγονται τυχαία. Οι τυχαίες διαδικασίες που χρησιμοποιούνται για την παραγωγή των δεδομένων πρέπει να είναι ελεγχόμενες και να βασίζονται σε διάφορες στατιστικές κατανομές. Τυχαίος θόρυβος μπορεί επίσης να τοποθετηθεί στο σύνολο δεδομένων.

Εάν τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται για einen αλγόριθμο ταξινόμησης, η ποσότητα της διάκρισης των τάξεων πρέπει να είναι προσαρμόσιμη, ώστε το πρόβλημα ταξινόμησης να μπορεί να γίνει πιο εύκολο ή δυσκόλο σύμφωνα με τις απαιτήσεις του προβλήματος. Εν τω μεταξύ, για μια εργασία παλινδρόμησης, μη γραμμικές γενετικές διαδικασίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παραγωγή των δεδομένων.

Γιατί να Χρησιμοποιήσετε Συνθετικά Δεδομένα;

Καθώς τα πλαίσια μηχανικής μάθησης όπως το TensorFlow και το PyTorch γίνονται πιο εύχρηστα και τα προκατασκευασμένα μοντέλα για την επεξεργασία εικόνων και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας γίνονται πιο πανταχού παρόντα και ισχυρά, το πρωταρχικό πρόβλημα που αντιμετωπίζουν οι επιστήμονες δεδομένων είναι η συλλογή και η διαχείριση των δεδομένων. Οι εταιρείες συχνά έχουν δυσκολίες στην απόκτηση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων για την εκπαίδευση ενός ακριβούς μοντέλου μέσα σε ένα δεδομένο χρονικό πλαίσιο. Η χειροκίνητη επισήμανση των δεδομένων είναι ένας δαπανηρός και αργός τρόπος για την απόκτηση δεδομένων. Ωστόσο, η γεννήτρια και η χρήση συνθετικών δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν τους επιστήμονες δεδομένων και τις εταιρείες να υπερβούν αυτά τα εμπόδια και να αναπτύξουν αξιόπιστα μοντέλα μηχανικής μάθησης με γρήγορη ταχύτητα.

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 για συλλογή δεδομένων από γεγονότα του πραγματικού κόσμου, και για αυτόν τον λόγο γίνεται δυνατή η παραγωγή δεδομένων και η κατασκευή ενός συνόλου δεδομένων πολύ γρηγορότερα από ένα σύνολο δεδομένων που εξαρτάται από γεγονότα του πραγματικού κόσμου. Αυτό σημαίνει ότι μεγάλα όγκοι δεδομένων μπορούν να παραχθούν σε 短 χρονικό διάστημα. Αυτό είναι ιδιαίτερα αληθινό για γεγονότα που σπάνια συμβαίνουν, καθώς εάν ένα γεγονός συμβαίνει σπάνια στη φύση, περισσότερα δεδομένα μπορούν να μιμηθούν από κάποια γνήσια δείγματα δεδομένων. Πέρα από αυτό, τα δεδομένα μπορούν να επισήμανθούν αυτόματα καθώς παράγονται, μειώνοντας δραστικά τον χρόνο που χρειάζεται για την επισήμανση των δεδομένων.

Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν επίσης να είναι χρήσιμα για την απόκτηση δεδομένων εκπαίδευσης για περιπτώσεις άκρων, που είναι περιπτώσεις που μπορεί να συμβούν σπάνια αλλά είναι κρίσιμες για την επιτυχία του AI. Οι περιπτώσεις άκρων είναι γεγονότα που είναι πολύ παρόμοια με τον πρωταρχικό στόχο του AI αλλά διαφέρουν σε σημαντικούς τρόπους. Για παράδειγμα, αντικείμενα που είναι μόνο μερικά ορατά μπορούν να θεωρηθούν περιπτώσεις άκρων κατά την σχεδίαση ενός ταξινομητή εικόνων.

Τέλος, τα συνθετικά σύνολα δεδομένων μπορούν να ελαττώσουν τις ανησυχίες για την ιδιωτικότητα. Οι προσπάθειες για την ανωνυμοποίηση των δεδομένων μπορούν να είναι αναποτελεσματικές, καθώς ακόμη και αν τα ευαίσθητα/ταυτοποιητικά μεταβλητά αφαιρεθούν από το σύνολο δεδομένων, άλλα μεταβλητά μπορούν να λειτουργήσουν ως ταυτοποιητές όταν συνδυάζονται. Αυτό δεν είναι ένα πρόβλημα με τα συνθετικά δεδομένα, καθώς δεν βασίζονταν ποτέ σε ένα πραγματικό πρόσωπο ή πραγματικό γεγονός, από την αρχή.

Περιπτώσεις Χρήσης για Συνθετικά Δεδομένα

Τα συνθετικά δεδομένα έχουν μια ευρεία ποικιλία χρήσεων, καθώς μπορούν να εφαρμοστούν几乎 σε κάθε εργασία μηχανικής μάθησης. Συνήθεις περιπτώσεις χρήσης για συνθετικά δεδομένα περιλαμβάνουν αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, ασφάλεια, ρομποτική, προστασία από απάτες και ιατρική.

Μια από τις αρχικές περιπτώσεις χρήσης για συνθετικά δεδομένα ήταν τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, καθώς τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται για την δημιουργία δεδομένων εκπαίδευσης για αυτοκίνητα σε συνθήκες όπου η απόκτηση πραγματικών δεδομένων εκπαίδευσης είναι δύσκολη ή επικίνδυνη. Τα συνθετικά δεδομένα είναι επίσης χρήσιμα για τη δημιουργία δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση συστημάτων αναγνώρισης εικόνων, όπως συστήματα επιτήρησης, πολύ πιο αποτελεσματικά από το χειροκίνητο συλλογή και επισήμανση ενός συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης. Τα συστήματα ρομποτικής μπορούν να είναι αργά στην εκπαίδευση και ανάπτυξη με παραδοσιακές μεθόδους συλλογής και εκπαίδευσης δεδομένων. Τα συνθετικά δεδομένα επιτρέπουν στις εταιρείες ρομποτικής να δοκιμάζουν και να σχεδιάζουν συστήματα ρομποτικής μέσω προσομοιώσεων. Τα συστήματα προστασίας από απάτες μπορούν να ωφεληθούν από τα συνθετικά δεδομένα, και новые μεθόδους ανίχνευσης απάτης μπορούν να εκπαιδευτούν και να δοκιμαστούν με δεδομένα που είναι συνεχώς καινούρια όταν χρησιμοποιούνται συνθετικά δεδομένα. Στο πεδίο της ιατρικής, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη σχεδίαση ταξινομητών υγείας που είναι ακριβείς, αλλά διατηρούν την ιδιωτικότητα των ανθρώπων, καθώς τα δεδομένα δεν θα βασίζονται σε πραγματικά άτομα.

Προκλήσεις Συνθετικών Δεδομένων

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

Όταν τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούνται, συχνά λείπουν οι εκτός εύρους τιμές. Οι εκτός εύρους τιμές συμβαίνουν φυσικά στα δεδομένα, και ενώ συχνά αφαιρούνται από τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης, η ύπαρξή τους μπορεί να είναι απαραίτητη για την εκπαίδευση πραγματικά αξιόπιστων μοντέλων μηχανικής μάθησης. Πέρα από αυτό, η ποιότητα των συνθετικών δεδομένων μπορεί να είναι πολύ μεταβλητή. Τα συνθετικά δεδομένα παράγονται συχνά με μια είσοδο, ή σπόρο, δεδομένων, και επομένως η ποιότητα των δεδομένων μπορεί να εξαρτάται από την ποιότητα των εισοδικών δεδομένων. Εάν τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την παραγωγή των συνθετικών δεδομένων είναι προκατειλημμένα, τα παραγόμενα δεδομένα μπορούν να διαιωνίσουν αυτή την προκατάληψη. Τα συνθετικά δεδομένα απαιτούν επίσης κάποια μορφή έξοδου/ελέγχου ποιότητας. Πρέπει να ελέγχονται έναντι δεδομένων που έχουν επισημανθεί από ανθρώπους, ή αλλιώς αυθεντικών δεδομένων σε κάποια μορφή.

Πώς Δημιουργούνται τα Συνθετικά Δεδομένα;

Τα συνθετικά δεδομένα δημιουργούνται προγραμματικά με τεχνικές μηχανικής μάθησης. Κλασικές τεχνικές μηχανικής μάθησης όπως τα δέντρα αποφάσεων μπορούν να χρησιμοποιηθούν, όπως και οι τεχνικές βαθιάς μάθησης. Οι απαιτήσεις για τα συνθετικά δεδομένα θα επηρεάσουν ποιο είδος αλγορίθμου θα χρησιμοποιηθεί για την παραγωγή των δεδομένων. Τα δέντρα αποφάσεων και παρόμοια μοντέλα μηχανικής μάθησης επιτρέπουν στις εταιρείες να δημιουργούν μη κλασικές, πολυμορφικές κατανομές δεδομένων, εκπαιδευμένες σε παραδείγματα πραγματικών δεδομένων. Η παραγωγή δεδομένων με αυτούς τους αλγόριθμους θα παρέχει δεδομένα που είναι υψηλά συσχετισμένα με τα αρχικά δεδομένα εκπαίδευσης. Για περιπτώσεις όπου η τυπική κατανομή των δεδομένων είναι γνωστή, μια εταιρεία μπορεί να παραγάγει συνθετικά δεδομένα μέσω της χρήσης μιας μεθόδου Monte Carlo.

Οι μεθόδους βαθιάς μάθησης για την παραγωγή συνθετικών δεδομένων συνήθως χρησιμοποιούν είτε ένα αυτο-κωδικοποιητή (VAE) είτε ένα ανταγωνιστικό γενετικό δίκτυο (GAN). Οι VAE είναι ατελείωτες μοντέλα μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούν κωδικοποιητές και αποκωδικοποιητές. Το τμήμα κωδικοποιητή ενός VAE είναι υπεύθυνο για την συμπίεση των δεδομένων σε μια απλούστερη, συμπαγέστερη εκδοχή του αρχικού συνόλου δεδομένων, η οποία ο αποκωδικοποιητής αναλύει και χρησιμοποιεί για να παραγάγει μια αναπαράσταση των βασικών δεδομένων. Ένα VAE εκπαιδεύεται με τον στόχο να έχει μια βέλτιστη σχέση μεταξύ των εισοδικών δεδομένων και των εξοδικών δεδομένων, μια σχέση στην οποία και τα εισοδικά δεδομένα και τα εξοδικά δεδομένα είναι εξαιρετικά παρόμοια.

Όταν πρόκειται για μοντέλα GAN, ονομάζονται «ανταγωνιστικά» δίκτυα λόγω του γεγονότος ότι τα GAN είναι στην πραγματικότητα δύο δίκτυα που ανταγωνίζονται το ένα το άλλο. Ο γεννήτορας είναι υπεύθυνος για την παραγωγή συνθετικών δεδομένων, ενώ το δεύτερο δίκτυο (ο διακρίτης) λειτουργεί συγκρίνοντας τα παραγόμενα δεδομένα με ένα πραγματικό σύνολο δεδομένων και προσπαθεί να καθορίσει ποια δεδομένα είναι ψεύτικα. Όταν ο διακρίτης αναγνωρίζει ψεύτικα δεδομένα, ο γεννήτορας ειδοποιείται για αυτό και κάνει αλλαγές για να πάρει ένα νέο δείγμα δεδομένων από τον διακρίτη. Αντιστρόφως, ο διακρίτης γίνεται καλύτερος και καλύτερος στο να ανιχνεύει τα ψεύτικα. Τα δύο δίκτυα εκπαιδεύονται ο ένας έναντι του άλλου, με τα ψεύτικα να γίνονται όλο και πιο πραγματικά.