מהו נתונים סינתטיים?

מהו נתונים סינתטיים?

נתונים סינתטיים הוא מגמה מהירה וכלי מתפתח בתחום מדע הנתונים. מהו נתונים סינתטיים בדיוק? התשובה הקצרה היא שנתונים סינתטיים מורכבים מ נתונים שאינם מבוססים על תופעות או אירועים בעולם האמיתי, אלא מוגנרים דרך תוכנית מחשב. עם זאת, למה נתונים סינתטיים הופכים לחשובים כל כך למדע הנתונים? כיצד נוצרים נתונים סינתטיים? בואו נחקור את התשובות לשאלות אלו.

מהו אוסף נתונים סינתטי?

כפי שהמונח “סינתטי” מרמז, אוספי נתונים סינתטיים מוגנרים דרך תוכניות מחשב, במקום להיות מורכבים מתיעוד של אירועים בעולם האמיתי. המטרה הראשית של אוסף נתונים סינתטי היא להיות גמיש וחזק מספיק כדי להיות שימושי לאימון מודלים של למידת מכונה.

כדי להיות שימושי למסווג מכונה, נתונים סינתטיים צריכים להיות בעלי תכונות מסוימות. בעוד שהנתונים יכולים להיות קטגוריים, בינאריים או נומריים, אורך האוסף צריך להיות שרירותי והנתונים צריכים להיות מוגנרים באופן אקראי. תהליכים אקראיים המשמשים ליצירת הנתונים צריכים להיות ניתנים לשליטה ומבוססים על התפלגויות סטטיסטיות שונות. רעש אקראי עשוי גם להיות מוכנס לאוסף הנתונים.

אם נתונים סינתטיים משמשים לאלגוריתם סיווג, כמות ההפרדה בין המחלקות צריכה להיות ניתנת להתאמה, כדי שבעיה הסיווג יכולה להיות קלה יותר או קשה יותר על פי דרישות הבעיה. בינתיים, למשימת רגרסיה, תהליכים יוצרים לא-ליניאריים יכולים להיות מועסקים כדי לייצר את הנתונים.

למה להשתמש בנתונים סינתטיים?

כאשר מסגרות למידת מכונה כמו TensorFlow ו-PyTorch הופכות לקלות יותר לשימוש ומודלים מוכנים לראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית הופכים לנפוצים וחזקים יותר, הבעיה הראשית שחוקרי נתונים צריכים להתמודד איתה היא איסוף וטיפול בנתונים. חברות רבות מתקשות לאסוף כמויות גדולות של נתונים כדי לאמן מודל מדויק בתוך פרק זמן נתון. סימון נתונים באופן ידני הוא דרך יקרה ואיטית לאיסוף נתונים. עם זאת, יצירה ושימוש בנתונים סינתטיים יכולים לעזור לחוקרי נתונים ולחברות להתגבר על מכשולים אלו ולפתח מודלים של למידת מכונה אמינים בצורה מהירה יותר.

יש מספר יתרונות לשימוש בנתונים סינתטיים. הדרך הבולטת ביותר שבה השימוש בנתונים סינתטיים מועיל למדע הנתונים היא שהוא מפחית את הצורך לאסוף נתונים מאירועים בעולם האמיתי, ובשל כך הוא הופך לאפשרי לייצר נתונים ולבנות אוסף נתונים הרבה יותר מהר מאוסף נתונים התלוי באירועים בעולם האמיתי. זאת אומרת שניתן לייצר כמויות גדולות של נתונים בזמן קצר. זה במיוחד נכון עבור אירועים שמתרחשים לעיתים רחוקות, שכן אם אירוע מתרחש לעיתים רחוקות בטבע, ניתן לחקות יותר נתונים מדוגמאות נתונים אמיתיות. מעבר לכך, הנתונים יכולים להיות מסומנים באופן אוטומטי כאשר הם מוגנרים, מה שמקטין באופן משמעותי את כמות הזמן הנדרש לסימון נתונים.

נתונים סינתטיים יכולים גם להיות שימושיים לרכישת נתוני אימון עבור מקרי קצה, שהם מקרים שעלולים להתרחש לעיתים רחוקות אך הם קריטיים להצלחת ה-AI שלך. מקרי קצה הם אירועים שדומים מאוד למטרה הראשית של AI אך נבדלים ממנה בדרכים חשובות. לדוגמה, אובייקטים שרק חלקית נראים יכולים להיחשב מקרי קצה כאשר מעצבים מסווג תמונות.

לבסוף, אוספי נתונים סינתטיים יכולים למזער את הדאגות לפרטיות. ניסיונות לאנונימize נתונים יכולים להיות לא יעילים, שכן אפילו אם משתנים רגישים/מזהים הוסרו מהאוסף, משתנים אחרים יכולים לשמש כמזהים כאשר הם משולבים. זהו לא בעיה עם נתונים סינתטיים, שכן הם מעולם לא התבססו על אדם אמיתי או אירוע אמיתי, מלכתחילה.

מקרי שימוש לנתונים סינתטיים

נתונים סינתטיים הם בעלי מגוון רחב של מקרי שימוש, שכן הם יכולים להיות מוחלים על כמעט כל משימת למידת מכונה. מקרי שימוש נפוצים עבור נתונים סינתטיים כוללים כלי רכב אוטונומיים, ביטחון, רובוטיקה, הגנה מפני הונאה ובריאות.

אחד ממקרי השימוש הראשונים עבור נתונים סינתטיים היה כלי רכב אוטונומיים, שכן נתונים סינתטיים משמשים ליצירת נתוני אימון עבור כלי רכב בתנאים שבהם קשה או מסוכן לאסוף נתונים אמיתיים. נתונים סינתטיים גם מועילים ליצירת נתונים המשמשים לאימון מערכות זיהוי תמונות, כגון מערכות מעקב, בצורה הרבה יותר יעילה מאשר איסוף וסימון נתוני אימון רבים. מערכות רובוטיות יכולות להיות איטיות לאימון ופיתוח עם שיטות איסוף נתונים מסורתיות. נתונים סינתטיים מאפשרים לחברות רובוטיקה לבדוק ולהנדס מערכות רובוטיות דרך סימולציות. מערכות הגנה מפני הונאה יכולות להרוויח מנתונים סינתטיים, ושיטות גילוי הונאה חדשות יכולות להיות מאומנות ובדוקות עם נתונים שתמיד חדשים כאשר משתמשים בנתונים סינתטיים. בתחום הבריאות, נתונים סינתטיים יכולים לשמש לעיצוב מסווגי בריאות שהם מדויקים, אך גם שומרים על פרטיות אנשים, שכן הנתונים לא יהיו מבוססים על אנשים אמיתיים.

אתגרים של נתונים סינתטיים

בעוד שהשימוש בנתונים סינתטיים מביא הרבה יתרונות, הוא גם מביא הרבה אתגרים.

כאשר נתונים סינתטיים נוצרים, הם לעיתים קרובות חסרים חריגים. חריגים מתרחשים בנתונים באופן טבעי, ואף על פי שלעיתים קרובות הם מושמטים מאוספי אימון, קיומם עשוי להיות הכרחי כדי לאמן מודלים של למידת מכונה אמינים. מעבר לכך, איכות הנתונים הסינתטיים יכולה להיות משתנה מאוד. נתונים סינתטיים מוגנרים לעיתים קרובות עם נתונים קלט, או “זרע”, ולכן איכות הנתונים יכולה להיות תלויה באיכות הנתונים הקלט. אם הנתונים המשמשים ליצירת נתונים סינתטיים מוטים, הנתונים המוגנרים יכולים להמשיך את הטיה. נתונים סינתטיים גם דורשים צורה כלשהי של בקרת איכות/פלט. הם צריכים להיבדק מול נתונים מסומנים בידי אדם, או נתונים אותנטיים בצורה כלשהי.

כיצד נוצרים נתונים סינתטיים?

נתונים סינתטיים נוצרים באופן תוכניתי עם טכניקות למידת מכונה. טכניקות למידת מכונה קלאסיות כמו עצי החלטה יכולות להיות משמשות, כמו גם טכניקות למידה עמוקה. הדרישות לנתונים הסינתטיים ישפיעו על סוג האלגוריתם שישמש ליצירת הנתונים. עצי החלטה ומודלים של למידת מכונה דומים מאפשרים לחברות ליצור התפלגויות נתונים לא-קלאסיות, רב-מודאליות, המאומנות על דוגמאות של נתונים בעולם האמיתי. יצירת נתונים עם אלגוריתמים אלו תספק נתונים המקושרים מאוד לנתונים המקוריים. למשל, כאשר ההתפלגות הטיפוסית של הנתונים ידועה, חברה יכולה לייצר נתונים סינתטיים דרך שימוש בשיטת מונטה קרלו.

שיטות ייצור נתונים סינתטיים המבוססות על למידה עמוקה נוטות להשתמש ב רשתות אדוורסריות יוצרות (GAN) או ברשתות VAE (Variational Autoencoder). VAE הן מודלים של למידת מכונה בלתי-מוכוונים המשתמשים במקודדים ובפודקודים. חלק המקודד של VAE אחראי לדחיסת הנתונים לגרסה פשוטה וקומפקטית של האוסף המקורי, אותה הפודקוד מנתח ומשתמש ליצירת ייצוג של הנתונים הבסיסיים. VAE מאומנים עם מטרה של השגת מערכת יחסים אופטימלית בין נתוני הקלט לנתוני הפלט, שבהם שני הנתונים, קלט ופלט, דומים מאוד.

כאשר מדובר במודלים GAN, הם נקראים “רשתות אדוורסריות” בשל העובדה ש-GAN הן למעשה שתי רשתות המתחרות זו בזו. היוצר (ג’נרטור) אחראי ליצירת נתונים סינתטיים, בעוד הרשת השנייה (המבקר, דיסקרימינטור) פועלת על ידי השוואת הנתונים המוגנרים עם אוסף נתונים אמיתי וניסיון לקבוע מי הנתונים הם “מזויפים”. כאשר המבקר תופס נתונים מזויפים, היוצר מודע לכך והוא עושה שינויים כדי לנסות ולהשיג נתונים חדשים שהמבקר לא יוכל לזהות. בתורו, המבקר הופך לטוב יותר בזיהוי “מזויפים”. שתי הרשתות מאומנות זו נגד זו, כאשר ה”מזויפים” הופכים לנראים יותר ויותר אמיתיים.