合成データとは何か？

合成データとは何か？

合成データは、データサイエンスの分野で急速に拡大しているトレンドであり、エマージングツールです。合成データとは、正確に何でしょうか？簡単に言うと、合成データは、現実世界の現象やイベントに基づいていないデータで構成されており、コンピュータープログラムによって生成されるものです。ただし、合成データがデータサイエンスにとってなぜ重要になるのでしょうか？合成データはどのように生成されるのでしょうか？これらの質問に答えを見つけてみましょう。

合成データセットとは何か？

「合成」という用語が示すように、合成データセットはコンピュータープログラムによって生成されるものであり、現実世界のイベントの文書化によって構成されるものではありません。合成データセットの主な目的は、機械学習モデルのトレーニングに役立つように、汎用性と強度を持つことです。

機械学習分類器に有用な合成データを得るには、特定の特性を持たせる必要があります。データはカテゴリ、バイナリ、または数値のいずれかになり得ますが、データセットの長さは任意で、データはランダムに生成される必要があります。データを生成するランダムプロセスは制御可能で、さまざまな統計分布に基づいて行われる必要があります。データセットにランダムノイズを追加することもできます。

もし合成データが分類アルゴリズムに使用される場合、クラスの分離度はカスタマイズ可能でなければなりません。そうすることで、問題の要件に応じて分類問題を簡単または困難にできるからです。一方、回帰タスクの場合、非線形生成プロセスを使用してデータを生成できます。

合成データを使用する理由

TensorFlowやPyTorchのような機械学習フレームワークが使いやすくなり、コンピュータビジョンや自然言語処理のための事前設計されたモデルがより汎用的で強力になったため、データサイエントリストが直面する主な問題は、データの収集と処理です。企業は、与えられた時間枠内に正確なモデルをトレーニングするために大量のデータを取得するのに苦労することがよくあります。データを手動でラベル付けするのは、コストがかかり、時間がかかる方法です。ただし、合成データを生成して使用することで、データサイエントリストと企業はこれらの課題を克服し、より迅速に信頼性の高い機械学習モデルを開発できます。

合成データを使用する利点は数多くあります。合成データを使用する最も明らかな利点は、現実世界のイベントからのデータの収集を減らすことができるため、データセットをより迅速に生成して構築できることです。これにより、短時間で大量のデータを生成できます。これは、稀に発生するイベントに特に当てはまります。なぜなら、野外ではまれに発生するイベントの場合、より多くのデータを生成できます。さらに、データは生成時に自動的にラベル付けされるため、データをラベル付けするために必要な時間を大幅に削減できます。

合成データは、エッジケースのトレーニングデータを取得するのに役立ちます。エッジケースとは、まれに発生するが、AIの成功にとって重要なインスタンスです。エッジケースとは、AIの主なターゲットと非常に似ているが、重要な点で異なるイベントです。たとえば、画像分類器を設計する場合、部分的に表示されるオブジェクトはエッジケースと見なされることがあります。

最後に、合成データセットはプライバシーに関する懸念を軽減することができます。データを匿名化しようとする試みは、効果がない場合があります。なぜなら、機密/識別可能な変数がデータセットから削除されても、他の変数が組み合わせて識別子として機能する可能性があるからです。ただし、合成データの場合は、最初から現実の人物やイベントに基づいていないため、この問題は発生しません。

合成データのユースケース

合成データには、幅広いユースケースがあります。なぜなら、合成データはほぼすべての機械学習タスクに適用できるからです。一般的なユースケースには、自動運転車、セキュリティ、ロボティクス、不正防止、ヘルスケアなどがあります。

合成データの最初のユースケースの1つは自動運転車でした。なぜなら、自動運転車のトレーニングデータを生成するために合成データが使用されたからです。実際の運転データを取得するのが難しい、または危険な状況での自動運転車のトレーニングデータを生成するために、合成データが使用されました。合成データは、画像認識システムのトレーニングデータを生成するのに役立ちます。なぜなら、手動で大量のトレーニングデータを収集してラベル付けするよりも効率的だからです。ロボティクスシステムのトレーニングと開発は、従来のデータ収集とトレーニング方法では遅くなることがあります。合成データを使用すると、ロボティクス企業はシミュレーションを通じてロボティクスシステムをテストおよびエンジニアリングできます。不正防止システムは合成データから利益を得ることができます。新しい不正検出方法は、常に新しいデータを生成できる合成データを使用してトレーニングおよびテストできます。ヘルスケア分野では、合成データを使用して、プライバシーを保護しながら正確なヘルス分類器を設計できます。なぜなら、データは実際の人物に基づいていないからです。

合成データの課題

合成データの使用には多くの利点がありますが、課題もあります。

合成データが生成される場合、外れ値が欠けていることがよくあります。外れ値は自然に発生し、しばしばトレーニングデータセットから除外されますが、信頼性の高い機械学習モデルをトレーニングするために存在する必要があります。さらに、合成データの品質は非常に変動します。合成データは、入力データまたはシードデータを使用して生成されるため、データの品質は入力データの品質に依存します。入力データが偏っている場合、生成されたデータも偏りを継承します。合成データには、出力/品質管理の一種が必要です。人間が注釈を付けたデータ、または別の形式の本物のデータと比較検証する必要があります。

合成データの生成方法

合成データは、プログラムによって機械学習技術を使用して生成されます。クラシックな機械学習技術である決定木は使用できます。ディープラーニング技術も使用できます。合成データの要件は、使用するアルゴリズムの種類に影響します。決定木や類似の機械学習モデルを使用すると、企業は非古典的で多変量のデータ分布を生成できます。これらのモデルは、実世界のデータの例に基づいてトレーニングされ、生成されたデータは元のトレーニングデータと強く相関します。データの典型的な分布がわかっている場合は、企業はモンテカルロ法を使用して合成データを生成できます。

ディープラーニングを使用した合成データ生成方法は、通常、生成対抗ネットワーク（GAN）または変分オートエンコーダ（VAE）を使用します。VAEは、エンコーダとデコーダを使用する教師なし機械学習モデルです。VAEのエンコーダ部分は、データをより単純でコンパクトな形式に圧縮する役割を持ち、デコーダはその圧縮されたデータを分析して、元のデータの表現を生成します。VAEは、入力データと出力データの関係を最適化するようにトレーニングされます。入力データと出力データは非常に似ている関係です。

GANモデルについては、2つのネットワークが互いに競合するため、「対抗」と呼ばれます。生成器は合成データを生成する役割を持ち、2番目のネットワーク（判別器）は生成されたデータと実際のデータセットを比較して、どのデータが偽物かを判断しようとします。判別器が偽データを検知すると、生成器はそれを通知され、判別器によって検知されない新しいデータバッチを生成するように調整されます。判別器は偽物を検知する能力が向上し、生成されたデータはよりリアルなものになります。2つのネットワークは互いにトレーニングされ、偽データはよりリアルなものになります。

n 判別器が偽のデータを検知すると、生成器はそれを通知され、判別器によって検知されない新しいデータバッチを生成するように調整されます。判別器は偽物を検知する能力が向上し、生成されたデータはよりリアルなものになります。2つのネットワークは互いにトレーニングされ、偽データはよりリアルなものになります。