AI 101
რა არის სინთეზური მონაცემები?
რა არის სინთეზური მონაცემები?
სინთეტიკური მონაცემები არის სწრაფად მზარდი ტენდენცია და განვითარებადი ინსტრუმენტი მონაცემთა მეცნიერების სფეროში. რა არის ზუსტად სინთეზური მონაცემები? მოკლე პასუხი არის ის, რომ სინთეზური მონაცემები შედგება მონაცემები, რომლებიც არ არის დაფუძნებული რეალურ სამყაროში არსებულ ფენომენებსა თუ მოვლენებზეუფრო მეტიც, ის იქმნება კომპიუტერული პროგრამის საშუალებით. და მაინც, რატომ ხდება სინთეზური მონაცემები ასე მნიშვნელოვანი მონაცემთა მეცნიერებისთვის? როგორ იქმნება სინთეზური მონაცემები? მოდით გამოვიკვლიოთ ამ კითხვებზე პასუხები.
რა არის სინთეზური მონაცემთა ნაკრები?
როგორც ტერმინი „სინთეზური“ გვთავაზობს, სინთეზური მონაცემთა ნაკრები იქმნება კომპიუტერული პროგრამების მეშვეობით, ნაცვლად იმისა, რომ შედგეს რეალურ სამყაროში მომხდარი მოვლენების დოკუმენტაციის მეშვეობით. სინთეზური მონაცემთა ნაკრების პირველადი მიზანია იყოს მრავალმხრივი და საკმარისად ძლიერი, რომ გამოსადეგი იყოს მანქანათმცოდნეობის მოდელების ტრენინგისთვის.
იმისათვის, რომ სასარგებლო იყოს მანქანათმცოდნეობის კლასიფიკატორისთვის, სინთეზური მონაცემები უნდა ჰქონდეს გარკვეული თვისებები. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემები შეიძლება იყოს კატეგორიული, ორობითი ან რიცხვითი, მონაცემთა ნაკრების სიგრძე უნდა იყოს თვითნებური და მონაცემები უნდა იყოს გენერირებული შემთხვევით. მონაცემთა გენერირებისთვის გამოყენებული შემთხვევითი პროცესები უნდა იყოს კონტროლირებადი და დაფუძნებული სხვადასხვა სტატისტიკურ განაწილებაზე. შემთხვევითი ხმაური ასევე შეიძლება განთავსდეს მონაცემთა ნაკრებში.
თუ სინთეზური მონაცემები გამოიყენება კლასიფიკაციის ალგორითმისთვის, კლასის გამოყოფის რაოდენობა უნდა იყოს მორგებული, რათა კლასიფიკაციის პრობლემა გაადვილდეს ან გართულდეს პრობლემის მოთხოვნების შესაბამისად. იმავდროულად, რეგრესიული ამოცანისთვის, მონაცემთა გენერირებისთვის შეიძლება გამოყენებულ იქნას არაწრფივი გენერაციული პროცესები.
რატომ გამოვიყენოთ სინთეტიკური მონაცემები?
მას შემდეგ, რაც მანქანათმცოდნეობის ჩარჩოები, როგორიცაა TensorfFlow და PyTorch, უფრო ადვილი გამოსაყენებელი ხდება და კომპიუტერული ხედვისა და ბუნებრივი ენის დამუშავების წინასწარ შემუშავებული მოდელები უფრო საყოველთაო და მძლავრი ხდება, ძირითადი პრობლემა, რომელსაც მონაცემთა მეცნიერები უნდა შეხვდნენ, არის მონაცემთა შეგროვება და დამუშავება. კომპანიებს ხშირად უჭირთ დიდი რაოდენობით მონაცემების მოპოვება ზუსტი მოდელის მომზადებისთვის მოცემულ დროში. ხელით მარკირება მონაცემების მოპოვების ძვირადღირებული, ნელი გზაა. თუმცა, სინთეზური მონაცემების გენერირება და გამოყენება შეუძლია მონაცემთა მეცნიერებსა და კომპანიებს დაეხმაროს ამ დაბრკოლებების გადალახვაში და უფრო სწრაფად განავითაროს მანქანური სწავლის საიმედო მოდელები.
სინთეზური მონაცემების გამოყენებას რამდენიმე უპირატესობა აქვს. ყველაზე აშკარა გზა, რომლითაც სინთეზური მონაცემების გამოყენება სარგებლობს მონაცემთა მეცნიერებაში, არის ის, რომ ამცირებს რეალურ სამყაროში არსებული მოვლენების მონაცემების აღების აუცილებლობას და ამ მიზეზით შესაძლებელი ხდება მონაცემთა გენერირება და მონაცემთა ბაზის აგება ბევრად უფრო სწრაფად, ვიდრე მონაცემთა ბაზაზე დამოკიდებული. რეალურ სამყაროში მოვლენები. ეს ნიშნავს, რომ მონაცემთა დიდი მოცულობის წარმოება შესაძლებელია მოკლე დროში. ეს განსაკუთრებით ეხება მოვლენებს, რომლებიც იშვიათად ხდება, რადგან თუ მოვლენა იშვიათად ხდება ველურ ბუნებაში, მეტი მონაცემის დაცინვა შესაძლებელია ზოგიერთი ნამდვილი მონაცემების ნიმუშებიდან. ამის გარდა, მონაცემები შეიძლება ავტომატურად იყოს ეტიკეტირებული, როგორც ეს გენერირებულია, რაც მკვეთრად ამცირებს მონაცემების მარკირებისთვის საჭირო დროს.
სინთეტიკური მონაცემები ასევე შეიძლება სასარგებლო იყოს ტრენინგის მონაცემების მოსაპოვებლად ზღვრული შემთხვევებისთვის, რომლებიც შეიძლება იშვიათი იყოს, მაგრამ გადამწყვეტია თქვენი AI-ის წარმატებისთვის. Edge case არის მოვლენები, რომლებიც ძალიან ჰგავს AI-ის პირველად სამიზნეს, მაგრამ განსხვავდება მნიშვნელოვანი თვალსაზრისით. მაგალითად, ობიექტები, რომლებიც მხოლოდ ნაწილობრივ ჩანს, შეიძლება ჩაითვალოს ზღვრულ შემთხვევებზე გამოსახულების კლასიფიკატორის შექმნისას.
და ბოლოს, სინთეზური მონაცემთა ნაკრები შეუძლია შეამციროს კონფიდენციალურობის პრობლემები. მონაცემთა ანონიმიზაციის მცდელობები შეიძლება იყოს არაეფექტური, რადგანაც კი, თუ სენსიტიური/იდენტიფიკატორი ცვლადები ამოღებულია მონაცემთა ნაკრებიდან, სხვა ცვლადებს შეუძლიათ იმოქმედონ როგორც იდენტიფიკატორები, როდესაც ისინი გაერთიანებულია. ეს არ არის პრობლემა სინთეზურ მონაცემებთან, რადგან ის არასოდეს იყო დაფუძნებული რეალურ პიროვნებაზე, ან რეალურ მოვლენაზე, პირველ რიგში.
იყენებს საქმეებს სინთეზური მონაცემებისთვის
სინთეზურ მონაცემებს აქვს მრავალფეროვანი გამოყენების, რადგან ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას მანქანური სწავლების თითქმის ნებისმიერ ამოცანაზე. ჩვეულებრივი გამოყენების შემთხვევები სინთეზური მონაცემებისთვის არის თვითმართვადი მანქანები, უსაფრთხოება, რობოტიკა, თაღლითობისგან დაცვა და ჯანდაცვა.
სინთეზური მონაცემების ერთ-ერთი საწყისი გამოყენების შემთხვევა იყო თვითმართვადი მანქანები, რადგან სინთეზური მონაცემები გამოიყენება მანქანებისთვის სავარჯიშო მონაცემების შესაქმნელად იმ პირობებში, როდესაც რეალური, გზაზე ვარჯიშის მონაცემების მიღება რთული ან საშიშია. სინთეზური მონაცემები ასევე სასარგებლოა გამოსახულების ამოცნობის სისტემების მოსამზადებლად გამოყენებული მონაცემების შესაქმნელად, როგორიცაა სათვალთვალო სისტემები, ბევრად უფრო ეფექტურად, ვიდრე სავარჯიშო მონაცემების ხელით შეგროვება და მარკირება. რობოტული სისტემების მომზადება და განვითარება შეიძლება ნელი იყოს მონაცემთა შეგროვებისა და ტრენინგის ტრადიციული მეთოდებით. სინთეზური მონაცემები საშუალებას აძლევს რობოტ კომპანიებს გამოსცადონ და დააპროექტონ რობოტული სისტემები სიმულაციების საშუალებით. თაღლითობის დაცვის სისტემებს შეუძლიათ ისარგებლონ სინთეზური მონაცემებით, ხოლო თაღლითობის აღმოჩენის ახალი მეთოდების მომზადება და ტესტირება შესაძლებელია იმ მონაცემებით, რომლებიც მუდმივად ახალია სინთეზური მონაცემების გამოყენებისას. ჯანდაცვის სფეროში, სინთეზური მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ჯანმრთელობის კლასიფიკატორების შესაქმნელად, რომლებიც ზუსტია, მაგრამ შეინარჩუნებენ ადამიანების კონფიდენციალურობას, რადგან მონაცემები არ იქნება დაფუძნებული რეალურ ადამიანებზე.
სინთეტიკური მონაცემთა გამოწვევები
მიუხედავად იმისა, რომ სინთეზური მონაცემების გამოყენებას ბევრი უპირატესობა მოაქვს, მას ასევე ბევრი გამოწვევა მოაქვს.
როდესაც სინთეზური მონაცემები იქმნება, მას ხშირად არ გააჩნია გარე მონაცემები. გარე მონაცემები ბუნებრივად ჩნდება და მიუხედავად იმისა, რომ ხშირად ამოღებულია ტრენინგის მონაცემთა ნაკრებიდან, მათი არსებობა შეიძლება საჭირო გახდეს მართლაც სანდო მანქანური სწავლის მოდელების მოსამზადებლად. ამის გარდა, სინთეზური მონაცემების ხარისხი შეიძლება ძალიან ცვალებადი იყოს. სინთეზური მონაცემები ხშირად წარმოიქმნება შეყვანის, ან თესლის მონაცემებით და, შესაბამისად, მონაცემთა ხარისხი შეიძლება იყოს დამოკიდებული შეყვანის მონაცემების ხარისხზე. თუ სინთეზური მონაცემების გენერირებისთვის გამოყენებული მონაცემები არის მიკერძოებული, გენერირებულ მონაცემებს შეუძლია გააგრძელოს ეს მიკერძოება. სინთეტიკური მონაცემები ასევე მოითხოვს გამომავალი/ხარისხის კონტროლს. ის უნდა შემოწმდეს ადამიანის მიერ ანოტირებულ მონაცემებთან, ან სხვაგვარად ავთენტური მონაცემები არის რაიმე ფორმა.
როგორ იქმნება სინთეტიკური მონაცემები?
სინთეზური მონაცემები იქმნება პროგრამულად მანქანური სწავლების ტექნიკით. შეიძლება გამოყენებულ იქნას კლასიკური მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა, როგორიცაა გადაწყვეტილების ხეები, ისევე როგორც ღრმა სწავლის ტექნიკა. სინთეზური მონაცემების მოთხოვნები გავლენას მოახდენს იმაზე, თუ რა ტიპის ალგორითმი იქნება გამოყენებული მონაცემთა გენერირებისთვის. გადაწყვეტილების ხეები და მანქანური სწავლების მსგავსი მოდელები კომპანიებს საშუალებას აძლევს შექმნან არაკლასიკური, მრავალმოდალური მონაცემთა განაწილება, რომელიც მომზადებულია რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების მაგალითებზე. ამ ალგორითმებით მონაცემების გენერირება უზრუნველყოფს მონაცემებს, რომლებიც დიდ კორელაციაშია თავდაპირველ სასწავლო მონაცემებთან. მაგალითად, როდესაც ცნობილია მონაცემთა ტიპიური განაწილება, კომპანიას შეუძლია შექმნას სინთეზური მონაცემები მონტე კარლოს მეთოდის გამოყენებით.
სინთეზური მონაცემების გენერირების ღრმა სწავლაზე დაფუძნებული მეთოდები, როგორც წესი, იყენებენ რომელიმეს ვარიაციული ავტოკოდერი (VAE) or გენერაციული საპირისპირო ქსელი (GAN). VAE არის უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის მოდელები, რომლებიც იყენებენ ენკოდერებსა და დეკოდერებს. VAE-ის ენკოდერის ნაწილი პასუხისმგებელია მონაცემთა შეკუმშვაზე თავდაპირველი მონაცემთა ნაკრების უფრო მარტივ, კომპაქტურ ვერსიაში, რომელსაც შემდეგ დეკოდერი აანალიზებს და იყენებს საბაზისო მონაცემების წარმოდგენის შესაქმნელად. VAE ტრენინგს უტარდება იმ მიზნით, რომ ჰქონდეს ოპტიმალური ურთიერთობა შეყვანის მონაცემებსა და გამომავალს შორის, სადაც შეყვანის და გამომავალი მონაცემები ძალიან მსგავსია.
რაც შეეხება GAN მოდელებს, მათ უწოდებენ "მოწინააღმდეგე" ქსელებს იმის გამო, რომ GAN რეალურად არის ორი ქსელი, რომლებიც კონკურენციას უწევენ ერთმანეთს. გენერატორი პასუხისმგებელია სინთეზური მონაცემების გენერირებაზე, ხოლო მეორე ქსელი (დისკრიმინატორი) მუშაობს გენერირებული მონაცემების რეალურ მონაცემთა ბაზასთან შედარებით და ცდილობს დაადგინოს რომელი მონაცემებია ყალბი. როდესაც დისკრიმინატორი იჭერს ყალბ მონაცემებს, გენერატორს ეცნობება ამის შესახებ და ის ცვლის დისკრიმინატორის მიერ მონაცემთა ახალი ჯგუფის მისაღებად. თავის მხრივ, დისკრიმინატორი სულ უფრო უკეთესად ავლენს ყალბებს. ორი ქსელი გაწვრთნილია ერთმანეთის წინააღმდეგ, ყალბი სულ უფრო ცოცხალი ხდება.
