Co to jest Dane Syntetyczne?

Co to jest Dane Syntetyczne?

Dane syntetyczne to szybko rozwijający się trend i narzędzie w dziedzinie nauki o danych. Co to dokładnie są dane syntetyczne? Krótka odpowiedź brzmi: dane syntetyczne składają się z danych, które nie opierają się na żadnych zjawiskach lub wydarzeniach świata rzeczywistego, lecz są generowane za pomocą programu komputerowego. Ale dlaczego dane syntetyczne stają się tak ważne dla nauki o danych? Jak są tworzone dane syntetyczne? Przyjrzyjmy się odpowiedziom na te pytania.

Co to jest Zestaw Danych Syntetycznych?

Jak sugeruje termin “syntetyczny”, zestawy danych syntetycznych są generowane za pomocą programów komputerowych, zamiast być tworzone przez dokumentowanie zdarzeń świata rzeczywistego. Głównym celem zestawu danych syntetycznych jest bycie wystarczająco wszechstronnym i solidnym, aby móc być używanym do szkolenia modeli uczenia maszynowego.

Aby zestaw danych syntetycznych mógł być przydatny do klasyfikatora uczenia maszynowego, dane syntetyczne powinny mieć pewne właściwości. Chociaż dane mogą być kategorialne, binarne lub liczbowe, długość zestawu danych powinna być dowolna, a dane powinny być generowane losowo. Procesy losowe używane do generowania danych powinny być kontrolowane i oparte na różnych rozkładach statystycznych. Można również dodać szum losowy do zestawu danych.

Jeśli dane syntetyczne są używane do algorytmu klasyfikacji, ilość separacji klas powinna być dostosowywalna, aby problem klasyfikacji mógł być uczyniony łatwiejszym lub trudniejszym zgodnie z wymaganiami problemu. Tymczasem, w przypadku zadania regresji, można zastosować nieliniowe procesy generatywne w celu wygenerowania danych.

Dlaczego Używać Danych Syntetycznych?

Podczas gdy ramy uczenia maszynowego, takie jak TensorFlow i PyTorch, stają się łatwiejsze w użyciu, a gotowe modele do przetwarzania obrazów i przetwarzania języka naturalnego stają się bardziej powszechne i potężne, głównym problemem, z którym muszą się zmierzyć naukowcy danych, jest zbieranie i obsługa danych. Firmy często mają trudności z pozyskaniem dużych ilości danych w celu szkolenia dokładnego modelu w określonym czasie. Ręczne oznaczanie danych jest drogim i powolnym sposobem pozyskiwania danych. Jednak generowanie i używanie danych syntetycznych może pomóc naukowcom danych i firmom w pokonaniu tych przeszkód i opracowaniu niezawodnych modeli uczenia maszynowego w szybszym tempie.

Istnieje wiele zalet używania danych syntetycznych. Najbardziej oczywistym sposobem, w jaki używanie danych syntetycznych korzysta nauce o danych, jest to, że redukuje potrzebę pozyskiwania danych z zdarzeń świata rzeczywistego, i z tego powodu możliwe jest wygenerowanie danych i stworzenie zestawu danych znacznie szybciej niż zestaw danych zależny od zdarzeń świata rzeczywistego. Oznacza to, że duże ilości danych mogą być wyprodukowane w krótkim czasie. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku zdarzeń, które rzadko występują, ponieważ jeśli zdarzenie rzadko występuje w naturze, więcej danych można sfabrykować z niektórych autentycznych próbek danych. Poza tym dane mogą być automatycznie oznaczone podczas generowania, co dramatycznie redukuje czas potrzebny do oznaczenia danych.

Dane syntetyczne mogą być również przydatne do uzyskania danych szkoleniowych dla przypadków granicznych, które są instancjami, które mogą wystąpić rzadko, ale są kluczowe dla sukcesu Twojego AI. Przypadki graniczne to zdarzenia, które są bardzo podobne do głównego celu AI, ale różnią się w ważnych aspektach. Na przykład obiekty, które są tylko częściowo widoczne, mogą być uważane za przypadki graniczne podczas projektowania klasyfikatora obrazu.

Wreszcie, zestawy danych syntetycznych mogą minimalizować problemy z ochroną prywatności. Próby anonimizacji danych mogą być nieskuteczne, ponieważ nawet jeśli czułe/zidentyfikujące zmienne są usunięte z zestawu danych, inne zmienne mogą działać jako identyfikatory, gdy są łączone. To nie jest problemem w przypadku danych syntetycznych, ponieważ nigdy nie opierały się na rzeczywistej osobie lub zdarzeniu.

Przypadki Użycia Danych Syntetycznych

Dane syntetyczne mają wiele przypadków użycia, ponieważ mogą być stosowane praktycznie do każdego zadania uczenia maszynowego. Typowe przypadki użycia danych syntetycznych obejmują samochody autonomiczne, bezpieczeństwo, robotykę, ochronę przed oszustwami i opiekę zdrowotną.

Jednym z pierwszych przypadków użycia danych syntetycznych były samochody autonomiczne, ponieważ dane syntetyczne są używane do tworzenia danych szkoleniowych dla samochodów w warunkach, w których uzyskanie danych szkoleniowych z prawdziwej jazdy jest trudne lub niebezpieczne. Dane syntetyczne są również przydatne do tworzenia danych używanych do szkolenia systemów rozpoznawania obrazu, takich jak systemy nadzoru, znacznie bardziej wydajnie niż ręczne zbieranie i oznaczanie dużej ilości danych szkoleniowych. Systemy robotyczne mogą być wolne w szkoleniu i rozwoju z tradycyjnymi metodami zbierania danych. Dane syntetyczne pozwalają firmom robotycznym testować i inżynierować systemy robotyczne za pomocą symulacji. Systemy ochrony przed oszustwami mogą skorzystać na danych syntetycznych, a nowe metody wykrywania oszustw mogą być szkolone i testowane z danymi, które są stale nowe, gdy używane są dane syntetyczne. W dziedzinie opieki zdrowotnej dane syntetyczne mogą być używane do projektowania klasyfikatorów zdrowia, które są dokładne, a jednocześnie chronią prywatność ludzi, ponieważ dane nie będą oparte na rzeczywistych ludziach.

Wyzwania Związane z Danymi Syntetycznymi

Chociaż używanie danych syntetycznych przynosi wiele korzyści, przynosi również wiele wyzwań.

Gdy dane syntetyczne są tworzone, często brakuje im odstępstw. Odstępstwa występują w danych naturalnie, a chociaż często są usuwane z zestawów danych szkoleniowych, ich istnienie może być konieczne do szkolenia naprawdę niezawodnych modeli uczenia maszynowego. Poza tym, jakość danych syntetycznych może być bardzo zmienna. Dane syntetyczne są często generowane z wejściem lub danymi nasion, a zatem jakość danych może zależeć od jakości danych wejściowych. Jeśli dane użyte do generowania danych syntetycznych są tendencyjne, wygenerowane dane mogą utrwalać tę tendencyjność. Dane syntetyczne wymagają również pewnej formy kontroli jakości. Muszą być sprawdzane przeciwko danym oznaczonym przez ludzi lub w innej formie autentycznych danych.

Jak Są Tworzone Dane Syntetyczne?

Dane syntetyczne są tworzone programowo za pomocą technik uczenia maszynowego. Klasyczne techniki uczenia maszynowego, takie jak drzewa decyzyjne, mogą być używane, jak również techniki głębokiego uczenia. Wymagania dotyczące danych syntetycznych wpływają na rodzaj algorytmu używanego do generowania danych. Drzewa decyzyjne i podobne modele uczenia maszynowego pozwalają firmom tworzyć nieklasyczne, wielomodalne rozkłady danych, szkolone na przykładach danych świata rzeczywistego. Generowanie danych za pomocą tych algorytmów zapewni dane, które są ściśle skorelowane z oryginalnymi danymi szkoleniowymi. Dla przypadków, w których typowy rozkład danych jest znany, firma może wygenerować dane syntetyczne za pomocą metody Monte Carlo.

Metody oparte na głębokim uczeniu do generowania danych syntetycznych zazwyczaj wykorzystują albo autoencoder wariancji (VAE) lub sieci przeciwstawnych generatywnych (GAN). VAE to nienadzorowane modele uczenia maszynowego, które wykorzystują kodery i dekodery. Część kodera VAE jest odpowiedzialna za kompresowanie danych do prostszej, zwartej wersji oryginalnego zestawu danych, którą dekoder następnie analizuje i wykorzystuje do wygenerowania reprezentacji danych podstawowych. VAE jest szkolony z celem osiągnięcia optymalnej relacji między danymi wejściowymi a wyjściowymi, gdzie zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe są bardzo podobne.

Gdy chodzi o modele GAN, nazywane są “przeciwstawnymi” sieciami, ponieważ GAN-y są w rzeczywistości dwiema sieciami, które konkurują ze sobą. Generator jest odpowiedzialny za generowanie danych syntetycznych, podczas gdy druga sieć (dyskryminator) działa, porównując wygenerowane dane z zestawem danych rzeczywistych i próbując określić, które dane są fałszywe. Gdy dyskryminator wykryje fałszywe dane, generator jest powiadamiany o tym i dokonuje zmian, aby uzyskać nowy zestaw danych, którym dyskryminator może zaakceptować. Z kolei dyskryminator staje się coraz lepszy w wykrywaniu fałszywych danych. Obie sieci są szkolone przeciwko sobie, a fałszywe dane stają się coraz bardziej podobne do prawdziwych.