Çfarë janë të dhënat sintetike?

Çfarë janë të dhënat sintetike?

Të dhënat sintetike janë një trend që zgjerohet shpejt dhe një mjet në zhvillim në fushën e shkencës së të dhënave. Çfarë janë saktësisht të dhënat sintetike? Përgjigja e shkurtër është se të dhënat sintetike përbëhen nga të dhëna që nuk bazohen në ndonjë fenomen apo ngjarje të botës reale, përkundrazi gjenerohet nëpërmjet një programi kompjuterik. Megjithatë, pse të dhënat sintetike po bëhen kaq të rëndësishme për shkencën e të dhënave? Si krijohen të dhënat sintetike? Le të shqyrtojmë përgjigjet e këtyre pyetjeve.

Çfarë është një grup i të dhënave sintetike?

Siç sugjeron termi "sintetik", grupet e të dhënave sintetike gjenerohen përmes programeve kompjuterike, në vend që të përbëhen përmes dokumentimit të ngjarjeve të botës reale. Qëllimi kryesor i një grupi të dhënash sintetike është të jetë i gjithanshëm dhe mjaftueshëm i fuqishëm për të qenë i dobishëm për trajnimin e modeleve të mësimit të makinerive.

Në mënyrë që të jenë të dobishme për një klasifikues të mësimit të makinës, të dhënat sintetike duhet të ketë veti të caktuara. Ndërsa të dhënat mund të jenë kategorike, binare ose numerike, gjatësia e grupit të të dhënave duhet të jetë arbitrare dhe të dhënat duhet të gjenerohen rastësisht. Proceset e rastësishme të përdorura për gjenerimin e të dhënave duhet të jenë të kontrollueshme dhe të bazuara në shpërndarje të ndryshme statistikore. Zhurma e rastësishme mund të vendoset gjithashtu në grupin e të dhënave.

Nëse të dhënat sintetike përdoren për një algoritëm klasifikimi, sasia e ndarjes së klasave duhet të jetë e personalizueshme, në mënyrë që problemi i klasifikimit të mund të bëhet më i lehtë ose më i vështirë sipas kërkesave të problemit. Ndërkohë, për një detyrë regresioni, proceset gjeneruese jolineare mund të përdoren për të gjeneruar të dhënat.

Pse të përdorni të dhëna sintetike?

Ndërsa kornizat e mësimit të makinerive si TensorfFlow dhe PyTorch bëhen më të lehta për t'u përdorur dhe modelet e para-projektuara për vizionin kompjuterik dhe përpunimin e gjuhës natyrore bëhen më të kudondodhura dhe të fuqishme, problemi kryesor me të cilin duhet të përballen shkencëtarët e të dhënave është mbledhja dhe trajtimi i të dhënave. Kompanitë shpesh kanë vështirësi në marrjen e sasive të mëdha të të dhënave për të trajnuar një model të saktë brenda një afati kohor të caktuar. Të dhënat e etiketimit me dorë është një mënyrë e kushtueshme dhe e ngadaltë për të marrë të dhëna. Megjithatë, gjenerimi dhe përdorimi i të dhënave sintetike mund të ndihmojë shkencëtarët dhe kompanitë e të dhënave të kapërcejnë këto pengesa dhe të zhvillojnë modele të besueshme të mësimit të makinerive më shpejt.

Përdorimi i të dhënave sintetike ka një sërë avantazhesh. Mënyra më e dukshme që përdorimi i të dhënave sintetike përfiton shkencën e të dhënave është se zvogëlon nevojën për të kapur të dhëna nga ngjarjet e botës reale, dhe për këtë arsye bëhet e mundur gjenerimi i të dhënave dhe ndërtimi i një grupi të dhënash shumë më shpejt sesa një grup të dhënash që varet nga ngjarje të botës reale. Kjo do të thotë që vëllime të mëdha të të dhënave mund të prodhohen në një afat të shkurtër kohor. Kjo është veçanërisht e vërtetë për ngjarjet që ndodhin rrallë, pasi nëse një ngjarje ndodh rrallë në natyrë, më shumë të dhëna mund të tallen nga disa mostra të vërteta të të dhënave. Përtej kësaj, të dhënat mund të etiketohen automatikisht ndërsa gjenerohen, duke reduktuar në mënyrë drastike sasinë e kohës që nevojitet për etiketimin e të dhënave.

Të dhënat sintetike mund të jenë gjithashtu të dobishme për të fituar të dhëna trajnimi për rastet e skajshme, të cilat janë raste që mund të ndodhin rrallë, por janë kritike për suksesin e AI-së tuaj. Rastet e skajshme janë ngjarje që janë shumë të ngjashme me objektivin kryesor të një AI, por ndryshojnë në mënyra të rëndësishme. Për shembull, objektet që janë vetëm pjesërisht në pamje mund të konsiderohen rastet e skajeve kur dizajnohet një klasifikues imazhi.

Së fundi, grupe të dhënash sintetike mund të minimizojë shqetësimet e privatësisë. Përpjekjet për të anonimizuar të dhënat mund të jenë joefektive, pasi edhe nëse ndryshoret delikate/identifikuese hiqen nga grupi i të dhënave, variablat e tjerë mund të veprojnë si identifikues kur kombinohen. Ky nuk është një problem me të dhënat sintetike, pasi ato kurrë nuk u bazuan në një person të vërtetë, ose në një ngjarje reale, në radhë të parë.

Përdor rastet për të dhëna sintetike

Të dhënat sintetike kanë një shumëllojshmëri të gjerë të përdor, pasi mund të zbatohet për pothuajse çdo detyrë të mësimit të makinës. Rastet e përdorimit të zakonshëm për të dhënat sintetike përfshijnë automjetet që drejtojnë vetë, sigurinë, robotikën, mbrojtjen nga mashtrimi dhe kujdesin shëndetësor.

Një nga rastet fillestare të përdorimit për të dhënat sintetike ishin makinat vetë-drejtuese, pasi të dhënat sintetike përdoren për të krijuar të dhëna stërvitore për makinat në kushte kur marrja e të dhënave reale të stërvitjes në rrugë është e vështirë ose e rrezikshme. Të dhënat sintetike janë gjithashtu të dobishme për krijimin e të dhënave të përdorura për të trajnuar sistemet e njohjes së imazheve, si sistemet e mbikqyrjes, shumë më efikase sesa mbledhja manuale dhe etiketimi i një grupi të dhënash trajnimi. Sistemet robotike mund të jenë të ngadalta për t'u trajnuar dhe zhvilluar me metodat tradicionale të mbledhjes së të dhënave dhe trajnimit. Të dhënat sintetike lejojnë kompanitë e robotikës të testojnë dhe inxhinierojnë sistemet robotike përmes simulimeve. Sistemet e mbrojtjes nga mashtrimi mund të përfitojnë nga të dhënat sintetike dhe metodat e reja të zbulimit të mashtrimit mund të trajnohen dhe testohen me të dhëna që janë vazhdimisht të reja kur përdoren të dhëna sintetike. Në fushën e kujdesit shëndetësor, të dhënat sintetike mund të përdoren për të hartuar klasifikues shëndetësor që janë të saktë, por ruajnë privatësinë e njerëzve, pasi të dhënat nuk do të bazohen në njerëz realë.

Sfidat e të dhënave sintetike

Ndërsa përdorimi i të dhënave sintetike sjell shumë avantazhe me të, ai gjithashtu sjell shumë sfida.

Kur krijohen të dhëna sintetike, shpesh atyre u mungojnë të dhënat e jashtme. Të dhënat e jashtme ndodhin në mënyrë të natyrshme në të dhëna dhe ndërsa shpesh hiqen nga grupet e të dhënave të trajnimit, ekzistenca e tyre mund të jetë e nevojshme për të trajnuar modele vërtet të besueshme të mësimit të makinerive. Përtej kësaj, cilësia e të dhënave sintetike mund të jetë shumë e ndryshueshme. Të dhënat sintetike shpesh gjenerohen me të dhëna hyrëse, ose farë, dhe për këtë arsye cilësia e të dhënave mund të varet nga cilësia e të dhënave hyrëse. Nëse të dhënat e përdorura për gjenerimin e të dhënave sintetike janë të njëanshme, të dhënat e krijuara mund ta përjetësojnë atë paragjykim. Të dhënat sintetike kërkojnë gjithashtu një formë të kontrollit të prodhimit/cilësisë. Duhet të kontrollohet kundrejt të dhënave të shënuara nga njeriu, ose përndryshe të dhënat autentike janë ndonjë formë.

Si krijohen të dhënat sintetike?

Të dhënat sintetike krijohen në mënyrë programore me teknikat e mësimit të makinerive. Mund të përdoren teknika klasike të mësimit të makinerive si pemët e vendimit, ashtu si edhe teknikat e të mësuarit të thellë. Kërkesat për të dhënat sintetike do të ndikojnë se çfarë lloj algoritmi përdoret për gjenerimin e të dhënave. Pemët e vendimeve dhe modelet e ngjashme të mësimit të makinerive i lejojnë kompanitë të krijojnë shpërndarje të dhënash jo-klasike, shumë-modale, të trajnuara mbi shembuj të të dhënave të botës reale. Gjenerimi i të dhënave me këto algoritme do të sigurojë të dhëna që janë shumë të lidhura me të dhënat origjinale të trajnimit. Për rastet kur dihet shpërndarja tipike e të dhënave, një kompani mund të gjenerojë të dhëna sintetike duke përdorur një metodë Monte Carlo.

Metodat e bazuara në të mësuarit e thellë për gjenerimin e të dhënave sintetike zakonisht përdorin njërën nga këto një kodues automatik variacional (VAE) or një rrjet kundërshtar gjenerues (GAN). VAE-të janë modele të mësimit të makinerive të pambikëqyrura që përdorin kodues dhe dekoder. Pjesa e koduesit të një VAE është përgjegjëse për kompresimin e të dhënave në një version më të thjeshtë dhe kompakt të të dhënave origjinale, të cilën dekoderi më pas e analizon dhe e përdor për të gjeneruar një paraqitje të të dhënave bazë. Një VAE është trajnuar me qëllimin për të patur një marrëdhënie optimale midis të dhënave hyrëse dhe daljes, një marrëdhënie ku të dyja të dhënat hyrëse dhe ato dalëse janë jashtëzakonisht të ngjashme.

Kur bëhet fjalë për modelet GAN, ato quhen rrjete "adversariale" për faktin se GAN-të janë në të vërtetë dy rrjete që konkurrojnë me njëri-tjetrin. Gjeneruesi është përgjegjës për gjenerimin e të dhënave sintetike, ndërsa rrjeti i dytë (diskriminuesi) funksionon duke krahasuar të dhënat e gjeneruara me një grup të dhënash reale dhe përpiqet të përcaktojë se cilat të dhëna janë të rreme. Kur diskriminuesi kap të dhëna të rreme, gjeneratori njoftohet për këtë dhe bën ndryshime për të provuar të marrë një grup të ri të dhënash nga diskriminuesi. Nga ana tjetër, diskriminuesi bëhet gjithnjë e më i mirë në zbulimin e falsifikimeve. Të dy rrjetet janë stërvitur kundër njëri-tjetrit, me falsifikimet që bëhen gjithnjë e më të gjalla.