สิ่งที่เป็นข้อมูลสังเคราะห์?

สิ่งที่เป็นข้อมูลสังเคราะห์?

ข้อมูลสังเคราะห์เป็นแนวโน้มที่กำลังขยายตัวและเป็นเครื่องมือที่เกิดขึ้นใหม่ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งที่เป็นข้อมูลสังเคราะห์อย่างแน่นอน? คำตอบสั้นคือว่าข้อมูลสังเคราะห์ประกอบด้วย ข้อมูลที่ไม่ขึ้นอยู่กับเหตุการณ์หรือปรากฏการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง แต่ถูกสร้างขึ้นผ่านโปรแกรมคอมพิวเตอร์ แต่ทำไมข้อมูลสังเคราะห์จึงมีความสำคัญต่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากขึ้น? วิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์อย่างไร? มาสำรวจคำตอบเหล่านี้กัน

สิ่งที่เป็นชุดข้อมูลสังเคราะห์?

ตามที่คำว่า “สังเคราะห์” บ่งบอก ชุดข้อมูลสังเคราะห์ถูกสร้างขึ้นผ่านโปรแกรมคอมพิวเตอร์ แทนที่จะถูกสร้างขึ้นผ่านการบันทึกเหตุการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง จุดประสงค์หลักของชุดข้อมูลสังเคราะห์คือเพื่อให้มีความยืดหยุ่นและแข็งแกร่งพอที่จะใช้ในการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

เพื่อให้ข้อมูลสังเคราะห์มีประโยชน์ต่อการจำแนกประเภทของเครื่องจักรเรียนรู้ ข้อมูลสังเคราะห์ควรจะมีคุณสมบัติบางอย่าง ข้อมูลสามารถเป็นข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อมูลประเภททวินามหรือตัวเลข แต่ความยาวของชุดข้อมูลควรจะไม่แน่นอนและข้อมูลควรจะถูกสร้างขึ้นแบบสุ่ม ขั้นตอนการสุ่มที่ใช้ในการสร้างข้อมูลควรจะสามารถควบคุมได้และขึ้นอยู่กับการกระจายตัวของสถิติ ข้อมูลอาจมีการเพิ่มสัญญาณรบกวน

หากข้อมูลสังเคราะห์ถูกใช้สำหรับการจำแนกประเภท ข้อมูลควรจะมีการแบ่งแยกประเภทที่สามารถปรับเปลี่ยนได้ เพื่อให้ปัญหาในการจำแนกประเภทสามารถทำได้ง่ายหรือยากขึ้นตามความต้องการของปัญหา ในทางกลับกัน สำหรับการฝึกอบรมแบบ回歸 ขั้นตอนการสร้างข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้นสามารถใช้ในการสร้างข้อมูล

ทำไมจึงต้องใช้ข้อมูลสังเคราะห์?

เมื่อเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่น TensorfFlow และ PyTorch กลายเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น และโมเดลที่ออกแบบไว้ล่วงหน้าสำหรับการประมวลผลภาพและประมวลผลภาษาแบบธรรมชาติกลายเป็นที่แพร่หลายและทรงพลัง ปัญหาหลักที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเผชิญคือการรวบรวมและจัดการข้อมูล บริษัทหลายแห่งมักพบปัญหาในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกอบรมโมเดลที่แม่นยำภายในระยะเวลาที่กำหนด การทำเครื่องหมายข้อมูลด้วยมือเป็นวิธีการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและช้า แต่การสร้างและใช้ข้อมูลสังเคราะห์สามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและบริษัทต่างๆ พัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เชื่อถือได้ภายในระยะเวลาที่สั้นลง

มีหลายข้อดีในการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ วิธีที่เห็นได้ชัดที่สุดในการใช้ข้อมูลสังเคราะห์คือการลดความจำเป็นในการรวบรวมข้อมูลจากเหตุการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง ทำให้สามารถสร้างข้อมูลและสร้างชุดข้อมูลได้เร็วขึ้นมาก นี่เป็นจริงอย่าง đặc biệtสำหรับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อย หากเหตุการณ์เกิดขึ้นไม่บ่อยในธรรมชาติ ข้อมูลสามารถสร้างขึ้นจากตัวอย่างข้อมูลที่แท้จริงได้ นอกจากนี้ ข้อมูลสามารถทำเครื่องหมายอัตโนมัติเมื่อสร้างขึ้น ทำให้ลดเวลาในการทำเครื่องหมายข้อมูลลงอย่างมาก

ข้อมูลสังเคราะห์ยังสามารถใช้ในการฝึกอบรมข้อมูลสำหรับกรณีเชิงขอบ ซึ่งเป็นตัวอย่างที่อาจเกิดขึ้นไม่บ่อย แต่มีความสำคัญต่อความสำเร็จของ AI ของคุณ กรณีเชิงขอบคือเหตุการณ์ที่คล้ายกับเป้าหมายหลักของ AI แต่ต่างกันในหลายด้าน ตัวอย่างเช่น วัตถุที่มองเห็นเพียงบางส่วนอาจถือเป็นกรณีเชิงขอบเมื่อออกแบบตัวจำแนกภาพ

สุดท้าย ชุดข้อมูลสังเคราะห์ สามารถลดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว การพยายามทำให้ข้อมูลไม่ระบุชื่อสามารถไม่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากแม้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือระบุชื่อจะถูกลบออกจากชุดข้อมูล แต่ข้อมูลอื่นๆ สามารถใช้เป็นตัวระบุได้เมื่อรวมกัน นี่ไม่ใช่ปัญหา对于ข้อมูลสังเคราะห์ เนื่องจากไม่เคยอิงจากบุคคลหรือเหตุการณ์ที่แท้จริง

กรณีการใช้งานของข้อมูลสังเคราะห์

ข้อมูลสังเคราะห์มีหลายกรณีการใช้งาน ตัวอย่าง รวมถึงการขับขี่รถยนต์แบบอัตโนมัติ การรักษาความปลอดภัย หุ่นยนต์ การป้องกันการฉ้อโกง และการดูแลสุขภาพ

หนึ่งในกรณีการใช้งานข้อมูลสังเคราะห์แรกคือรถยนต์แบบอัตโนมัติ เนื่องจากข้อมูลสังเคราะห์ถูกใช้ในการสร้างข้อมูลฝึกอบรมสำหรับรถยนต์ในสภาพที่การรวบรวมข้อมูลจริงบนถนนเป็นเรื่องที่ยากหรืออันตราย ข้อมูลสังเคราะห์ยังสามารถใช้ในการสร้างข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมระบบการรู้จำภาพ เช่น ระบบการรู้จำภาพแบบกล้องวงจรปิด ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าการรวบรวมและทำเครื่องหมายข้อมูลฝึกอบรมด้วยตนเอง ระบบหุ่นยนต์สามารถใช้เวลานานในการฝึกอบรมและพัฒนาด้วยวิธีการรวบรวมข้อมูลแบบดั้งเดิม ข้อมูลสังเคราะห์ทำให้บริษัทหุ่นยนต์สามารถทดสอบและพัฒนาระบบหุ่นยนต์ผ่านการจำลองได้ ระบบการป้องกันการฉ้อโกงสามารถได้รับประโยชน์จากข้อมูลสังเคราะห์ และวิธีการตรวจจับการฉ้อโกงใหม่ๆ สามารถฝึกอบรมและทดสอบด้วยข้อมูลที่ใหม่และหลากหลายเมื่อใช้ข้อมูลสังเคราะห์ ในด้านการดูแลสุขภาพ ข้อมูลสังเคราะห์สามารถใช้ในการออกแบบตัวจำแนกสุขภาพที่แม่นยำและรักษาความเป็นส่วนตัวของบุคคล เนื่องจากข้อมูลไม่เคยอิงจากบุคคลที่แท้จริง

ความท้าทายของข้อมูลสังเคราะห์

แม้ว่าการใช้ข้อมูลสังเคราะห์จะมีหลายข้อดี แต่ก็มีความท้าทายหลายประการ

เมื่อข้อมูลสังเคราะห์ถูกสร้างขึ้น มักจะขาดค่าผิดปกติ ค่าผิดปกติเกิดขึ้นในข้อมูลตามธรรมชาติ และแม้ว่าจะถูกตัดออกจากชุดข้อมูลฝึกอบรม แต่อาจจำเป็นต่อการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เชื่อถือได้ นอกจากนี้ คุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์สามารถมีความแปรผันได้สูง ข้อมูลสังเคราะห์ thườngถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลอินพุต และดังนั้น คุณภาพของข้อมูลจึงขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลอินพุต หากข้อมูลที่ใช้ในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์มีความเอนเอียง ข้อมูลที่สร้างขึ้นอาจส่งต่อความเอนเอียงนั้นได้ ข้อมูลสังเคราะห์ยังต้องการการควบคุมคุณภาพหรือการตรวจสอบผลลัพธ์ ต้องตรวจสอบกับข้อมูลที่ทำเครื่องหมายโดยมนุษย์หรือข้อมูลที่แท้จริงในรูปแบบอื่น

วิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์?

ข้อมูลสังเคราะห์ถูกสร้างขึ้นโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักร โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบดั้งเดิม เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ สามารถใช้ได้ เช่นเดียวกับเทคนิคการเรียนรู้ลึก ความต้องการของข้อมูลสังเคราะห์จะส่งผลต่อการ chọnเทคนิคที่ใช้ในการสร้างข้อมูล ต้นไม้ตัดสินใจและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่คล้ายกันทำให้บริษัทสามารถสร้างข้อมูลที่ไม่คลาสสิกและแบบหลายโหมดที่ฝึกอบรมจากตัวอย่างข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง การสร้างข้อมูลด้วยอัลกอริทึมเหล่านี้จะให้ข้อมูลที่สัมพันธ์กับข้อมูลฝึกอบรมเดิมอย่างมาก สำหรับกรณีที่การกระจายตัวของข้อมูลเป็นที่รู้จัก บริษัทสามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์โดยใช้วิธีการของ Monte Carlo

วิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ลึกมักจะใช้ เครือข่ายแบบ Generative Adversarial (GAN) หรือแบบ Variational Autoencoder (VAE) VAE เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ไม่จำเป็นต้องมีการกำกับ ซึ่งใช้เครื่องมือเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ส่วนเข้ารหัสของ VAE มีหน้าที่ในการบีบอัดข้อมูลให้เล็กลงจนกลายเป็นรูปแบบที่เรียบง่ายและกะทัดรัดของข้อมูลต้นฉบับ ซึ่งจากนั้นตัวถอดรหัสจะวิเคราะห์และใช้เพื่อสร้างการแสดงข้อมูลที่มีพื้นฐานมาจากข้อมูลดั้งเดิม VAE ถูกฝึกอบรมเพื่อให้มีความสัมพันธ์ที่ดีที่สุดระหว่างข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต โดยที่ทั้งสองอย่างมีความคล้ายคลึงกันมากที่สุด

เมื่อพูดถึงโมเดล GAN โมเดลเหล่านี้ถูกเรียกว่า “ศัตรู” เนื่องจาก GAN จริงๆ แล้วเป็นเครือข่ายสองเครือข่ายที่แข่งขันกัน เครื่องมือสร้างข้อมูลสังเคราะห์มีหน้าที่ในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ ในขณะที่เครือข่ายที่สอง (ตัวแยกแยะ) ทำงานโดยการเปรียบเทียบข้อมูลที่สร้างขึ้นกับชุดข้อมูลจริงและพยายามที่จะแยกแยะข้อมูลที่เป็นของปลอม เมื่อตัวแยกแยะจับข้อมูลปลอมได้ เครื่องมือสร้างข้อมูลสังเคราะห์จะได้รับการแจ้งเตือนและทำการเปลี่ยนแปลงเพื่อพยายามที่จะสร้างชุดข้อมูลใหม่ให้ผ่านการตรวจสอบของตัวแยกแยะ ในทางกลับกัน ตัวแยกแยะก็จะดีขึ้นเรื่อยๆ ในการตรวจจับข้อมูลปลอม ทั้งสองเครือข่ายถูกฝึกอบรมให้แข่งขันกัน โดยที่ข้อมูลปลอมจะกลายเป็นข้อมูลที่เหมือนจริงมากขึ้นเรื่อยๆ ในที่สุด เมื่อตัวแยกแยะจับข้อมูลปลอมได้ เครื่องมือสร้างข้อมูลสังเคราะห์จะถูกแจ้งเตือนและทำการเปลี่ยนแปลงเพื่อสร้างชุดข้อมูลใหม่ให้ผ่านการตรวจสอบของตัวแยกแยะ นำไปสู่การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่มีคุณภาพสูงขึ้น