Dữ Liệu Tổng Hợp Là Gì?

Dữ Liệu Tổng Hợp Là Gì?

Dữ liệu tổng hợp là một xu hướng đang phát triển nhanh và là một công cụ mới nổi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Vậy dữ liệu tổng hợp chính xác là gì? Câu trả lời ngắn gọn là dữ liệu tổng hợp bao gồm dữ liệu không dựa trên bất kỳ hiện tượng hoặc sự kiện thực tế nào, mà thay vào đó được tạo ra thông qua một chương trình máy tính. Tuy nhiên, tại sao dữ liệu tổng hợp lại trở nên quan trọng đối với khoa học dữ liệu? Làm thế nào để tạo ra dữ liệu tổng hợp? Hãy cùng khám phá câu trả lời cho những câu hỏi này.

Dữ Liệu Tổng Hợp Dataset Là Gì?

Như thuật ngữ “tổng hợp” gợi ý, các tập dữ liệu tổng hợp được tạo ra thông qua các chương trình máy tính, thay vì được tạo thành thông qua việc ghi lại các sự kiện thực tế. Mục đích chính của một tập dữ liệu tổng hợp là phải linh hoạt và mạnh mẽ đủ để được sử dụng cho việc đào tạo các mô hình học máy.

Để có thể được sử dụng cho một phân loại học máy, dữ liệu tổng hợp nên có một số thuộc tính nhất định. Mặc dù dữ liệu có thể là loại categorical, binary hoặc số, nhưng chiều dài của tập dữ liệu nên là tùy ý và dữ liệu nên được tạo ra một cách ngẫu nhiên. Các quá trình ngẫu nhiên được sử dụng để tạo ra dữ liệu nên được kiểm soát và dựa trên các phân bố thống kê khác nhau. Nhiễu ngẫu nhiên cũng có thể được thêm vào tập dữ liệu.

Nếu dữ liệu tổng hợp được sử dụng cho một thuật toán phân loại, thì số lượng phân tách lớp nên được tùy chỉnh, để vấn đề phân loại có thể được làm cho dễ hơn hoặc khó hơn theo yêu cầu của vấn đề. Trong khi đó, đối với một nhiệm vụ hồi quy, các quá trình tạo ra không tuyến tính có thể được sử dụng để tạo ra dữ liệu.

Tại Sao Sử Dụng Dữ Liệu Tổng Hợp?

Khi các khuôn khổ học máy như TensorfFlow và PyTorch trở nên dễ sử dụng hơn và các mô hình được thiết kế sẵn cho thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trở nên phổ biến và mạnh mẽ hơn, thì vấn đề chính mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt là việc thu thập và xử lý dữ liệu. Các công ty thường gặp khó khăn trong việc thu thập một lượng lớn dữ liệu để đào tạo một mô hình chính xác trong một khoảng thời gian nhất định. Ghi nhãn dữ liệu bằng tay là một cách tốn kém và chậm để thu thập dữ liệu. Tuy nhiên, việc tạo ra và sử dụng dữ liệu tổng hợp có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu và các công ty vượt qua những khó khăn này và phát triển các mô hình học máy đáng tin cậy một cách nhanh chóng hơn.

Có một số lợi thế khi sử dụng dữ liệu tổng hợp. Cách rõ ràng nhất mà việc sử dụng dữ liệu tổng hợp có lợi cho khoa học dữ liệu là nó giảm thiểu nhu cầu thu thập dữ liệu từ các sự kiện thực tế, và vì vậy nó trở nên có thể tạo ra dữ liệu và xây dựng một tập dữ liệu nhanh hơn nhiều so với một tập dữ liệu phụ thuộc vào các sự kiện thực tế. Điều này có nghĩa là một lượng lớn dữ liệu có thể được sản xuất trong một khoảng thời gian ngắn. Điều này đặc biệt đúng đối với các sự kiện hiếm khi xảy ra, vì nếu một sự kiện hiếm khi xảy ra trong tự nhiên, nhiều dữ liệu hơn có thể được tạo ra từ một số mẫu dữ liệu thực tế. Ngoài ra, dữ liệu có thể được tự động gắn nhãn khi nó được tạo ra, giảm đáng kể thời gian cần thiết để gắn nhãn dữ liệu.

Dữ liệu tổng hợp cũng có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu đào tạo cho các trường hợp biên, những trường hợp có thể xảy ra không thường xuyên nhưng quan trọng cho sự thành công của AI. Các trường hợp biên là những sự kiện rất giống với mục tiêu chính của AI nhưng khác nhau theo những cách quan trọng. Ví dụ, các đối tượng chỉ có một phần trong tầm nhìn có thể được coi là các trường hợp biên khi thiết kế một bộ phân loại hình ảnh.

Cuối cùng, các tập dữ liệu tổng hợp có thể giảm thiểu các lo ngại về quyền riêng tư. Các nỗ lực để ẩn danh hóa dữ liệu có thể không hiệu quả, vì ngay cả khi các biến nhạy cảm/xác định được loại bỏ khỏi tập dữ liệu, các biến khác có thể hoạt động như các định danh khi chúng được kết hợp. Điều này không phải là vấn đề với dữ liệu tổng hợp, vì nó không bao giờ dựa trên một người thực hoặc một sự kiện thực tế từ đầu.

Trường Hợp Sử Dụng Dữ Liệu Tổng Hợp

Dữ liệu tổng hợp có nhiều trường hợp sử dụng, vì nó có thể được áp dụng cho hầu như bất kỳ nhiệm vụ học máy nào. Các trường hợp sử dụng phổ biến cho dữ liệu tổng hợp bao gồm xe tự lái, bảo mật, robot, bảo vệ gian lận và chăm sóc sức khỏe.

Một trong những trường hợp sử dụng đầu tiên cho dữ liệu tổng hợp là xe tự lái, vì dữ liệu tổng hợp được sử dụng để tạo ra dữ liệu đào tạo cho xe trong các điều kiện mà việc thu thập dữ liệu đào tạo thực tế trên đường là khó khăn hoặc nguy hiểm. Dữ liệu tổng hợp cũng hữu ích cho việc tạo ra dữ liệu được sử dụng để đào tạo các hệ thống nhận dạng hình ảnh, như hệ thống giám sát, hiệu quả hơn nhiều so với việc thu thập và gắn nhãn thủ công một lượng lớn dữ liệu đào tạo. Các hệ thống robot có thể chậm để đào tạo và phát triển với các phương pháp thu thập và đào tạo dữ liệu truyền thống. Dữ liệu tổng hợp cho phép các công ty robot thử nghiệm và thiết kế các hệ thống robot thông qua mô phỏng. Các hệ thống bảo vệ gian lận có thể được hưởng lợi từ dữ liệu tổng hợp, và các phương pháp phát hiện gian lận mới có thể được đào tạo và thử nghiệm với dữ liệu luôn mới khi sử dụng dữ liệu tổng hợp. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để thiết kế các phân loại sức khỏe chính xác, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của mọi người, vì dữ liệu sẽ không dựa trên những người thực tế.

Thử Thách Của Dữ Liệu Tổng Hợp

Mặc dù việc sử dụng dữ liệu tổng hợp mang lại nhiều lợi thế, nhưng nó cũng mang lại nhiều thách thức.

Khi dữ liệu tổng hợp được tạo ra, nó thường thiếu các giá trị ngoại lệ. Các giá trị ngoại lệ xảy ra trong dữ liệu một cách tự nhiên, và trong khi thường bị loại bỏ khỏi các tập dữ liệu đào tạo, sự tồn tại của chúng có thể là cần thiết để đào tạo các mô hình học máy đáng tin cậy. Ngoài ra, chất lượng của dữ liệu tổng hợp có thể rất khác nhau. Dữ liệu tổng hợp thường được tạo ra với dữ liệu đầu vào, hoặc hạt giống, và do đó chất lượng của dữ liệu có thể phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu được sử dụng để tạo ra dữ liệu tổng hợp bị thiên vị, thì dữ liệu tạo ra có thể duy trì thiên vị đó. Dữ liệu tổng hợp cũng yêu cầu một số hình thức kiểm soát chất lượng. Nó cần được kiểm tra chống lại dữ liệu được gắn nhãn bởi con người, hoặc dữ liệu xác thực dưới một hình thức nào đó.

Làm Thế Nào Để Tạo Ra Dữ Liệu Tổng Hợp?

Dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách lập trình với các kỹ thuật học máy. Các kỹ thuật học máy cổ điển như cây quyết định có thể được sử dụng, cũng như các kỹ thuật học sâu. Các yêu cầu cho dữ liệu tổng hợp sẽ ảnh hưởng đến loại thuật toán được sử dụng để tạo ra dữ liệu. Các mô hình học máy như cây quyết định và các mô hình tương tự cho phép các công ty tạo ra các phân bố dữ liệu không cổ điển, đa chế độ, được đào tạo trên các ví dụ về dữ liệu thực tế. Việc tạo ra dữ liệu với các thuật toán này sẽ cung cấp dữ liệu có mối tương quan cao với dữ liệu đào tạo ban đầu. Đối với các trường hợp mà phân bố dữ liệu điển hình được biết, một công ty có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp thông qua việc sử dụng phương pháp Monte Carlo.

Các phương pháp dựa trên học sâu để tạo ra dữ liệu tổng hợp thường sử dụng một mã hóa tự động biến đổi (VAE) hoặc một mạng đối thủ tạo sinh (GAN). Các VAE là các mô hình học máy không giám sát sử dụng mã hóa và giải mã. Phần mã hóa của VAE chịu trách nhiệm nén dữ liệu xuống một phiên bản đơn giản và紧凑 hơn của tập dữ liệu ban đầu, mà phần giải mã sau đó phân tích và sử dụng để tạo ra một biểu diễn của dữ liệu cơ sở. Một VAE được đào tạo với mục tiêu có mối quan hệ tối ưu giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra, trong đó cả dữ liệu đầu vào và đầu ra đều rất giống nhau.

Khi nói đến các mô hình GAN, chúng được gọi là “đối thủ” vì thực tế là GAN là hai mạng lưới cạnh tranh với nhau. Bộ tạo ra chịu trách nhiệm tạo ra dữ liệu tổng hợp, trong khi mạng thứ hai (bộ phân biệt) hoạt động bằng cách so sánh dữ liệu tạo ra với một tập dữ liệu thực và cố gắng xác định dữ liệu nào là giả. Khi bộ phân biệt phát hiện ra dữ liệu giả, bộ tạo ra sẽ được thông báo về điều này và nó sẽ thực hiện các thay đổi để cố gắng tạo ra một lô dữ liệu mới mà bộ phân biệt không thể phát hiện. Ngược lại, bộ phân biệt trở nên tốt hơn và tốt hơn trong việc phát hiện ra các dữ liệu giả. Hai mạng được đào tạo chống lại nhau, với các dữ liệu giả trở nên giống như thật hơn theo thời gian.