Synthetesch Donnéeën

Synthetesch Daten a seng Roll an der Welt vun AI - Virdeeler, Benotzungsfäll, Aarte & Erausfuerderungen

Déi lescht Spréchwuert vun Daten ass den neien Ueleg ass wouer, a grad wéi Äre normale Brennstoff, gëtt et schwéier ze kommen.

Awer, real-Welt daten Brennstoff all Organisatioun Maschinn Léieren an AI Initiativen. Wéi och ëmmer, Qualitéitsausbildungsdaten fir hir Projeten ze kréien ass eng Erausfuerderung. Et ass well nëmmen e puer Firmen Zougang zu engem Datestroum kréien, während de Rescht hir eege mécht. An dës selwer gemaachte Trainingsdaten genannt synthetesch Daten sinn effektiv, preiswert a verfügbar.

Mee wat genee ass syntheteschen Daten? Wéi kann e Geschäft dës Donnéeën generéieren, d'Erausfuerderunge iwwerwannen a seng Virdeeler profitéieren?

Wat ass synthetesch Donnéeën?

Synthetesch Donnéeën sinn Computer-generéiert Daten séier eng Alternativ zu real-Welt Daten ginn. Amplaz vun der realer Welt Dokumentatioun gesammelt ze ginn, generéieren Computeralgorithmen synthetesch Daten.

Synthetesch Donnéeën ass kënschtlech generéiert duerch Algorithmen oder Computersimulatiounen déi statistesch oder mathematesch real-Weltdaten reflektéieren.

Synthetesch Donnéeën, laut Fuerschung, hunn déiselwecht prévisiv Eegeschafte wéi tatsächlech Donnéeën. Et gëtt generéiert andeems d'statistesch Musteren an d'Eegeschafte vun real-Welt Daten modelléiert.

Industrie Trends?

Entspriechend zu Gartner Fuerschung, synthetesch Daten kéinte besser sinn fir AI Trainingszwecker. Et gëtt virgeschloen datt synthetesch Donnéeën heiansdo méi profitabel kënne beweisen wéi real Daten gesammelt vun aktuellen Eventer, Leit oder Objeten. Dës syntheteschen Dateeffizienz ass firwat ze léieren neural Netzwierk Entwéckler benotzen et ëmmer méi fir High-End AI Modeller z'entwéckelen.

E Bericht iwwer syntheteschen Donnéeën huet virausgesot datt bis 2030 déi meescht vun den Donnéeën benotzt fir Maschinn Léiermodell Trainingszwecker wieren synthetesch Donnéeën generéiert duerch Computersimulatiounen, Algorithmen, statistesch Modeller, a méi. Wéi och ëmmer, synthetesch Donnéeën representéieren manner wéi 1% vun de Maartdaten aktuell, awer duerch 2024 et gëtt erwaart méi wéi 60% vun all generéiert Daten bäizedroen.

Firwat Synthetesch Daten benotzen?

Wéi fortgeschratt AI Uwendungen entwéckelt ginn, fannen d'Firmen et schwéier grouss Quantitéite vu Qualitéitsdatesets ze kréien fir ML Modeller ze trainéieren. Wéi och ëmmer, synthetesch Donnéeën hëllefen Datewëssenschaftler an Entwéckler iwwer dës Erausfuerderungen z'entwéckelen an héich glafwierdeg ML Modeller z'entwéckelen.

Awer firwat benotze syntheteschen Donnéeën?

Déi néideg Zäit fir syntheteschen Daten generéieren ass vill manner wéi Daten aus realen Eventer oder Objeten ze kréien. Firme kënnen synthetesch Donnéeën kréien an e personaliséierten Dataset fir hire Projet méi séier entwéckelen wéi real-Welt ofhängeg Datesets. Also, bannent enger präzis Period kënnen d'Firmen hir Hänn op annotéiert a markéiert Qualitéitsdaten kréien.

Zum Beispill, ugeholl Dir braucht Daten iwwer Eventer déi selten optrieden oder déi, déi ganz wéineg Daten hunn ze goen. An deem Fall ass et méiglech synthetesch Donnéeën ze generéieren op Basis vun real-Welt Dateproben, besonnesch wann Daten fir Randfäll erfuerderlech sinn. En anere Virdeel fir synthetesch Donnéeën ze benotzen ass et eliminéiert Privatsphär Bedenken well d'Donnéeën net op eng existent Persoun oder Event baséieren.

Augmentéiert an anonymiséiert versus synthetesch Donnéeën

Synthetesch Donnéeën däerfen net mat augmentéierten Donnéeën verwiesselt ginn. Donnéeën Erhéijung ass eng Technik déi d'Entwéckler benotzen fir en neie Set vun Donnéeën op eng existent Dataset ze addéieren. Zum Beispill kënne se e Bild méi hell maachen, crop oder rotéieren.

Anonymiséiert Donnéeën läscht all perséinlech Identifikatiounsinformatioun wéi pro Regierungspolitik a Standards. Dofir sinn anonymiséiert Daten héich entscheedend wann Dir finanziell oder Gesondheetsmodeller entwéckelt.

Wärend anonymiséiert oder augmentéiert Donnéeën net als Deel vun ugesi ginn syntheteschen Daten. Awer Entwéckler kënnen synthetesch Daten maachen. Duerch d'Kombinatioun vun dësen zwou Techniken, wéi zB d'Vermëschung vun zwee Biller vun Autoen, kënnt Dir e komplett neit synthetescht Bild vun engem Auto entwéckelen.

Aarte vu syntheteschen Daten

Aarte vu syntheteschen Daten

D'Entwéckler benotzen synthetesch Donnéeën, well et hinnen erlaabt qualitativ héichwäerteg Donnéeën ze benotzen, déi perséinlech vertraulech Informatioun maskéieren, wärend déi statistesch Qualitéite vun real-Weltdaten behalen. Synthetesch Daten falen allgemeng an dräi grouss Kategorien:

  1. Voll synthetesch

    Et enthält keng Informatioun aus den ursprénglechen Donnéeën. Amplaz benotzt en Daten-generéierende Computerprogramm bestëmmte Parameteren aus den ursprénglechen Donnéeën, sou wéi Feature-Dicht. Dann, mat sou enger realer Weltcharakteristik, generéiert se zoufälleg geschätzte Feature-Dichte baséiert op generativen Methoden, déi komplett Dateschutz op d'Käschte vun der Dateaktualitéit garantéiert.

  2. Deelweis synthetesch

    Et ersetzt bestëmmte spezifesch Wäerter vun syntheteschen Donnéeën mat real-Welt Donnéeën. Zousätzlech ersetzen deelweis synthetesch Donnéeën bestëmmte Lücken, déi an den originelle Donnéeën präsent sinn, an Datewëssenschaftler benotze Modellbaséiert Methodologien fir dës Donnéeën ze generéieren.

  3. Hybrid

    Et kombinéiert souwuel real-Welt Donnéeën a synthetesch Donnéeën. Dës Zort vun Daten wielt zoufälleg Opzeechnungen aus dem ursprénglechen Datesaz an ersetzt se mat syntheteschen Opzeechnungen. Et bitt d'Virdeeler vun syntheteschen an deelweis syntheteschen Daten andeems d'Dateschutz mat Utility kombinéiert ginn.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Benotzt Fäll fir synthetesch Donnéeën?

Och wann se vun engem Computeralgorithmus generéiert ginn, representéieren synthetesch Donnéeën richteg Daten präzis an zouverlässeg. Ausserdeem ginn et vill Benotzungsfäll fir synthetesch Daten. Wéi och ëmmer, seng Notzung gëtt akut als Ersatz fir sensibel Donnéeën gefillt, besonnesch an net-Produktiounsëmfeld fir Training, Testen an Analyse. E puer vun de beschte Benotzungsfäll vu syntheteschen Daten sinn:

Training

D'Méiglechkeet fir e genauen an zouverlässeg ML Modell ze hunn hänkt vun den Donnéeën of op deem se trainéiert gëtt. An d'Entwéckler hänken op syntheteschen Donnéeën un, wa se an der realer Welt sinn Training Daten ass schwéier ze kommen. Zënter synthetesch Donnéeën de Wäert vun real-Welt Donnéeën erhéijen an Net-Proben (selten Eventer oder Mustere) ewechhuelen, hëlleft et d'Effizienz vun AI Modeller ze erhéijen.
Testen

Wann date-driven Testen kritesch ass fir d'Entwécklung an den Erfolleg vum ML Modell, musse synthetesch Daten benotzt ginn. De Grond fir synthetesch Donnéeën ass vill méi einfach ze benotzen a méi séier ze kafen wéi Regel-baséiert Donnéeën. Et ass och skalierbar, zouverlässeg a flexibel.
Analyse

Synthetesch Donnéeën si fräi vu Bias, déi typesch an real-Weltdaten präsent sinn. Et mécht synthetesch Donnéeën e vill gëeegent Datesaz fir Stress-Test AI Modeller vu rare Eventer. Et analyséiert och d'Datemodellverhalen méiglech.

Virdeeler vun syntheteschen Daten

Datewëssenschaftler sichen ëmmer no qualitativ héichwäerteg Donnéeën déi zouverlässeg, equilibréiert, fräi vu Bias sinn a identifizéierend Mustere representéieren. E puer vun de Virdeeler vum Gebrauch vun syntheteschen Daten enthalen:

  • Synthetesch Donnéeën si méi einfach ze generéieren, manner Zäitopwänneg ze annotéieren, a méi equilibréiert.
  • Zënter syntheteschen Daten ergänzt Real-Weltdaten, mécht et méi einfach Datenlücken an der realer Welt ze fëllen
  • Et ass skalierbar, flexibel, a garantéiert Privatsphär oder perséinlech Informatiounsschutz.
  • Et ass gratis vun Dateduplikatiounen, Bias, an Ongenauegkeeten.
  • Et gëtt Zougang zu Daten am Zesummenhang mat Randfäll oder selten Eventer.
  • Dategeneratioun ass méi séier, méi bëlleg a méi präzis.

Erausfuerderunge vun syntheteschen Datesets

Ähnlech wéi all nei Datesammlungsmethodologie, och synthetesch Daten kommen mat Erausfuerderungen.

d' éischten grouss Erausfuerderung ass synthetesch Donnéeën net mat Auslänner. Och wann aus Datensätz ewechgeholl ginn, hëllefen dës natierlech optrieden Auslier, déi an real-Weltdaten präsent sinn, d'ML Modeller präzis ze trainéieren.

d' Qualitéit vun syntheteschen Daten kann am ganzen Dataset variéieren. Zënter datt d'Donnéeën generéiert ginn mat Saat oder Inputdaten, hänkt synthetesch Datequalitéit vun der Qualitéit vun de Somdaten of. Wann et Bias an de Somdaten ass, kënnt Dir sécher unhuelen datt et Bias an de finalen Donnéeën gëtt.

Mënschlech Annotateure solle kontrolléieren syntheteschen Datesätz grëndlech fir Genauegkeet ze garantéieren andeems Dir e puer Qualitéitskontrollmethoden benotzt.

Methoden fir synthetesch Donnéeën ze generéieren

Methoden fir synthetesch Donnéeën ze generéieren

En zouverléissege Modell deen authentesch Datesaz ka mimiséieren muss entwéckelt ginn fir synthetesch Donnéeën ze generéieren. Dann, ofhängeg vun den Datepunkte präsent an der realer Datesaz, ass et méiglech ähnlech an de syntheteschen Datesets ze generéieren.

Fir dat ze maachen, Daten Wëssenschaftler benotzt neural Netzwierker déi fäeg sinn synthetesch Datepunkte ze kreéieren ähnlech wéi déi, déi an der ursprénglecher Verdeelung präsent sinn. E puer vun wéi neural Netzwierker Daten generéieren sinn:

Variational Autoencoders

Variational Autoencoder oder VAEs huelen eng originell Verdeelung op, konvertéieren se an latent Verdeelung an transforméieren se zréck an den ursprénglechen Zoustand. Dëse Kodéierungs- an Dekodéierungsprozess bréngt e 'Rekonstruktiounsfehler'. Dës net iwwerwaacht Dategenerativ Modeller sinn adept fir déi gebierteg Struktur vun der Dateverdeelung ze léieren an e komplexe Modell z'entwéckelen.

Generativ Adversarial Netzwierker

Am Géigesaz zu variéierten Autoencoder ass en net iwwerwaachte Modell, generativ adversarial Netzwierker, oder GAN, e iwwerwaachte Modell dee benotzt gëtt fir héich realistesch an detailléiert Daterepresentatioune z'entwéckelen. An dëser Method, zwee neural Netzwierker trainéiert ginn - ee Generatornetz wäert gefälschte Datepunkte generéieren, an deen aneren Diskriminator wäert probéieren real a gefälschte Datenpunkten z'identifizéieren.

No e puer Trainingsronnen wäert de Generator adept ginn fir komplett glafwierdeg a realistesch gefälschte Datenpunkten ze generéieren déi den Diskriminator net fäeg ass z'identifizéieren. GAN funktionnéiert am Beschten wann Dir synthetesch generéiert onstrukturéierter Donnée. Wéi och ëmmer, wann et net vun Experten konstruéiert an trainéiert ass, kann et gefälscht Datepunkte vu limitéierter Quantitéit generéieren.

Neural Stralungsfeld

Dës synthetesch Dategeneratiounsmethod gëtt benotzt wann Dir nei Usiichten vun enger existéierender deelweis gesinn 3D Szen erstellt. Neural Radiance Field oder NeRF Algorithmus analyséiert eng Rei vu Biller, bestëmmt Brenndatenpunkten an hinnen, an interpoléiert a füügt nei Standpunkter op d'Biller. Andeems Dir e statesch 3D Bild als bewegt 5D Szen kuckt, virausgesot de ganzen Inhalt vun all Voxel. Andeems Dir mam neurale Netzwierk verbonne sidd, fëllt NeRF fehlend Aspekter vum Bild an enger Szen.

Och wann NeRF héich funktionell ass, ass et lues ze maachen an ze trainéieren a ka geréng Qualitéit onbrauchbar Biller generéieren.

Also, wou kënnt Dir synthetesch Donnéeën kréien?

Bis elo konnten nëmmen e puer héich fortgeschratt Trainingsdates Ubidder qualitativ héichwäerteg synthetesch Donnéeën liwweren. Dir kënnt Zougang zu Open-Source Tools kréien wéi z Synthetesch Data Vault. Wéi och ëmmer, wann Dir en héich zouverlässeg Dataset wëllt kréien, Saip ass déi richteg Plaz fir ze goen, well se eng breet Palette vun Trainingsdaten an Annotatiounsservicer ubidden. Ausserdeem, dank hirer Erfahrung an etabléierter Qualitéitsparameter, këmmere si sech op eng breet Industrievertikal a liwweren Datesätz fir verschidde ML Projeten.

Sozial Share

Dir Mee och