Data synthetig

Data synthetig a'i rôl ym myd AI - Manteision, Achosion Defnydd, Mathau a Heriau

Y dywediad diweddaraf o ddata yw'r olew newydd sy'n wir, ac yn union fel eich tanwydd arferol, mae'n dod yn anodd dod heibio.

Eto i gyd, data'r byd go iawn yn tanio mentrau dysgu peirianyddol a deallusrwydd artiffisial unrhyw sefydliad. Fodd bynnag, mae cael data hyfforddi o safon ar gyfer eu prosiectau yn her. Mae hyn oherwydd mai dim ond ychydig o gwmnïau sy'n gallu cyrchu ffrwd ddata tra bod y gweddill yn gwneud eu rhai eu hunain. Ac mae'r data hyfforddi hunan-wneud hwn o'r enw data synthetig yn effeithiol, yn rhad, ac ar gael.

Ond beth yn union yw data synthetig? Sut gall busnes gynhyrchu'r data hwn, goresgyn yr heriau a throsoli ei fanteision?

Beth yw Data Synthetig?

Data a gynhyrchir gan gyfrifiadur yw data synthetig sy'n prysur ddod yn ddewis amgen i ddata'r byd go iawn. Yn hytrach na chael eu casglu o ddogfennaeth y byd go iawn, mae algorithmau cyfrifiadurol yn cynhyrchu data synthetig.

Mae data synthetig yn artiffisial a gynhyrchir gan algorithmau neu efelychiadau cyfrifiadurol sy'n adlewyrchu data'r byd go iawn yn ystadegol neu'n fathemategol.

Mae gan ddata synthetig, yn ôl ymchwil, yr un priodweddau rhagfynegol â data gwirioneddol. Fe'i cynhyrchir trwy fodelu patrymau a phriodweddau ystadegol data'r byd go iawn.

Tueddiadau Diwydiant?

Yn ôl Gartner ymchwil, gallai data synthetig fod yn well at ddibenion hyfforddi AI. Awgrymir y gallai data synthetig weithiau fod yn fwy buddiol na data go iawn a gasglwyd o ddigwyddiadau, pobl neu wrthrychau gwirioneddol. Effeithlonrwydd data synthetig hwn yw pam dysgu dwfn mae datblygwyr rhwydwaith niwral yn ei ddefnyddio fwyfwy i ddatblygu modelau AI pen uchel.

Roedd adroddiad ar ddata synthetig yn rhagweld erbyn 2030, y byddai'r rhan fwyaf o'r data'n cael ei ddefnyddio ar gyfer model dysgu peiriant dibenion hyfforddi fyddai data synthetig a gynhyrchir trwy efelychiadau cyfrifiadurol, algorithmau, modelau ystadegol, a mwy. Fodd bynnag, mae data synthetig yn cyfrif am lai nag 1% o ddata'r farchnad ar hyn o bryd, fodd bynnag erbyn 2024 disgwylir iddo gyfrannu mwy na 60% o'r holl ddata a gynhyrchir.

Pam Defnyddio Data Synthetig?

Wrth i gymwysiadau AI uwch gael eu datblygu, mae cwmnïau'n ei chael hi'n anodd caffael llawer iawn o setiau data o ansawdd ar gyfer hyfforddi modelau ML. Fodd bynnag, mae data synthetig yn helpu gwyddonwyr data a datblygwyr i ymdopi â'r heriau hyn a datblygu modelau ML hynod gredadwy.

Ond pam gwneud defnydd o ddata synthetig?

Yr amser sydd ei angen i cynhyrchu data synthetig yn llawer llai na chaffael data o ddigwyddiadau neu wrthrychau go iawn. Gall cwmnïau gaffael data synthetig a datblygu set ddata wedi'i theilwra ar gyfer eu prosiect yn gyflymach na setiau data dibynnol y byd go iawn. Felly, o fewn cyfnod cryno, gall cwmnïau gael eu dwylo ar ddata ansawdd wedi'i anodi a'i labelu.

Er enghraifft, mae'n debyg bod angen data arnoch am ddigwyddiadau sy'n digwydd yn anaml neu'r rhai sydd ag ychydig iawn o ddata i fynd heibio. Yn yr achos hwnnw, mae'n bosibl cynhyrchu data synthetig yn seiliedig ar samplau data byd go iawn, yn enwedig pan fo angen data ar gyfer achosion ymylol. Mantais arall o ddefnyddio data synthetig yw ei fod yn dileu pryderon preifatrwydd gan nad yw'r data yn seiliedig ar unrhyw berson neu ddigwyddiad presennol.

Data Synthetig Estynedig ac Anhysbys

Ni ddylid drysu rhwng data synthetig a data estynedig. Ychwanegiad data yn dechneg y mae datblygwyr yn ei defnyddio i ychwanegu set newydd o ddata at set ddata sy'n bodoli eisoes. Er enghraifft, efallai y byddant yn bywiogi delwedd, tocio, neu gylchdroi.

Data dienw yn dileu'r holl wybodaeth dynodwr personol yn unol â pholisïau a safonau'r llywodraeth. Felly, mae data dienw yn hollbwysig wrth ddatblygu modelau ariannol neu ofal iechyd.

Er nad yw data dienw neu estynedig yn cael eu hystyried yn rhan o data synthetig. Ond gall datblygwyr wneud data synthetig. Trwy gyfuno'r ddwy dechneg hyn, megis cyfuno dwy ddelwedd o geir, gallwch ddatblygu delwedd synthetig hollol newydd o gar.

Mathau o Ddata Synthetig

Mathau o Ddata Synthetig

Mae datblygwyr yn defnyddio data synthetig gan ei fod yn caniatáu iddynt ddefnyddio data o ansawdd uchel sy'n cuddio gwybodaeth gyfrinachol bersonol tra'n cadw rhinweddau ystadegol data'r byd go iawn. Yn gyffredinol, mae data synthetig yn perthyn i dri phrif gategori:

  1. Synthetig llawn

    Nid yw'n cynnwys unrhyw wybodaeth o'r data gwreiddiol. Yn lle hynny, mae rhaglen gyfrifiadurol sy'n cynhyrchu data yn defnyddio paramedrau penodol o'r data gwreiddiol, megis dwysedd nodwedd. Yna, gan ddefnyddio nodwedd o'r fath yn y byd go iawn, mae'n cynhyrchu dwyseddau nodwedd amcangyfrifedig ar hap yn seiliedig ar ddulliau cynhyrchiol, sy'n sicrhau preifatrwydd data cyflawn ar gost gwirionedd data.

  2. Yn Rhannol Synthetig

    Mae'n disodli rhai gwerthoedd penodol o ddata synthetig â data'r byd go iawn. Yn ogystal, mae data rhannol synthetig yn disodli bylchau penodol yn y data gwreiddiol, ac mae gwyddonwyr data yn defnyddio methodolegau sy'n seiliedig ar fodel i gynhyrchu'r data hwn.

  3. hybrid

    Mae'n cyfuno data byd go iawn a data synthetig. Mae'r math hwn o ddata yn dewis cofnodion ar hap o'r set ddata wreiddiol ac yn eu disodli â chofnodion synthetig. Mae'n darparu manteision data synthetig a rhannol synthetig trwy gyfuno preifatrwydd data â chyfleustodau.

Gadewch i ni drafod eich gofyniad Data Hyfforddi AI heddiw.

Defnyddio Achosion ar gyfer Data Synthetig?

Er ei fod yn cael ei gynhyrchu gan algorithm cyfrifiadurol, mae data synthetig yn cynrychioli data go iawn yn gywir ac yn ddibynadwy. Ar ben hynny, mae yna lawer o achosion defnydd ar gyfer data synthetig. Fodd bynnag, teimlir yn fawr ei fod yn cael ei ddefnyddio yn lle data sensitif, yn enwedig mewn amgylcheddau nad ydynt yn cynhyrchu ar gyfer hyfforddi, profi a dadansoddi. Rhai o'r achosion defnydd gorau o ddata synthetig yw:

hyfforddiant

Mae'r posibilrwydd o gael model ML cywir a dibynadwy yn dibynnu ar y data y mae'n cael ei hyfforddi arno. Ac, mae datblygwyr yn dibynnu ar ddata synthetig pan fydd y byd go iawn data hyfforddi yn anodd dod heibio. Gan fod data synthetig yn cynyddu gwerth data'r byd go iawn ac yn dileu samplau nad ydynt yn samplau (digwyddiadau neu batrymau prin), mae'n helpu i gynyddu effeithlonrwydd modelau AI.
Profi

Pan fo profion a yrrir gan ddata yn hanfodol i ddatblygiad a llwyddiant y model ML, rhaid defnyddio data synthetig. Y rheswm yw bod data synthetig yn llawer haws i'w ddefnyddio ac yn gyflymach i'w gaffael na data sy'n seiliedig ar reolau. Mae hefyd yn raddadwy, yn ddibynadwy ac yn hyblyg.
Dadansoddi

Mae data synthetig yn rhydd o ragfarn sydd fel arfer yn bresennol mewn data byd go iawn. Mae'n gwneud data synthetig yn set ddata addas iawn ar gyfer modelau AI o ddigwyddiadau prin sy'n profi straen. Mae hefyd yn dadansoddi'r ymddygiad model data posibl.

Manteision Data Synthetig

Mae gwyddonwyr data bob amser yn chwilio am ddata o ansawdd uchel sy'n ddibynadwy, yn gytbwys, yn rhydd o ragfarn ac yn cynrychioli patrymau adnabyddadwy. Mae rhai o fanteision defnyddio data synthetig yn cynnwys:

  • Mae data synthetig yn haws i'w gynhyrchu, yn cymryd llai o amser i'w anodi, ac yn fwy cytbwys.
  • Gan fod data synthetig yn ategu data'r byd go iawn, mae'n ei gwneud hi'n haws llenwi bylchau data yn y byd go iawn
  • Mae'n raddadwy, yn hyblyg, ac yn sicrhau preifatrwydd neu ddiogelwch gwybodaeth bersonol.
  • Mae'n rhydd o ddyblygiadau data, rhagfarn ac anghywirdebau.
  • Mae mynediad at ddata sy'n ymwneud ag achosion ymylol neu ddigwyddiadau prin.
  • Mae cynhyrchu data yn gyflymach, yn rhatach ac yn fwy cywir.

Heriau Setiau Data Synthetig

Yn debyg i unrhyw fethodoleg casglu data newydd, mae hyd yn oed data synthetig yn dod â heriau.

Mae adroddiadau yn gyntaf her fawr yw na ddaw data synthetig allgleifion. Er eu bod wedi'u tynnu o'r setiau data, mae'r allgleifion naturiol hyn sy'n bresennol mewn data byd go iawn yn helpu i hyfforddi'r modelau ML yn gywir.

Mae adroddiadau ansawdd data synthetig yn gallu amrywio drwy'r set ddata gyfan. Gan fod y data'n cael ei gynhyrchu gan ddefnyddio hadau neu ddata mewnbwn, mae ansawdd data synthetig yn dibynnu ar ansawdd data hadau. Os oes gogwydd yn y data hadau, gallwch gymryd yn ganiataol y bydd tuedd yn y data terfynol.

Dylai anodwyr dynol wirio setiau data synthetig yn drylwyr i sicrhau cywirdeb trwy ddefnyddio rhai dulliau rheoli ansawdd.

Dulliau ar gyfer Cynhyrchu Data Synthetig

Dulliau o Gynhyrchu Data Synthetig

Mae'n rhaid datblygu model dibynadwy sy'n gallu dynwared set ddata ddilys i gynhyrchu data synthetig. Yna, yn dibynnu ar y pwyntiau data sy'n bresennol yn y set ddata go iawn, mae'n bosibl cynhyrchu rhai tebyg yn y setiau data synthetig.

I wneud hyn, gwyddonwyr data gwneud defnydd o rwydweithiau niwral sy'n gallu creu pwyntiau data synthetig tebyg i'r rhai a oedd yn bresennol yn y dosraniad gwreiddiol. Dyma rai o’r ffyrdd y mae rhwydweithiau niwral yn cynhyrchu data:

Amrywiad Autoencoders

Mae awto-godyddion amrywiol neu VAEs yn cymryd dosbarthiad gwreiddiol, yn ei drawsnewid yn ddosbarthiad cudd a'i drawsnewid yn ôl i'r cyflwr gwreiddiol. Mae'r broses amgodio a datgodio hon yn achosi 'gwall ail-greu'. Mae'r modelau cynhyrchu data heb oruchwyliaeth hyn yn fedrus wrth ddysgu strwythur cynhenid ​​​​dosbarthiad data a datblygu model cymhleth.

Rhwydweithiau Gwrthwynebol Cynhyrchiol

Yn wahanol i awto-godyddion amrywiadol, mae model heb oruchwyliaeth, rhwydweithiau gwrthwynebol cynhyrchiol, neu GAN, yn fodel dan oruchwyliaeth a ddefnyddir i ddatblygu cynrychioliadau data hynod realistig a manwl. Yn y dull hwn, dau rhwydweithiau nefol wedi'u hyfforddi - bydd un rhwydwaith generadur yn cynhyrchu pwyntiau data ffug, a bydd y gwahaniaethwr arall yn ceisio nodi pwyntiau data gwirioneddol a ffug.

Ar ôl sawl rownd hyfforddi, bydd y generadur yn dod yn fedrus wrth gynhyrchu pwyntiau data ffug cwbl gredadwy a realistig na fydd y gwahaniaethwr yn gallu eu hadnabod. Mae GAN yn gweithio orau wrth gynhyrchu synthetig data heb strwythur. Fodd bynnag, os na chaiff ei adeiladu a'i hyfforddi gan arbenigwyr, gall gynhyrchu pwyntiau data ffug o faint cyfyngedig.

Maes Ymbelydredd Niwral

Defnyddir y dull cynhyrchu data synthetig hwn wrth greu golygfeydd newydd o olygfa 3D a welir yn rhannol eisoes. Mae Neural Radiance Field neu algorithm NeRF yn dadansoddi set o ddelweddau, yn pennu pwyntiau data ffocws ynddynt, ac yn rhyngosod ac yn ychwanegu safbwyntiau newydd ar y delweddau. Trwy edrych ar ddelwedd 3D statig fel golygfa 5D symudol, mae'n rhagweld cynnwys cyfan pob voxel. Trwy gael ei gysylltu â'r rhwydwaith niwral, mae NeRF yn llenwi agweddau coll ar y ddelwedd mewn golygfa.

Er bod NeRF yn hynod weithredol, mae'n araf i rendro a hyfforddi a gallai gynhyrchu delweddau na ellir eu defnyddio o ansawdd isel.

Felly, ble allwch chi gael data synthetig?

Hyd yn hyn, dim ond ychydig o ddarparwyr setiau data hyfforddiant hynod ddatblygedig sydd wedi gallu darparu data synthetig o ansawdd uchel. Gallwch gael mynediad at offer ffynhonnell agored fel Synthetic Data Vault. Fodd bynnag, os ydych chi am gaffael set ddata hynod ddibynadwy, Shaip yw’r lle iawn i fynd, gan eu bod yn cynnig ystod eang o ddata hyfforddi a gwasanaethau anodi. At hynny, diolch i'w profiad a pharamedrau ansawdd sefydledig, maent yn darparu ar gyfer diwydiant fertigol eang ac yn darparu setiau data ar gyfer sawl prosiect ML.

Cyfran Gymdeithasol

Efallai yr hoffech