Gyda datblygiad technoleg, bu prinder data a ddefnyddir gan fodelau ML. I lenwi'r bwlch hwn mae llawer o ddata synthetig / data artiffisial yn cael ei gynhyrchu neu ei efelychu i hyfforddi modelau ML. Mae casglu data cynradd, er ei fod yn hynod ddibynadwy, yn aml yn gostus ac yn cymryd llawer o amser ac felly mae galw cynyddol am ddata efelychiedig a all fod yn gywir neu beidio ac sy'n efelychu profiadau byd go iawn. Mae'r erthygl isod yn ceisio archwilio'r manteision a'r anfanteision.
Beth yw addewid data synthetig, a phryd i'w ddefnyddio?
Data synthetig yn cael ei gynhyrchu'n algorithmig yn hytrach na chael ei gynhyrchu gan ddigwyddiadau yn y byd go iawn. Data go iawn, yn cael ei arsylwi yn uniongyrchol o'r byd go iawn. Fe'i defnyddir i gael y mewnwelediadau gorau. Er bod data go iawn yn werthfawr, fel arfer mae'n ddrud, yn cymryd llawer o amser i'w gasglu, ac yn anymarferol oherwydd materion preifatrwydd. Felly mae data synthetig yn dod yn eilradd/dewis arall i ddata real a gellir ei ddefnyddio i ddatblygu data cywir a modelau AI uwch. Mae hyn yn data a gynhyrchir yn artiffisial yn cael ei ddefnyddio ynghyd â data go iawn i adeiladu set ddata well nad yw'n frith o namau cynhenid data real.
Mae'n well defnyddio data synthetig i brofi system sydd newydd ei datblygu lle nad yw data go iawn ar gael neu lle mae tuedd. Gall data synthetig hefyd ategu data go iawn, sy'n fach, na ellir ei rannu, na ellir ei ddefnyddio, ac na ellir ei symud.
A yw data synthetig yn hanfodol ac yn hanfodol ar gyfer dyfodol AI?
Gwyddoniaeth data mae gweithwyr proffesiynol yn cyflwyno gwybodaeth i'r model AI i ddatblygu data synthetig y gellir ei ddefnyddio ar gyfer arddangosiadau cynnyrch a phrototeipio mewnol. Er enghraifft, gall sefydliadau ariannol ddefnyddio data synthetig i efelychu amrywiadau yn y farchnad ac ymddygiad i nodi twyll a gwneud penderfyniadau gwell.
Defnyddir data synthetig hefyd i hybu cywirdeb ac effeithlonrwydd modelau dysgu peiriannau. Data byd go iawn ni all gyfrif am yr holl gyfuniadau mewn digwyddiadau sy'n debygol neu'n debygol o ddigwydd yn y byd go iawn. Gellir defnyddio data synthetig i gynhyrchu mewnwelediadau ar gyfer achosion ymylol a digwyddiadau nad ydynt eto wedi digwydd yn y byd go iawn.
Beth yw risgiau data synthetig?
Heb os, un o brif fanteision data synthetig yw cost-effeithiolrwydd a diffyg pryderon preifatrwydd. Fodd bynnag, mae'n dod gyda'i set o gyfyngiadau a risgiau.
Yn gyntaf, mae ansawdd y data synthetig yn aml yn dibynnu ar y model a helpodd i'w greu a'i ddatblygu. Ar ben hynny, cyn defnyddio data synthetig, mae'n rhaid iddo fynd trwy amrywiaeth o gamau gwirio i sicrhau cywirdeb ei ganlyniadau trwy ei gymharu â modelau data byd go iawn wedi'u hanodi gan ddyn.
Gall data synthetig hefyd fod yn gamarweiniol, ac nid yn gwbl imiwn i faterion preifatrwydd. Yn ogystal, gallai fod llai o dderbynwyr ar gyfer data synthetig oherwydd gallai gael ei ystyried yn ffug neu'n is-safonol.
Yn olaf, cwestiynau am y dulliau a ddefnyddiwyd i creu data synthetig gallai godi hefyd. Mae angen ateb materion ynghylch tryloywder y technegau cynhyrchu data hefyd.
Pam Defnyddio Data Synthetig?
Mae caffael llawer iawn o ddata o ansawdd i hyfforddi model o fewn yr amserlen a bennwyd ymlaen llaw yn heriol i lawer o fusnesau. Yn ogystal, mae labelu data â llaw yn broses araf a drud. Dyna pam y gall cynhyrchu data synthetig helpu busnesau i oresgyn yr heriau hyn a datblygu modelau credadwy yn gyflym.
Mae data synthetig yn lleihau'r ddibyniaeth ar data gwreiddiol ac yn cyfyngu ar yr angen i'w ddal. Mae'n ddull haws, cost-effeithiol ac arbed amser o gynhyrchu setiau data. Gellir datblygu symiau mawr o ddata o ansawdd mewn amser llawer byrrach o'i gymharu â data'r byd go iawn. Mae'n arbennig o ddefnyddiol ar gyfer cynhyrchu data yn seiliedig ar ddigwyddiadau ymylol - digwyddiadau nad ydynt yn digwydd yn aml. Yn ogystal, gellir labelu ac anodi data synthetig yn awtomatig wrth iddo gael ei gynhyrchu, gan leihau'r amser a gymerir i labelu data.
Pan fo pryderon preifatrwydd a diogelwch data yn brif bryderon, setiau data synthetig gellir ei ddefnyddio i leihau'r risgiau. Mae angen gwneud data'r byd go iawn yn ddienw i'w ystyried yn ddefnyddiadwy data hyfforddi. Hyd yn oed gydag anonymization megis tynnu dynodwyr o'r set ddata, mae'n dal yn bosibl i newidyn arall weithredu fel newidyn adnabod. Yn ffodus, nid yw byth yn wir gyda data synthetig gan nad oedd erioed yn seiliedig ar berson go iawn neu ddigwyddiad go iawn.
Manteision Data Synthetig Dros Ddata Go Iawn
Mae manteision mawr setiau data synthetig drosodd setiau data gwreiddiol yn
- Gyda data synthetig, mae'n bosibl cynhyrchu swm diderfyn o ddata yn unol â gofyniad y model.
- Gyda data synthetig, mae'n bosibl adeiladu set ddata o ansawdd a all fod yn beryglus ac yn ddrud i'w chasglu.
- Gyda data synthetig, mae'n bosibl cael data o ansawdd uchel sy'n cael ei labelu a'i anodi'n awtomatig.
- Nid yw cynhyrchu data ac anodi fel cymryd llawer o amser fel y mae gyda data go iawn.
Pam defnyddio data synthetig (synthetig yn erbyn data real)
Gall Data Go Iawn fod yn Beryglus i'w Gaffael
Yn bwysicaf oll, gall data go iawn weithiau fod yn beryglus i'w caffael. Os cymerwch gerbydau ymreolaethol, er enghraifft, ni ellir disgwyl i'r AI ddibynnu ar ddata'r byd go iawn yn unig i brofi'r model. Mae angen i'r AI sy'n rhedeg y cerbyd ymreolaethol brofi'r model ar osgoi damweiniau, ond gall cael eich dwylo ar ddamweiniau fod yn beryglus, yn ddrud, ac yn annibynadwy - gan wneud efelychiadau yr unig opsiwn ar gyfer profi.
Gallai Data Gwirioneddol fod yn Seiliedig ar Ddigwyddiadau Prin
Os yw'n anodd caffael y data go iawn oherwydd prinder y digwyddiad, yna data synthetig yw'r unig ateb. Gellir defnyddio data synthetig i gynhyrchu data yn seiliedig ar ddigwyddiadau prin i hyfforddi'r modelau.
Gellir Addasu Data Synthetig
Gall data synthetig gael ei addasu a'i reoli gan y defnyddiwr. Er mwyn sicrhau nad yw'r data synthetig yn methu casys ymyl, gellir ei ategu â data go iawn. Yn ogystal, gall y defnyddiwr reoli amlder, dosbarthiad ac amrywiaeth y digwyddiad.
Daw data synthetig gydag anodi awtomatig
Un o'r rhesymau pam mae data synthetig yn cael ei ffafrio dros ddata go iawn yw ei fod yn dod ag anodi perffaith. Yn lle anodi'r data â llaw, daw data synthetig ag anodiadau awtomataidd ar gyfer pob gwrthrych. Nid oes rhaid i chi dalu mwy am labelu data sy'n gwneud data synthetig yn ddewis mwy cost-effeithiol.
Mae data synthetig yn caniatáu ar gyfer anodi data anweledig
Mae rhai elfennau mewn data gweledol y mae bodau dynol yn eu hanfod yn analluog i’w dehongli, a thrwy hynny eu hanodi. Mae'n un o'r prif resymau dros y gwthio gan y diwydiant tuag at ddata synthetig. Er enghraifft, dim ond ar anodi data synthetig y gall cymwysiadau a ddatblygir yn seiliedig ar ddelweddau isgoch neu weledigaeth radar weithio oherwydd na all y llygad dynol amgyffred y delweddau.
Ble gallwch chi gymhwyso data synthetig?
Gydag offer a chynhyrchion newydd yn cael eu rhyddhau, efallai y bydd data synthetig yn chwarae rhan fawr yn natblygiad Deallusrwydd artiffisial a modelau dysgu peirianyddol.
Ar hyn o bryd, mae data synthetig yn cael ei ddefnyddio'n helaeth gan - golwg cyfrifiadur a data tabl.
Gyda gweledigaeth gyfrifiadurol, mae modelau AI yn canfod patrymau mewn delweddau. Mae camerâu, sydd â chymwysiadau golwg cyfrifiadurol, yn cael eu defnyddio mewn llawer o ddiwydiannau fel dronau, modurol a meddygaeth. Mae data tablaidd yn cael llawer o sylw gan ymchwilwyr. Mae data synthetig yn agor y drysau i ddatblygu cymwysiadau ar gyfer iechyd a oedd wedi'u cyfyngu hyd yn hyn oherwydd pryderon torri preifatrwydd.
Heriau Data Synthetig
Mae tair her fawr i ddefnyddio data synthetig. Mae nhw:
Dylai Adlewyrchu Realiti
Dylai data synthetig adlewyrchu realiti mor gywir â phosibl. Fodd bynnag, weithiau mae'n amhosibl cynhyrchu data synthetig nad yw'n cynnwys elfennau o ddata personol. Ar yr ochr fflip, os nad yw'r data synthetig yn adlewyrchu realiti, ni fydd yn gallu arddangos patrymau sy'n angenrheidiol ar gyfer hyfforddi a phrofi model. Nid yw hyfforddi eich modelau ar ddata afrealistig yn cynhyrchu mewnwelediadau credadwy.
Dylai fod yn amddifad o duedd
Yn debyg i ddata go iawn, gallai data synthetig hefyd fod yn agored i ragfarn hanesyddol. Gallai data synthetig atgynhyrchu rhagfarnau os caiff ei gynhyrchu'n rhy gywir o'r data go iawn. Gwyddonwyr data angen rhoi cyfrif am ragfarn wrth ddatblygu modelau ML i sicrhau bod y data synthetig sydd newydd ei gynhyrchu yn fwy cynrychioliadol o realiti.
Dylai fod yn rhydd o bryderon preifatrwydd
Os yw'r data synthetig a gynhyrchir o ddata'r byd go iawn yn rhy debyg i'w gilydd, yna gall hefyd greu'r un materion preifatrwydd. Pan fydd data byd go iawn yn cynnwys dynodwyr personol, yna gall y data synthetig a gynhyrchir ganddo hefyd fod yn ddarostyngedig i reoliadau preifatrwydd.
Meddyliau terfynol: mae data synthetig yn datgloi posibiliadau newydd
Pan fyddwch chi'n gosod data synthetig a data'r byd go iawn yn erbyn ei gilydd, nid yw'r data synthetig ymhell ar ei hôl hi ar dri chyfrif - casglu data yn gyflymach, hyblygrwydd, a graddadwyedd. Trwy newid y paramedrau, mae'n bosibl cynhyrchu set ddata newydd a allai fod yn beryglus i'w chasglu neu efallai nad yw ar gael mewn gwirionedd.
Mae data synthetig yn helpu i ragweld, rhagweld tueddiadau'r farchnad, a dyfeisio cynlluniau cadarn ar gyfer y dyfodol. Ar ben hynny, gellir defnyddio data synthetig i brofi cywirdeb modelau, eu rhagosodiad, a chanlyniadau amrywiol.
Yn olaf, gall data synthetig wneud pethau llawer mwy arloesol nag y gall data go iawn eu cyflawni. Gyda data synthetig, mae'n bosibl bwydo modelau gyda senarios a fydd yn rhoi cipolwg i ni ar ein dyfodol.
