W stale rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), istniejące metody pozyskiwania i wykorzystywania danych przechodzą poważną transformację. Ponieważ zapotrzebowanie na bardziej zoptymalizowane i wyrafinowane algorytmy stale rośnie, rośnie również zapotrzebowanie na wysokiej jakości zbiory danych do trenowania modułów AI/ML. Wykorzystanie rzeczywistych danych do szkolenia wiąże się jednak ze złożonością, taką jak obawy dotyczące prywatności i regulacji oraz ograniczenia dostępnych zbiorów danych. Ograniczenia te utorowały drogę dla alternatywnego podejścia: generowania danych syntetycznych. Niniejszy artykuł omawia tę przełomową zmianę paradygmatu, ponieważ popularność i popyt na dane syntetyczne rosną wykładniczo, wykazując ogromny potencjał w kształtowaniu przyszłości inteligentnych technologii.

Potrzeba generowania danych syntetycznych

Potrzeba dane syntetyczne w AI i ML wynika z kilku wyzwań związanych z danymi rzeczywistymi. Na przykład, uzyskanie dużych i zróżnicowanych zbiorów danych do szkolenia inteligentnej maszyny jest trudnym zadaniem, szczególnie w branżach, w których dane są ograniczone lub podlegają ograniczeniom prywatności i regulacjom. Dane syntetyczne pomagają generować sztuczne zbiory danych, które replikują cechy oryginalnego zbioru danych.

Jednym z najczęstszych niedociągnięć w istniejących zbiorach danych jest podejmowanie stronniczych decyzji po otrzymaniu nowych danych. Co więcej, obawy o prywatność związane z wrażliwymi danymi utrudniają udostępnianie i wykorzystywanie rzeczywistych zbiorów danych. Scenariusz ten dotyczy w szczególności kluczowych branż, takich jak opieka zdrowotna i finanse, w których przepisy dotyczące zgodności i prywatności są traktowane znacznie ostrożniej. Generowanie danych syntetycznych odgrywa istotną rolę w przezwyciężaniu wyzwań związanych z danymi rzeczywistymi, co czyni je idealnym rozwiązaniem w kwestiach związanych z niedoborem danych, różnorodnością i obawami o prywatność.

Zalety danych syntetycznych w AI/ML

Zalety wykorzystania danych syntetycznych w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) są wielopłaszczyznowe, oferując zaawansowane rozwiązania w celu rozwiązania wyzwań związanych z rzeczywistymi zestawami danych. Istnieje wiele korzyści płynących z przyjęcia danych syntetycznych, ale poniżej przedstawiono dwie najważniejsze zalety wykorzystania danych syntetycznych do trenowania inteligentnych modeli.

Przezwyciężenie niedoboru danych

Odwiecznym problemem w szkoleniu modułów AI/ML jest niedobór danych. Problem ten został rozwiązany za pomocą danych syntetycznych. W przypadkach, gdy uzyskanie dużych zbiorów danych nie jest możliwe lub gdy istnieją obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności uzyskanych danych, dane syntetyczne stanowią realistyczną alternatywę.

Przyspieszone szkolenie modeli

W idealnym przypadku szkolenie modułów AI/ML przy użyciu rzeczywistych danych wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Dane syntetyczne mogą zmniejszyć obciążenie obliczeniowe, aby przyspieszyć proces uczenia modelu. Ten wzrost wydajności ma kluczowe znaczenie dla podejmowania decyzji na czas lub szybkiej iteracji modelu.

Zalety danych syntetycznych w AI i ML polegają na ich zdolności do dostarczania skalowalnych i różnorodnych zbiorów danych bez obaw o prywatność lub regulacje prawne. Radząc sobie z wyzwaniami związanymi z danymi rzeczywistymi, dane syntetyczne działają jak katalizator innowacji i umożliwiają naukowcom przesuwanie granic inteligentnych systemów w różnych dziedzinach. Według badań, do 2030 roku dziedzina sztucznej inteligencji szacuje się na około 1811 miliardów dolarów.

Rodzaje danych syntetycznych

Istnieje wiele sposobów generowania danych syntetycznych w oparciu o cechy, które muszą być replikowane na podstawie właściwości i złożoności danych rzeczywistych. Zrozumienie rodzaju generowanych danych odgrywa kluczową rolę w szkoleniu modułów AI/ML. Wielu dostawców rozwiązań do zarządzania danymi oferuje narzędzia do generowania danych syntetycznych w oparciu o potrzeby klientów w zakresie wykorzystania wygenerowanych danych i szkolenia modułów AI/ML.

Generowanie proceduralne

Dane syntetyczne są tworzone przy użyciu reguł algorytmicznych i modeli matematycznych do generowania obrazów lub metod proceduralnych do tworzenia tekstur, kształtów lub wzorów, umożliwiając tworzenie różnorodnych i realistycznych zestawów danych. Jest to najczęściej stosowane w grafice komputerowej, grach i symulacjach.

Podejścia oparte na transformacji

Modyfikowanie istniejących zbiorów danych w celu stworzenia syntetycznych odpowiedników, takich jak dodawanie szumu, wprowadzanie perturbacji lub po prostu dodawanie zmian do oryginalnego zbioru danych, należy do kategorii podejście oparte na transformacji do generowania danych syntetycznych. Najważniejszym powodem przyjęcia tego podejścia jest to, że jest ono bardzo skuteczne w rozszerzaniu zbiorów danych, rozwiązywaniu kwestii takich jak brak równowagi danych i zwiększaniu różnorodności zbioru danych szkoleniowych.

Podejście oparte na regułach

Jak sama nazwa wskazuje, dane syntetyczne, które są generowane przy użyciu predefiniowanego zestawu reguł, należą do tej konkretnej kategorii. Reguły te są tworzone w oparciu o wiedzę specjalistyczną lub analizy statystyczne istniejących zbiorów danych. Metoda ta jest szczególnie przydatna w dziedzinie opieki zdrowotnej. Przykładem może być oparte na regułach generowanie syntetycznych rekordów pacjentów, które spełniają określone kryteria medyczne bez naruszania prywatności poszczególnych osób.

Podejście specyficzne dla domeny

Generowanie danych syntetycznych dostosowanych do określonych domen. Na przykład, techniki parafrazowania mogą być wykorzystane do generowania zróżnicowanych, ale semantycznie podobnych zdań w domenie Przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Podejścia specyficzne dla danej dziedziny mają na celu uchwycenie zawiłości i niuansów, które są unikalne dla niektórych typów danych.

Dobre zrozumienie różnych metod generowania danych syntetycznych ma kluczowe znaczenie dla wyboru najbardziej zoptymalizowanego podejścia w oparciu o konkretne wymagania lub wyzwania związane z konkretnym projektem AI/ML. Każdy typ służy własnemu celowi, jakim jest przezwyciężenie niedoboru danych i obaw związanych z prywatnością oraz zwiększenie uogólnienia modelu.

Pojawienie się danych syntetycznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oznacza znaczącą zmianę w metodach pozyskiwania i wykorzystywania danych. W miarę jak technologia ewoluuje i osiąga nowe kamienie milowe, rola danych syntetycznych staje się kamieniem węgielnym, przyspieszając innowacje i ostatecznie zmieniając przyszłą trajektorię inteligentnych systemów w różnych dziedzinach.