Quando si entra nel dominio dell'intelligenza artificiale, ci si imbatte spesso nel termine "dati sintetici". In parole povere, i dati sintetici sono dati generati artificialmente, progettati per duplicare i dati del mondo reale.
D'altro canto, i dati generati dall'uomo sono dati tradizionali, raccolti da esseri umani e possono riguardare qualsiasi cosa: interazioni sui social media, transazioni monetarie, il modo in cui si interagisce con software specifici, conversazioni tra due persone, set di dati di fatture, raccolta di immagini, ecc.
Con l'aumento della domanda di dati di alta qualità, stiamo assistendo a due tendenze: le persone stanno spingendo le macchine AI a generare dati sintetici il più possibile simili a quelli generati dagli esseri umani, e alcune persone insistono sui dati generati dagli esseri umani perché ritengono che abbiano espressione e realtà.
In questo articolo esploreremo tutto ciò che c'è da sapere sui dati generati dall'uomo e sui dati sintetici.
Cosa sono i dati generati dall'uomo o dati del mondo reale?
Per cominciare, stai leggendo questo articolo e Google sta scoprendo quanto tempo stai trascorrendo su questo sito Web, che verrà utilizzato per migliorare la SEO e l'esperienza utente complessiva. In altre parole, i dati generati dall'uomo non sono altro che dati raccolti dalle persone tramite varie attività, tra cui interazioni sui social media, transazioni di e-commerce, sondaggi, input dei sensori e altro ancora.
La parte più importante dei dati generati dall'uomo è che rappresentano comportamenti, opinioni e modelli del mondo reale, spesso catturati in ambienti naturali.
Ecco alcune fonti di dati generati dall'uomo:
- Attività su Internet: Come gli esseri umani reagiscono ai post, ai clic, alle ricerche e alle recensioni sui social media.
- Cronologia degli acquisti: Dati sugli acquisti online, abitudini di spesa, ecc.
- Dati del sensore: Dispositivi intelligenti, sistemi IoT e dispositivi indossabili.
- Risposte: Sondaggi, recensioni di prodotti, interviste, conversazioni nei call center e sondaggi.
Pro e contro dell'umano-generato
PRO:
- Dati reali: I dati generati dall'uomo forniscono una rappresentazione fedele di come gli individui pensano, agiscono e prendono decisioni in scenari del mondo reale. Questa autenticità è inestimabile, dove la comprensione delle interazioni e delle preferenze naturali degli utenti è essenziale per creare esperienze significative e coinvolgenti.
- Background: La bellezza dei dati generati dall'uomo risiede nel contesto, che include sfumature culturali, temporali e situazionali.
- convalida: I dati sono reali e possono essere facilmente confrontati con altri dati per verificarne l'accuratezza (cosa che non è possibile fare con i dati sintetici).
Contro:
- Costo e scalabilità: Questo è il più grande svantaggio dei dati generati dall'uomo, poiché la raccolta di dati da fonti autentiche è piuttosto costosa e non può essere adattata ad attività specifiche sui dati come l'apprendimento automatico.
- Privacy: I dati generati dall'uomo potrebbero essere sensibili e personali. Se non gestiti correttamente, potrebbero influenzare la vita personale di centinaia di persone.
- Pregiudizi: Gli esseri umani sono prevenuti e lo sono anche i dati da loro generati. I dati generati dagli esseri umani possono riflettere pregiudizi sociali e possono mancare di diversità.
Applicazioni dei dati del mondo reale
Sistema Sanitario
Fornisce approfondimenti sui percorsi dei pazienti, sull'aderenza al trattamento e sui risultati in materia di salute.
Servizi finanziari
Esegue valutazioni del rischio, punteggi di affidabilità creditizia e rilevamento delle frodi utilizzando dati effettivi sulle transazioni dei clienti.
Sistemi autonomi
Utilizzato per addestrare i veicoli a guida autonoma a gestire scenari di vita reale, condizioni stradali e modelli di traffico.
Comportamento al dettaglio e dei consumatori
Tiene traccia delle interazioni reali dei clienti, delle tendenze di acquisto e delle preferenze per un marketing personalizzato.
Che cosa sono i dati sintetici?
Come suggerisce il nome, i dati sintetici vengono generati artificialmente in base a scenari specifici. Ad esempio, puoi creare dati sintetici per un elenco casuale di nomi per testare un'applicazione di form che potrebbe apparire così:
| Nome | Età |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Ecco alcuni modi per generare dati sintetici:
- Generazione basata su regole: Per generare dati sintetici è necessario fornire regole e parametri predefiniti.
- Modelli statistici: In questo caso, i set di dati sintetici vengono creati replicando le proprietà statistiche dei dati reali.
- Tecniche basate sull'intelligenza artificiale: Con questo approccio si utilizzano tecniche di intelligenza artificiale moderne, come GAN o autoencoder variazionali, per generare dati sintetici complessi.
Applicazioni dei dati sintetici
Formazione sui modelli di intelligenza artificiale
Questo è di gran lunga il caso d'uso più importante dei dati sintetici, poiché è necessaria una grande quantità di dati che possa essere scalata per addestrare il modello di intelligenza artificiale.
Veicoli autonomi
I dati sintetici possono essere utilizzati per creare ambienti simulati in cui addestrare veicoli autonomi per molteplici scenari.
Aumento dei dati
I dati sintetici vengono utilizzati anche per migliorare i set di dati esistenti e ottenere risultati migliori nell'apprendimento automatico.
Pro e contro dei dati sintetici
PRO:
- Protezione della privacy: I dati sintetici vengono generati senza alcuna informazione reale sugli esseri umani e non contengono alcun identificatore del mondo reale, il che li rende rispettosi della privacy.
- Personalizzazione: I dati sintetici possono essere generati con parametri e regole specifici, il che li rende estremamente personalizzabili in base alle specifiche esigenze.
- Scalabilità: Questo è un altro grande vantaggio dei dati sintetici rispetto ai dati generati dall'uomo: è possibile adattare i dati sintetici alle proprie esigenze.
- Efficienza dei costi: Poiché può essere generato tramite computer e consente di generare grandi quantità di dati, è considerato piuttosto conveniente rispetto ai dati generati dall'uomo.
Contro:
- Mancanza di prospettiva del mondo reale: Questo è probabilmente il più grande svantaggio dell'utilizzo di dati sintetici, poiché dati mal progettati possono facilmente non rappresentare il mondo reale.
- Test rigorosi: Per generare dati sintetici accurati è necessario effettuare test rigorosi per allineare i dati generati con i modelli di dati effettivi.
- Competenza tecnica: A differenza dei dati generati dall'uomo, la generazione di dati sintetici accurati richiede competenze e strumenti avanzati.
Differenze chiave tra dati generati dall'uomo e dati sintetici
Ecco alcune delle principali differenze tra dati generati dall'uomo e dati sintetici:
| Aspetto | Dati generati dall'uomo | Dati sintetici |
| Fonte | Attività e interazioni umane | Modelli algoritmici e basati sull'intelligenza artificiale |
| Costo | Costoso da raccogliere ed etichettare | Conveniente su larga scala |
| Pregiudizio | Riflette i pregiudizi del mondo reale | Controllato durante la generazione |
| Privacy | Rischio di violazione dei dati | Intrinsecamente anonimo |
| Scalabilità | Limitato dall'attività umana | Facilmente scalabile |
| Diversità dei casi d'uso | Limitato dalla disponibilità | Personalizzabile in base alle esigenze specifiche |
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