L'ultimo adagio secondo cui i dati sono il nuovo petrolio è vero e, proprio come il tuo normale carburante, sta diventando difficile da trovare.
Tuttavia, dati del mondo reale alimenta le iniziative di machine learning e intelligenza artificiale di qualsiasi organizzazione. Tuttavia, ottenere dati di formazione di qualità per i loro progetti è una sfida. È perché solo poche aziende possono accedere a un flusso di dati mentre il resto lo fa da solo. E questi dati di allenamento fatti da sé chiamati dati sintetici sono efficaci, poco costosi e disponibili.
Ma cosa è esattamente dati sintetici? In che modo un'azienda può generare questi dati, superare le sfide e sfruttarne i vantaggi?
Che cosa sono i dati sintetici?
I dati sintetici sono dati generati dal computer che stanno rapidamente diventando un'alternativa ai dati del mondo reale. Invece di essere raccolti dalla documentazione del mondo reale, gli algoritmi informatici generano dati sintetici.
I dati sintetici sono artificialmente generato da algoritmi o simulazioni al computer che riflettono statisticamente o matematicamente dati del mondo reale.
I dati sintetici, secondo la ricerca, hanno le stesse proprietà predittive dei dati effettivi. Viene generato modellando i modelli statistici e le proprietà dei dati del mondo reale.
Tendenze del settore?
Secondo Gartner ricerca, i dati sintetici potrebbero essere migliori per scopi di formazione sull'IA. È stato suggerito che i dati sintetici a volte potrebbero rivelarsi più utili dei dati reali raccolti da eventi, persone o oggetti reali. Questa efficienza dei dati sintetici è il motivo apprendimento profondo gli sviluppatori di reti neurali lo utilizzano sempre di più per sviluppare modelli di intelligenza artificiale di fascia alta.
Un rapporto sui dati sintetici prevedeva che entro il 2030 la maggior parte dei dati utilizzati modello di machine learning scopi di formazione sarebbero dati sintetici generati attraverso simulazioni al computer, algoritmi, modelli statistici e altro ancora. Tuttavia, i dati sintetici rappresentano attualmente meno dell'1% dei dati di mercato, tuttavia di 2024 si prevede che contribuirà per oltre il 60% a tutti i dati generati.
Perché utilizzare i dati sintetici?
Con lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale avanzate, le aziende hanno difficoltà ad acquisire grandi quantità di set di dati di qualità per l'addestramento di modelli ML. Tuttavia, i dati sintetici stanno aiutando data scientist e sviluppatori a superare queste sfide e sviluppare modelli ML altamente credibili.
Ma perché utilizzare dati sintetici?
Il tempo necessario generare dati sintetici è molto meno che acquisire dati da eventi o oggetti reali. Le aziende possono acquisire dati sintetici e sviluppare un set di dati personalizzato per il loro progetto più rapidamente rispetto ai set di dati dipendenti dal mondo reale. Quindi, in un periodo conciso, le aziende possono mettere le mani su dati di qualità annotati ed etichettati.
Si supponga, ad esempio, di aver bisogno di dati su eventi che si verificano raramente o su quelli che hanno pochissimi dati su cui basarsi. In tal caso, è possibile generare dati sintetici basati su campioni di dati del mondo reale, soprattutto quando i dati sono richiesti per i casi limite. Un altro vantaggio dell'utilizzo dei dati sintetici è che elimina i problemi di privacy poiché i dati non si basano su persone o eventi esistenti.
Dati aumentati e resi anonimi rispetto a dati sintetici
I dati sintetici non devono essere confusi con i dati aumentati. Aumento dei dati è una tecnica utilizzata dagli sviluppatori per aggiungere un nuovo set di dati a un set di dati esistente. Ad esempio, potrebbero schiarire un'immagine, ritagliare o ruotare.
Dati anonimi rimuove tutte le informazioni di identificazione personale secondo le politiche e gli standard governativi. Pertanto, i dati anonimi sono estremamente cruciali nello sviluppo di modelli finanziari o sanitari.
Sebbene i dati anonimi o aumentati non siano considerati parte di dati sintetici. Ma gli sviluppatori possono creare dati sintetici. Combinando queste due tecniche, come la fusione di due immagini di auto, è possibile sviluppare un'immagine sintetica completamente nuova di un'auto.
Tipi di dati sintetici
Gli sviluppatori utilizzano dati sintetici in quanto consentono loro di utilizzare dati di alta qualità che mascherano le informazioni riservate personali mantenendo le qualità statistiche dei dati del mondo reale. I dati sintetici generalmente rientrano in tre categorie principali:
Completamente sintetico
Non contiene informazioni dai dati originali. Al contrario, un programma per computer che genera dati utilizza determinati parametri dei dati originali, come la densità delle caratteristiche. Quindi, utilizzando una tale caratteristica del mondo reale, genera in modo casuale densità di funzionalità stimate sulla base di metodi generativi, il che garantisce la completa privacy dei dati a scapito dell'attualità dei dati.
Parzialmente sintetico
Sostituisce alcuni valori specifici di dati sintetici con dati del mondo reale. Inoltre, i dati parzialmente sintetici sostituiscono alcune lacune presenti nei dati originali e i data scientist utilizzano metodologie basate su modelli per generare questi dati.
IBRIDO
Combina sia i dati del mondo reale che i dati sintetici. Questo tipo di dati preleva record casuali dal set di dati originale e li sostituisce con record sintetici. Fornisce i vantaggi dei dati sintetici e parzialmente sintetici combinando la privacy dei dati con l'utilità.
Casi d'uso per dati sintetici?
Sebbene generati da un algoritmo informatico, i dati sintetici rappresentano i dati reali in modo accurato e affidabile. Inoltre, ci sono molti casi d'uso per i dati sintetici. Tuttavia, il suo utilizzo è sentito in modo acuto come sostituto dei dati sensibili, soprattutto in ambienti non di produzione per la formazione, i test e l'analisi. Alcuni dei migliori casi d'uso dei dati sintetici sono:
Training
La possibilità di avere un modello ML accurato e affidabile dipende dai dati su cui viene addestrato. E gli sviluppatori dipendono dai dati sintetici quando sono nel mondo reale dati di allenamento è difficile da trovare. Poiché i dati sintetici aumentano il valore dei dati del mondo reale e rimuovono i non campioni (eventi o modelli rari), aiutano ad aumentare l'efficienza dei modelli di intelligenza artificiale.
Testing
Quando i test basati sui dati sono fondamentali per lo sviluppo e il successo del modello ML, è necessario utilizzare dati sintetici. Il motivo è che i dati sintetici sono molto più facili da usare e più veloci da acquisire rispetto ai dati basati su regole. È anche scalabile, affidabile e flessibile.
Analisi
I dati sintetici sono privi di pregiudizi tipicamente presenti nei dati del mondo reale. Rende i dati sintetici un set di dati molto adatto per i modelli di IA di stress test di eventi rari. Analizza anche il possibile comportamento del modello di dati.
Vantaggi dei dati sintetici
I data scientist sono sempre alla ricerca di dati di alta qualità che siano affidabili, equilibrati, privi di pregiudizi e rappresentino modelli identificabili. Alcuni dei vantaggi dell'utilizzo di dati sintetici includono:
- I dati sintetici sono più facili da generare, meno dispendiosi in termini di tempo per l'annotazione e più equilibrati.
- Poiché i dati sintetici integrano i dati del mondo reale, rende più facile colmare le lacune nei dati nel mondo reale
- È scalabile, flessibile e garantisce la protezione della privacy o delle informazioni personali.
- È esente da duplicazioni di dati, bias e imprecisioni.
- È possibile accedere ai dati relativi a casi limite o eventi rari.
- La generazione dei dati è più veloce, più economica e più accurata.
Sfide dei set di dati sintetici
Simile a qualsiasi nuova metodologia di raccolta dei dati, anche i dati sintetici presentano sfide.
I prima di tutto la sfida principale è che i dati sintetici non vengono forniti valori anomali. Sebbene rimossi dai set di dati, questi valori anomali presenti in natura presenti nei dati del mondo reale aiutano ad addestrare accuratamente i modelli ML.
I qualità dei dati sintetici può variare in tutto il set di dati. Poiché i dati vengono generati utilizzando dati seed o input, la qualità dei dati sintetici dipende dalla qualità dei dati seed. Se c'è una distorsione nei dati seed, puoi tranquillamente presumere che ci sarà una distorsione nei dati finali.
Gli annotatori umani dovrebbero controllare set di dati sintetici accuratamente per garantire la precisione utilizzando alcuni metodi di controllo della qualità.
Metodi per la generazione di dati sintetici
Per generare dati sintetici, è necessario sviluppare un modello affidabile in grado di simulare un set di dati autentico. Quindi, a seconda dei punti dati presenti nel dataset reale, è possibile generarne di simili nei dataset sintetici.
Per fare questo, data scientist fare uso di reti neurali in grado di creare punti dati sintetici simili a quelli presenti nella distribuzione originale. Alcuni dei modi in cui le reti neurali generano i dati sono:
Autocodificatori variazionali
Gli autoencoder variazionali o VAE riprendono una distribuzione originale, la convertono in distribuzione latente e la trasformano di nuovo nella condizione originale. Questo processo di codifica e decodifica provoca un "errore di ricostruzione". Questi modelli generativi di dati non supervisionati sono abili nell'apprendimento della struttura innata della distribuzione dei dati e nello sviluppo di un modello complesso.
Reti del contraddittorio generativo
A differenza degli autoencoder variazionali, un modello non supervisionato, reti generative contraddittorio o GAN, è un modello supervisionato utilizzato per sviluppare rappresentazioni di dati altamente realistiche e dettagliate. In questo metodo, due reti neurali sono addestrati: una rete di generatori genererà punti dati falsi e l'altro discriminatore cercherà di identificare punti dati reali e falsi.
Dopo diversi cicli di addestramento, il generatore diventerà abile nel generare punti di dati falsi completamente credibili e realistici che il discriminatore non sarà in grado di identificare. GAN funziona meglio quando si genera sintetico dati non strutturati. Tuttavia, se non è costruito e addestrato da esperti, può generare punti dati falsi di quantità limitata.
Campo di radianza neurale
Questo metodo di generazione dei dati sintetici viene utilizzato durante la creazione di nuove viste di una scena 3D parzialmente vista esistente. L'algoritmo Neural Radiance Field o NeRF analizza un insieme di immagini, determina i punti dati focali in esse e interpola e aggiunge nuovi punti di vista alle immagini. Osservando un'immagine 3D statica come una scena 5D in movimento, prevede l'intero contenuto di ciascun voxel. Collegandosi alla rete neurale, NeRF riempie gli aspetti mancanti dell'immagine in una scena.
Sebbene NeRF sia altamente funzionale, è lento nel rendering e nell'addestramento e potrebbe generare immagini inutilizzabili di bassa qualità.
Quindi, dove puoi ottenere dati sintetici?
Finora, solo pochi fornitori di set di dati di formazione altamente avanzati sono stati in grado di fornire dati sintetici di alta qualità. Puoi accedere a strumenti open source come Cassaforte di dati sintetici. Tuttavia, se si desidera acquisire un set di dati altamente affidabile, Saip è il posto giusto dove andare, in quanto offrono un'ampia gamma di dati di formazione e servizi di annotazione. Inoltre, grazie alla loro esperienza e ai parametri di qualità stabiliti, si rivolgono a un ampio settore verticale e forniscono set di dati per diversi progetti ML.