Con il progresso della tecnologia, c'è stata una carenza di dati utilizzati dai modelli ML. Per colmare questa lacuna vengono generati o simulati molti dati sintetici/artificiali per addestrare modelli ML. La raccolta dei dati primari, anche se altamente affidabile, è spesso costosa e richiede tempo e quindi c'è una crescente domanda di dati simulati che possono essere o meno accurati e imitare le esperienze del mondo reale. L'articolo qui sotto cerca solo di esplorare i pro ei contro.
Qual è la promessa dei dati sintetici e quando utilizzarli?
Dati sintetici è generato algoritmicamente invece di essere prodotto da incidenti del mondo reale. I dati reali vengono osservati direttamente dal mondo reale. Viene utilizzato per ricavare le migliori intuizioni. Sebbene i dati reali siano preziosi, di solito sono costosi, dispendiosi in termini di tempo da raccogliere e non fattibili a causa di problemi di privacy. I dati sintetici diventano quindi un'alternativa/secondaria ai dati reali e possono essere utilizzati per sviluppare dati accurati e modelli avanzati di intelligenza artificiale. Questo dati generati artificialmente viene utilizzato insieme ai dati reali per creare un set di dati avanzato che non sia crivellato dai difetti intrinseci dei dati reali.
I dati sintetici sono utilizzati al meglio per testare un sistema di nuova concezione in cui i dati reali non sono disponibili o sono distorti. I dati sintetici possono anche integrare i dati reali, che sono piccoli, non condivisibili, inutilizzabili e immobili.
I dati sintetici sono indispensabili ed essenziali per il futuro dell'IA?
Scienza dei dati i professionisti introducono informazioni nel modello di intelligenza artificiale per sviluppare dati sintetici che possono essere utilizzati per dimostrazioni di prodotti e prototipazione interna. Ad esempio, le istituzioni finanziarie possono utilizzare dati sintetici per simulare le fluttuazioni del mercato e il comportamento per identificare le frodi e prendere decisioni migliori.
I dati sintetici vengono utilizzati anche per aumentare la precisione e l'efficienza dei modelli di apprendimento automatico. Dati del mondo reale non può spiegare tutte le combinazioni di eventi plausibili o che potrebbero accadere nel mondo reale. I dati sintetici possono essere utilizzati per generare informazioni dettagliate per casi limite ed eventi che non si sono ancora verificati nel mondo reale.
Quali sono i rischi dei dati sintetici?
Uno dei maggiori vantaggi dei dati sintetici è senza dubbio l'economicità e l'assenza di preoccupazioni per la privacy. Tuttavia, viene fornito con la sua serie di limiti e rischi.
In primo luogo, la qualità dei dati sintetici dipende spesso dal modello che ha contribuito a crearli e svilupparli. Inoltre, prima di utilizzare dati sintetici, deve essere sottoposto a una serie di passaggi di verifica per garantire la veridicità dei suoi risultati confrontandoli con modelli di dati del mondo reale annotati dall'uomo.
I dati sintetici possono anche essere fuorvianti e non del tutto immuni da problemi di privacy. Inoltre, potrebbero esserci meno acquirenti di dati sintetici in quanto potrebbero essere percepiti come falsi o scadenti.
Infine, domande sui metodi utilizzati creare dati sintetici potrebbe anche sorgere. È inoltre necessario rispondere alle questioni relative alla trasparenza delle tecniche di generazione dei dati.
Perché utilizzare i dati sintetici?
L'acquisizione di grandi quantità di dati di qualità per addestrare un modello entro il periodo di tempo prestabilito è una sfida per molte aziende. Inoltre, l'etichettatura manuale dei dati è un processo lento e costoso. Ecco perché la generazione di dati sintetici può aiutare le aziende a superare queste sfide e sviluppare rapidamente modelli credibili.
I dati sintetici riducono la dipendenza da dati originali e limita la necessità di catturarlo. È un metodo più semplice, conveniente e che fa risparmiare tempo per generare set di dati. Grandi quantità di dati di qualità possono essere sviluppate in un tempo molto più breve rispetto ai dati del mondo reale. È particolarmente utile per generare dati basati su eventi periferici, eventi che si verificano raramente. Inoltre, i dati sintetici possono essere etichettati e annotati automaticamente mentre vengono generati, riducendo il tempo necessario per l'etichettatura dei dati.
Quando le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati sono le preoccupazioni principali, set di dati sintetici può essere utilizzato per ridurre al minimo i rischi. I dati del mondo reale devono essere resi anonimi per essere ritenuti utilizzabili come dati di allenamento. Anche con l'anonimizzazione come la rimozione degli identificatori dal set di dati, è comunque possibile che un'altra variabile agisca come variabile identificativa. Fortunatamente, non è mai il caso dei dati sintetici in quanto non sono mai stati basati su una persona reale o su un evento reale.
Vantaggi dei dati sintetici rispetto ai dati reali
I principali vantaggi dei set di dati sintetici su set di dati originali sono
- Con i dati sintetici, è possibile generare una quantità illimitata di dati secondo il requisito del modello.
- Con i dati sintetici, è possibile costruire un set di dati di qualità che può essere rischioso e costoso da raccogliere.
- Con i dati sintetici è possibile acquisire dati di alta qualità che vengono etichettati e annotati automaticamente.
- La generazione e l'annotazione dei dati non sono così richiede tempo come è con i dati reali.
Perché utilizzare dati sintetici (dati sintetici vs dati reali)
I dati reali possono essere pericolosi da acquisire
Ancora più importante, l'acquisizione di dati reali a volte può essere pericoloso. Se prendi veicoli autonomi, ad esempio, non ci si può aspettare che l'IA si basi solo su dati del mondo reale per testare il modello. L'IA che esegue il veicolo autonomo deve testare il modello per evitare incidenti, ma mettere le mani sugli incidenti può essere rischioso, costoso e inaffidabile, rendendo le simulazioni l'unica opzione per i test.
I dati reali potrebbero essere basati su eventi rari
Se è difficile procurarsi i dati reali a causa della rarità dell'evento, i dati sintetici sono l'unica soluzione. I dati sintetici possono essere utilizzati per generare dati basati su eventi rari per addestrare i modelli.
I dati sintetici possono essere personalizzati
I dati sintetici possono essere personalizzati e controllati dall'utente. Per assicurarsi che i dati sintetici non perdano i casi limite, possono essere integrati con dati reali. Inoltre, la frequenza, la distribuzione e la diversità degli eventi possono essere controllate dall'utente.
I dati sintetici vengono forniti con l'annotazione automatica
Uno dei motivi per cui i dati sintetici sono preferiti rispetto ai dati reali è che vengono forniti con un'annotazione perfetta. Invece di annotare manualmente i dati, i dati sintetici vengono forniti con annotazioni automatiche per ogni oggetto. Non devi pagare un extra per l'etichettatura dei dati, il che rende i dati sintetici una scelta più conveniente.
I dati sintetici consentono l'annotazione dei dati non visibili
Ci sono alcuni elementi nei dati visivi che gli esseri umani sono intrinsecamente incapaci di interpretare e quindi annotare. È uno dei motivi principali della spinta del settore verso i dati sintetici. Ad esempio, le applicazioni sviluppate sulla base di immagini a infrarossi o di visione radar possono funzionare solo su annotazioni di dati sintetici perché l'occhio umano non è in grado di comprendere le immagini.
Dove puoi applicare i dati sintetici?
Con il rilascio di nuovi strumenti e prodotti, i dati sintetici possono svolgere un ruolo importante nello sviluppo di Modelli di intelligenza artificiale e machine learning.
In questo momento, i dati sintetici vengono ampiamente sfruttati da: computer vision e dati tabulari.
Con la visione artificiale, i modelli di intelligenza artificiale rilevano i modelli nelle immagini. Le telecamere, dotate di applicazioni di visione artificiale, vengono utilizzate in molti settori come i droni, l'automotive e la medicina. I dati tabulari stanno ottenendo molta trazione dai ricercatori. I dati sintetici stanno aprendo le porte allo sviluppo di applicazioni per la salute che finora erano limitate a causa di problemi di violazione della privacy.
Sfide sui dati sintetici
Ci sono tre sfide principali nell'utilizzo dei dati sintetici. Sono:
Dovrebbe riflettere la realtà
I dati sintetici dovrebbero riflettere la realtà nel modo più accurato possibile. Tuttavia, a volte è impossibile generare dati sintetici che non contiene elementi di dati personali. D'altra parte, se i dati sintetici non riflettono la realtà, non saranno in grado di mostrare i modelli necessari per l'addestramento e il test del modello. L'addestramento dei tuoi modelli su dati non realistici non produce informazioni credibili.
Dovrebbe essere privo di pregiudizi
Analogamente ai dati reali, anche i dati sintetici potrebbero essere soggetti a distorsioni storiche. I dati sintetici potrebbero riprodurre pregiudizi se generati in modo troppo accurato dai dati reali. Data scientist la necessità di tenere conto dei pregiudizi nello sviluppo di modelli ML per assicurarsi che i dati sintetici appena generati siano più rappresentativi della realtà.
Dovrebbe essere esente da problemi di privacy
Se i dati sintetici generati dai dati del mondo reale sono troppo simili tra loro, anch'essi possono creare gli stessi problemi di privacy. Quando i dati del mondo reale contengono identificatori personali, anche i dati sintetici da essi generati possono essere soggetti alle normative sulla privacy.
Considerazioni finali: i dati sintetici sbloccano nuove possibilità
Quando si confrontano dati sintetici e dati del mondo reale, i dati sintetici non sono da meno su tre conteggi: raccolta dati più rapida, flessibilità e scalabilità. Modificando i parametri, è possibile generare un nuovo set di dati che potrebbe essere pericoloso da raccogliere o potrebbe non essere disponibile nella realtà.
I dati sintetici aiutano a prevedere, anticipare le tendenze del mercato e ideare solidi piani per il futuro. Inoltre, i dati sintetici possono essere utilizzati per testare la veridicità dei modelli, la loro premessa e vari risultati.
Infine, i dati sintetici possono fare cose molto più innovative di quelle che possono ottenere i dati reali. Con i dati sintetici è possibile alimentare i modelli con scenari che ci daranno uno sguardo sul nostro futuro.
