Wenn Sie sich mit dem KI-Bereich befassen, werden Sie häufig auf den Begriff „synthetische Daten“ stoßen. Einfach ausgedrückt handelt es sich bei den synthetischen Daten um künstlich generierte Daten, die die Daten der realen Welt duplizieren sollen.
Menschengenerierte Daten hingegen sind herkömmliche Daten, die von Menschen erfasst werden und alles Mögliche umfassen können, von Interaktionen in sozialen Medien über Geldtransaktionen, die Art und Weise, wie Sie mit bestimmter Software interagieren, Gespräche zwischen zwei Personen, Rechnungsdatensätze, Bildsammlungen usw.
Da die Nachfrage nach qualitativ hochwertigen Daten steigt, beobachten wir zwei Trends: Manche drängen KI-Maschinen dazu, synthetische Daten zu generieren, die den von Menschen generierten Daten möglichst nahe kommen. Andere wiederum bestehen auf von Menschen generierten Daten, da sie glauben, dass diese aussagekräftiger und realistischer sind.
In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über menschengenerierte und synthetische Daten wissen müssen.
Was sind vom Menschen generierte Daten oder Daten aus der realen Welt?
Zunächst einmal lesen Sie diesen Artikel und Google erfährt, wie viel Zeit Sie auf dieser Website verbringen. Dies wird zur Verbesserung der SEO und der allgemeinen Benutzererfahrung verwendet. Mit anderen Worten: Von Menschen generierte Daten sind nichts anderes als Daten, die von Menschen durch verschiedene Aktivitäten gesammelt werden, darunter Interaktionen in sozialen Medien, E-Commerce-Transaktionen, Umfragen, Sensoreingaben und mehr.
Der wichtigste Teil der vom Menschen generierten Daten besteht darin, dass sie reale Verhaltensweisen, Meinungen und Muster darstellen, die oft in natürlichen Umgebungen erfasst werden.
Hier sind einige Quellen von Menschen generierten Daten:
- Internetaktivität: Wie Menschen auf Social-Media-Posts, Klicks, Suchvorgänge und Bewertungen reagieren.
- Kaufhistorie: Online-Einkaufsaufzeichnungen, Ausgabemuster usw.
- Sensordaten: Intelligente Geräte, IoT-Systeme und Wearables.
- Feedback: Umfragen, Produktbewertungen, Interviews, Callcenter-Gespräche und Abstimmungen.
Vor- und Nachteile von vom Menschen erzeugten
Vorteile:
- Echte Daten: Von Menschen generierte Daten liefern ein echtes Bild davon, wie Menschen in realen Szenarien denken, handeln und Entscheidungen treffen. Diese Authentizität ist von unschätzbarem Wert, denn das Verständnis natürlicher Benutzerinteraktionen und -präferenzen ist für die Schaffung sinnvoller und ansprechender Erlebnisse unerlässlich.
- Hintergrund: Das Schöne an vom Menschen generierten Daten ist ihr Kontext, der kulturelle, zeitliche und situative Nuancen umfasst.
- Validierung: Die Daten sind real und ihre Genauigkeit kann problemlos mit anderen Daten abgeglichen werden (was bei synthetischen Daten nicht möglich ist).
Nachteile:
- Kosten und Skalierbarkeit: Dies ist der größte Nachteil von vom Menschen generierten Daten, da das Sammeln der Daten aus authentischen Quellen recht teuer ist und nicht für datenspezifische Aufgaben wie maschinelles Lernen skaliert werden kann.
- Datenschutz: Die von Menschen generierten Daten können vertraulich und persönlich sein. Bei unsachgemäßem Umgang können sie das Privatleben Hunderter Menschen beeinträchtigen.
- Vorurteile: Menschen sind voreingenommen und das gilt auch für die von ihnen generierten Daten. Von Menschen generierte Daten können gesellschaftliche Vorurteile widerspiegeln und es kann ihnen an Vielfalt mangeln.
Anwendungen von Echtzeitdaten
Gesundheitswesen
Bietet Einblicke in den Behandlungsverlauf, die Therapietreue und den Gesundheitszustand der Patienten.
Finanzdienstleistungen
Führt Risikobewertungen, Kredit-Scoring und Betrugserkennung anhand tatsächlicher Kundentransaktionsdaten durch.
Autonome Systeme
Wird verwendet, um selbstfahrende Fahrzeuge im Umgang mit realen Szenarien, Straßenbedingungen und Verkehrsmustern zu trainieren.
Einzelhandel und Verbraucherverhalten
Verfolgt echte Kundeninteraktionen, Kauftrends und Präferenzen für personalisiertes Marketing.
Was sind synthetische Daten?
Wie der Name schon sagt, werden die synthetischen Daten basierend auf bestimmten Szenarien künstlich generiert. Sie können beispielsweise synthetische Daten für eine zufällige Liste von Namen zum Testen einer Formularanwendung erstellen, die wie folgt aussehen würden:
| Name | Alter |
| Alice | 25 |
| Bobs | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Hier sind einige Möglichkeiten zum Generieren synthetischer Daten:
- Regelbasierte Generierung: Sie geben vordefinierte Regeln und Parameter zur Generierung synthetischer Daten an.
- Statistische Modelle: Hier werden die synthetischen Datensätze durch die Replikation der statistischen Eigenschaften der realen Daten erstellt.
- KI-gesteuerte Techniken: Bei diesem Ansatz verwenden Sie moderne KI-Techniken wie GANs oder Variational Autoencoder, um komplexe synthetische Daten zu generieren.
Anwendungen synthetischer Daten
KI-Modelltraining
Dies ist bei weitem der wichtigste Anwendungsfall für synthetische Daten, da Sie zum Trainieren Ihres KI-Modells eine große, skalierbare Datenmenge benötigen.
Autonome Fahrzeuge
Mithilfe synthetischer Daten können simulierte Umgebungen erstellt werden, um autonome Fahrzeuge für mehrere Szenarien zu trainieren.
Datenerweiterung
Synthetische Daten werden auch verwendet, um die vorhandenen Datensätze zu erweitern und so bessere Ergebnisse beim maschinellen Lernen zu erzielen.
Vor- und Nachteile synthetischer Daten
Vorteile:
- Datenschutz: Die synthetischen Daten werden ohne echte Informationen über Menschen generiert und enthalten keine realen Kennungen, wodurch sie datenschutzfreundlich sind.
- Anpassung: Die synthetischen Daten können mit spezifischen Parametern und Regeln generiert werden, wodurch sie entsprechend spezifischen Anforderungen äußerst anpassbar sind.
- Skalierbarkeit: Dies ist ein weiterer großer Vorteil synthetischer Daten im Vergleich zu von Menschen generierten Daten: Sie können die synthetischen Daten entsprechend Ihrem Bedarf skalieren.
- Kosteneffizienz: Da sie computergestützt generiert werden können und die Generierung großer Datenmengen ermöglichen, gelten sie im Vergleich zu von Menschen generierten Daten als recht kostengünstig.
Nachteile:
- Fehlende reale Perspektive: Dies ist zweifellos der größte Nachteil bei der Verwendung synthetischer Daten, da schlecht konzipierte Daten die reale Welt leicht nicht abbilden können.
- Strenge Tests: Zum Generieren genauer synthetischer Daten müssen Sie strenge Tests durchführen, um die generierten Daten mit den tatsächlichen Datenmustern abzugleichen.
- Technische Fachkentnis: Im Gegensatz zu von Menschen generierten Daten erfordert die Generierung präziser synthetischer Daten fortgeschrittene Fähigkeiten und Werkzeuge.
Wichtige Unterschiede zwischen menschlich generierten und synthetischen Daten
Hier sind einige der wichtigsten Unterschiede zwischen vom Menschen generierten und synthetischen Daten:
| Aspekt | Von Menschen generierte Daten | Synthetische Daten |
| Quelle | Menschliche Aktivitäten und Interaktionen | Algorithmische und KI-gesteuerte Modelle |
| Kosten | Teuer zu sammeln und zu kennzeichnen | Kosteneffizient im großen Maßstab |
| Befangenheit | Spiegelt reale Vorurteile wider | Kontrolliert während der Generierung |
| Datenschutz | Risiko von Datenschutzverletzungen | Von Natur aus anonym |
| Skalierbarkeit | Durch menschliche Aktivität begrenzt | Leicht skalierbar |
| Anwendungsfallvielfalt | Durch die Verfügbarkeit begrenzt | Anpassbar an Nischenbedürfnisse |
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