Synthetische Daten

Synthetische Daten und ihre Rolle in der Welt der KI – Vorteile, Anwendungsfälle, Arten und Herausforderungen

Das neueste Sprichwort, dass Daten das neue Öl sind, ist wahr, und genau wie Ihr normaler Kraftstoff wird es immer schwieriger, an ihn heranzukommen.

Dennoch reale Daten treibt die maschinellen Lern- und KI-Initiativen jeder Organisation an. Es ist jedoch eine Herausforderung, qualitativ hochwertige Trainingsdaten für ihre Projekte zu erhalten. Das liegt daran, dass nur wenige Unternehmen auf einen Datenstrom zugreifen können, während der Rest seinen eigenen erstellt. Und diese selbst erstellten Trainingsdaten, die als synthetische Daten bezeichnet werden, sind effektiv, kostengünstig und verfügbar.

Was aber genau ist synthetische Daten? Wie kann ein Unternehmen diese Daten generieren, die Herausforderungen meistern und seine Vorteile nutzen?

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten sind computergenerierte Daten, die sich schnell zu einer Alternative zu realen Daten entwickeln. Anstatt aus realen Dokumentationen zu stammen, generieren Computeralgorithmen synthetische Daten.

Synthetische Daten sind künstlich erzeugt B. durch Algorithmen oder Computersimulationen, die reale Daten statistisch oder mathematisch widerspiegeln.

Forschungsergebnissen zufolge haben synthetische Daten die gleichen Vorhersageeigenschaften wie tatsächliche Daten. Es wird durch die Modellierung der statistischen Muster und Eigenschaften realer Daten generiert.

Branchentrends?

Laut der Gartner Forschung könnten synthetische Daten für KI-Trainingszwecke besser sein. Es wird vermutet, dass sich synthetische Daten manchmal als nützlicher erweisen könnten als echte Daten, die von tatsächlichen Ereignissen, Personen oder Objekten gesammelt wurden. Diese synthetische Dateneffizienz ist der Grund tiefe Lernen Entwickler von neuronalen Netzwerken verwenden es zunehmend, um High-End-KI-Modelle zu entwickeln.

Ein Bericht über synthetische Daten prognostizierte, dass bis 2030 die meisten Daten verwendet werden Modell des maschinellen Lernens Trainingszwecke wären synthetische Daten, die durch Computersimulationen, Algorithmen, statistische Modelle und mehr generiert werden. Synthetische Daten machen derzeit jedoch weniger als 1% der Marktdaten aus 2024 Es wird erwartet, dass es mehr als 60 % aller generierten Daten beisteuert.

Warum synthetische Daten verwenden?

Da fortschrittliche KI-Anwendungen entwickelt werden, fällt es Unternehmen schwer, große Mengen an hochwertigen Datensätzen für das Training von ML-Modellen zu erwerben. Synthetische Daten helfen Datenwissenschaftlern und Entwicklern jedoch, diese Herausforderungen zu meistern und äußerst glaubwürdige ML-Modelle zu entwickeln.

Aber warum auf synthetische Daten zurückgreifen?

Die benötigte Zeit synthetische Daten generieren ist viel weniger als das Erfassen von Daten von realen Ereignissen oder Objekten. Unternehmen können synthetische Daten schneller erfassen und einen angepassten Datensatz für ihr Projekt entwickeln als realitätsabhängige Datensätze. So können Unternehmen innerhalb kurzer Zeit kommentierte und gekennzeichnete Qualitätsdaten in die Hände bekommen.

Angenommen, Sie benötigen Daten zu Ereignissen, die selten auftreten, oder zu Ereignissen, für die nur sehr wenige Daten vorliegen. In diesem Fall ist es möglich, synthetische Daten basierend auf realen Datenproben zu generieren, insbesondere wenn Daten für Randfälle erforderlich sind. Ein weiterer Vorteil der Verwendung synthetischer Daten besteht darin, dass Datenschutzbedenken beseitigt werden, da die Daten nicht auf einer existierenden Person oder einem existierenden Ereignis basieren.

Erweiterte und anonymisierte vs. synthetische Daten

Synthetische Daten sollten nicht mit erweiterten Daten verwechselt werden. Datenerweiterung ist eine Technik, die Entwickler verwenden, um einen neuen Datensatz zu einem vorhandenen Datensatz hinzuzufügen. Beispielsweise können sie ein Bild aufhellen, zuschneiden oder drehen.

Anonymisierte Daten entfernt alle persönlichen Identifikationsinformationen gemäß den staatlichen Richtlinien und Standards. Daher sind anonymisierte Daten bei der Entwicklung von Finanz- oder Gesundheitsmodellen von entscheidender Bedeutung.

Während anonymisierte oder erweiterte Daten nicht als Teil von betrachtet werden synthetische Daten. Aber Entwickler können synthetische Daten erstellen. Durch die Kombination dieser beiden Techniken, wie z. B. das Mischen zweier Bilder von Autos, können Sie ein völlig neues synthetisches Bild eines Autos entwickeln.

Arten synthetischer Daten

Arten synthetischer Daten

Entwickler verwenden synthetische Daten, da sie es ihnen ermöglichen, qualitativ hochwertige Daten zu verwenden, die persönliche vertrauliche Informationen maskieren, während sie die statistischen Eigenschaften von Daten aus der realen Welt beibehalten. Synthetische Daten fallen im Allgemeinen in drei Hauptkategorien:

  1. Voll synthetisch

    Es enthält keine Informationen aus den Originaldaten. Stattdessen verwendet ein datenerzeugendes Computerprogramm bestimmte Parameter aus den Originaldaten, wie beispielsweise die Merkmalsdichte. Dann generiert es unter Verwendung eines solchen realen Merkmals zufällig geschätzte Merkmalsdichten basierend auf generativen Methoden, was einen vollständigen Datenschutz auf Kosten der Datenaktualität gewährleistet.

  2. Teilsynthetisch

    Es ersetzt bestimmte spezifische Werte synthetischer Daten durch reale Daten. Darüber hinaus ersetzen teilweise synthetische Daten bestimmte Lücken in den Originaldaten, und Datenwissenschaftler verwenden modellbasierte Methoden, um diese Daten zu generieren.

  3. Hybrid

    Es kombiniert sowohl reale Daten als auch synthetische Daten. Diese Art von Daten wählt zufällige Datensätze aus dem ursprünglichen Datensatz aus und ersetzt sie durch synthetische Datensätze. Es bietet die Vorteile synthetischer und teilweise synthetischer Daten, indem Datenschutz mit Nützlichkeit kombiniert wird.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Anwendungsfälle für synthetische Daten?

Obwohl sie von einem Computeralgorithmus generiert werden, repräsentieren synthetische Daten echte Daten genau und zuverlässig. Darüber hinaus gibt es viele Anwendungsfälle für synthetische Daten. Seine Verwendung wird jedoch stark als Ersatz für sensible Daten empfunden, insbesondere in Nicht-Produktionsumgebungen für Schulungen, Tests und Analysen. Einige der besten Anwendungsfälle für synthetische Daten sind:

Training

Die Möglichkeit, ein genaues und zuverlässiges ML-Modell zu haben, hängt von den Daten ab, mit denen es trainiert wird. Und Entwickler sind in der realen Welt auf synthetische Daten angewiesen Trainingsdaten ist schwer zu bekommen. Da synthetische Daten den Wert von Daten aus der realen Welt erhöhen und Nicht-Stichproben (seltene Ereignisse oder Muster) entfernen, tragen sie dazu bei, die Effizienz von KI-Modellen zu steigern.
Testen

Wenn datengesteuertes Testen entscheidend für die Entwicklung und den Erfolg des ML-Modells ist, müssen synthetische Daten verwendet werden. Der Grund dafür ist, dass synthetische Daten viel einfacher zu verwenden und schneller zu beschaffen sind als regelbasierte Daten. Es ist außerdem skalierbar, zuverlässig und flexibel.
Analyse

Synthetische Daten sind frei von Verzerrungen, die typischerweise in realen Daten vorhanden sind. Es macht synthetische Daten zu einem gut geeigneten Datensatz für Stresstests von KI-Modellen seltener Ereignisse. Es analysiert auch das mögliche Verhalten des Datenmodells.

Vorteile synthetischer Daten

Data Scientists sind immer auf der Suche nach qualitativ hochwertigen Daten, die zuverlässig, ausgewogen und frei von Verzerrungen sind und erkennbare Muster darstellen. Zu den Vorteilen der Verwendung synthetischer Daten gehören:

  • Synthetische Daten sind einfacher zu generieren, weniger zeitaufwändig zu kommentieren und ausgewogener.
  • Da synthetische Daten reale Daten ergänzen, ist es einfacher, Datenlücken in der realen Welt zu schließen
  • Es ist skalierbar, flexibel und gewährleistet den Schutz der Privatsphäre oder personenbezogener Daten.
  • Es ist frei von Datenduplizierungen, Verzerrungen und Ungenauigkeiten.
  • Es besteht Zugriff auf Daten zu Grenzfällen oder seltenen Ereignissen.
  • Die Datengenerierung ist schneller, billiger und genauer.

Herausforderungen synthetischer Datensätze

Ähnlich wie bei jeder neuen Datenerfassungsmethode sind selbst synthetische Daten mit Herausforderungen verbunden.

Das zuerst Die größte Herausforderung besteht darin, dass synthetische Daten nicht mitgeliefert werden Ausreißer. Obwohl sie aus Datensätzen entfernt wurden, helfen diese natürlich vorkommenden Ausreißer, die in realen Daten vorhanden sind, dabei, die ML-Modelle genau zu trainieren.

Das Qualität synthetischer Daten kann im gesamten Datensatz variieren. Da die Daten mithilfe von Seed- oder Eingabedaten generiert werden, hängt die Qualität der synthetischen Daten von der Qualität der Seed-Daten ab. Wenn die Seed-Daten verzerrt sind, können Sie sicher davon ausgehen, dass die endgültigen Daten verzerrt sein werden.

Menschliche Kommentatoren sollten dies überprüfen synthetische Datensätze gründlich, um die Genauigkeit sicherzustellen, indem einige Qualitätskontrollmethoden angewendet werden.

Methoden zur Generierung synthetischer Daten

Methoden zur Generierung synthetischer Daten

Um synthetische Daten zu generieren, muss ein zuverlässiges Modell entwickelt werden, das authentische Datensätze nachahmen kann. Abhängig von den im realen Datensatz vorhandenen Datenpunkten ist es dann möglich, ähnliche in den synthetischen Datensätzen zu generieren.

Um dies zu tun, Datenwissenschaftler Verwenden Sie neuronale Netze, die in der Lage sind, synthetische Datenpunkte zu erstellen, die denen in der ursprünglichen Distribution ähneln. Einige der Arten, wie neuronale Netzwerke Daten generieren, sind:

Variations-Autoencoder

Variationelle Autoencoder oder VAEs nehmen eine ursprüngliche Verteilung auf, wandeln sie in eine latente Verteilung um und transformieren sie zurück in den ursprünglichen Zustand. Dieser Kodierungs- und Dekodierungsprozess führt zu einem „Rekonstruktionsfehler“. Diese nicht überwachten datengenerierenden Modelle sind geschickt darin, die angeborene Struktur der Datenverteilung zu lernen und ein komplexes Modell zu entwickeln.

Generative Adversarial Networks

Im Gegensatz zu Variations-Autoencodern ist ein unüberwachtes Modell, Generative Adversarial Networks oder GAN, ein überwachtes Modell, das verwendet wird, um äußerst realistische und detaillierte Datendarstellungen zu entwickeln. Bei dieser Methode zwei Neuronale Netze werden trainiert – ein Generatornetzwerk generiert gefälschte Datenpunkte, und der andere Diskriminator versucht, echte und gefälschte Datenpunkte zu identifizieren.

Nach mehreren Trainingsrunden wird der Generator in der Lage sein, absolut glaubwürdige und realistische gefälschte Datenpunkte zu generieren, die der Diskriminator nicht identifizieren kann. GAN funktioniert am besten bei der Generierung von Synthetik unstrukturierte Daten. Wenn es jedoch nicht von Experten konstruiert und trainiert wird, kann es gefälschte Datenpunkte in begrenzter Menge generieren.

Neuronales Strahlungsfeld

Diese synthetische Datenerzeugungsmethode wird verwendet, wenn neue Ansichten einer bestehenden teilweise gesehenen 3D-Szene erstellt werden. Der Neural Radiance Field- oder NeRF-Algorithmus analysiert eine Reihe von Bildern, bestimmt darin zentrale Datenpunkte und interpoliert und fügt den Bildern neue Blickwinkel hinzu. Indem ein statisches 3D-Bild als bewegte 5D-Szene betrachtet wird, wird der gesamte Inhalt jedes Voxels vorhergesagt. Durch die Verbindung mit dem neuronalen Netzwerk füllt NeRF fehlende Aspekte des Bildes in einer Szene aus.

Obwohl NeRF hochfunktional ist, ist es langsam zu rendern und zu trainieren und kann unbrauchbare Bilder von geringer Qualität erzeugen.

Wo können Sie also synthetische Daten erhalten?

Bislang konnten nur wenige hochentwickelte Anbieter von Trainingsdatensätzen qualitativ hochwertige synthetische Daten liefern. Sie können Zugriff auf Open-Source-Tools wie z Synthetischer Datentresor. Wenn Sie jedoch einen hochzuverlässigen Datensatz erwerben möchten, Saip ist die richtige Anlaufstelle, da sie eine breite Palette von Trainingsdaten und Annotationsdiensten anbieten. Darüber hinaus bedienen sie dank ihrer Erfahrung und etablierten Qualitätsparameter eine breite Branchenvertikale und stellen Datensätze für mehrere ML-Projekte bereit.

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