Mit dem Fortschritt der Technologie gab es einen Mangel an Daten, die von ML-Modellen verwendet werden. Um diese Lücke zu füllen, werden viele synthetische Daten / künstliche Daten generiert oder simuliert, um ML-Modelle zu trainieren. Obwohl die Erhebung von Primärdaten sehr zuverlässig ist, ist sie oft kostspielig und zeitaufwändig, und daher besteht eine wachsende Nachfrage nach simulierten Daten, die genau sein können oder nicht und reale Erfahrungen imitieren. Der folgende Artikel versucht nur, die Vor- und Nachteile zu untersuchen.
Was versprechen synthetische Daten und wann sollten sie verwendet werden?
Synthetische Daten wird algorithmisch generiert, anstatt durch reale Vorfälle erzeugt zu werden. Echte Daten werden direkt aus der realen Welt beobachtet. Es wird verwendet, um die besten Erkenntnisse abzuleiten. Obwohl echte Daten wertvoll sind, sind sie normalerweise teuer, zeitaufwändig zu sammeln und aufgrund von Datenschutzproblemen nicht durchführbar. Synthetische Daten werden somit zu einer sekundären/Alternative zu echten Daten und können verwendet werden, um genaue und genaue Daten zu entwickeln fortschrittliche KI-Modelle. Dies künstlich erzeugte Daten wird zusammen mit echten Daten verwendet, um einen erweiterten Datensatz zu erstellen, der nicht mit den inhärenten Fehlern echter Daten gespickt ist.
Synthetische Daten werden am besten zum Testen eines neu entwickelten Systems verwendet, wenn echte Daten nicht verfügbar oder verzerrt sind. Synthetische Daten können auch echte Daten ergänzen, die klein, nicht teilbar, unbrauchbar und nicht verschiebbar sind.
Sind synthetische Daten ein Muss und unverzichtbar für die Zukunft der KI?
Datenwissenschaft Fachleute führen Informationen in das KI-Modell ein, um synthetische Daten zu entwickeln, die für Produktdemonstrationen und internes Prototyping verwendet werden können. Beispielsweise können Finanzinstitute synthetische Daten verwenden, um Marktschwankungen und -verhalten zu simulieren, um Betrug zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Synthetische Daten werden auch verwendet, um die Genauigkeit und Effizienz von Modellen für maschinelles Lernen zu steigern. Daten aus der realen Welt kann nicht alle Kombinationen von Ereignissen berücksichtigen, die in der realen Welt plausibel oder wahrscheinlich sind. Synthetische Daten können verwendet werden, um Erkenntnisse für Grenzfälle und Ereignisse zu generieren, die in der realen Welt noch nicht stattgefunden haben.
Welche Risiken bergen synthetische Daten?
Einer der Hauptvorteile synthetischer Daten ist zweifellos die Kosteneffizienz und das Fehlen von Datenschutzbedenken. Es ist jedoch mit einer Reihe von Einschränkungen und Risiken verbunden.
Erstens hängt die Qualität der synthetischen Daten oft von dem Modell ab, das zu ihrer Erstellung und Entwicklung beigetragen hat. Darüber hinaus müssen sie vor der Verwendung synthetischer Daten eine Vielzahl von Verifizierungsschritten durchlaufen, um die Richtigkeit ihrer Ergebnisse sicherzustellen, indem sie mit von Menschen kommentierten Datenmodellen aus der realen Welt verglichen werden.
Synthetische Daten können auch irreführend sein und sind nicht völlig immun gegen Datenschutzprobleme. Darüber hinaus könnte es weniger Abnehmer für synthetische Daten geben, da diese als gefälscht oder minderwertig wahrgenommen werden könnten.
Abschließend Fragen zu den verwendeten Methoden synthetische Daten erstellen könnten auch entstehen. Fragen zur Transparenz der Datengenerierungstechniken müssen ebenfalls beantwortet werden.
Warum synthetische Daten verwenden?
Die Erfassung großer Mengen qualitativ hochwertiger Daten zum Trainieren eines Modells innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens ist für viele Unternehmen eine Herausforderung. Außerdem ist die manuelle Kennzeichnung von Daten ein langsamer und teurer Prozess. Aus diesem Grund kann die Generierung synthetischer Daten Unternehmen dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern und schnell glaubwürdige Modelle zu entwickeln.
Synthetische Daten reduzieren die Abhängigkeit von Originale Daten und begrenzt die Notwendigkeit, es zu erfassen. Es ist eine einfachere, kostengünstigere und zeitsparendere Methode zum Generieren von Datensätzen. Im Vergleich zu realen Daten können große Mengen qualitativ hochwertiger Daten in viel kürzerer Zeit entwickelt werden. Es ist besonders nützlich für die Generierung von Daten basierend auf Randereignissen – Ereignissen, die selten auftreten. Darüber hinaus können synthetische Daten während ihrer Generierung automatisch beschriftet und kommentiert werden, wodurch die für die Datenbeschriftung benötigte Zeit verkürzt wird.
Wenn Datenschutzbedenken und Datensicherheit im Vordergrund stehen, synthetische Datensätze können verwendet werden, um die Risiken zu minimieren. Daten aus der realen Welt müssen anonymisiert werden, um sie als verwendbar zu erachten Trainingsdaten. Auch bei einer Anonymisierung wie dem Entfernen von Identifikatoren aus dem Datensatz ist es immer noch möglich, dass eine andere Variable als identifizierende Variable fungiert. Glücklicherweise ist dies bei synthetischen Daten nie der Fall, da sie nie auf einer realen Person oder einem realen Ereignis basierten.
Vorteile synthetischer Daten gegenüber echten Daten
Die großen Vorteile von synthetischen Datensätzen vorbei Originaldatensätze sind
- Mit synthetischen Daten ist es möglich, eine unbegrenzte Datenmenge gemäß der Modellanforderung zu generieren.
- Mit synthetischen Daten ist es möglich, einen hochwertigen Datensatz zu erstellen, dessen Erfassung riskant und teuer sein kann.
- Mit synthetischen Daten ist es möglich, qualitativ hochwertige Daten zu erfassen, die automatisch beschriftet und annotiert werden.
- Datengenerierung und Annotation sind nicht so Zeitaufwendig wie es mit realen Daten ist.
Warum synthetische Daten verwenden (synthetische vs. echte Daten)
Die Beschaffung echter Daten kann gefährlich sein
Am wichtigsten ist, dass es manchmal gefährlich sein kann, echte Daten zu beschaffen. Wenn Sie beispielsweise autonome Fahrzeuge betrachten, kann nicht erwartet werden, dass sich die KI nur auf reale Daten stützt, um das Modell zu testen. Die KI, die das autonome Fahrzeug betreibt, muss das Modell auf die Vermeidung von Unfällen testen, aber Unfälle in die Finger zu bekommen, kann riskant, teuer und unzuverlässig sein – sodass Simulationen die einzige Option zum Testen sind.
Echte Daten könnten auf seltenen Ereignissen basieren
Wenn die realen Daten wegen der Seltenheit des Ereignisses schwer zu beschaffen sind, dann sind synthetische Daten die einzige Lösung. Synthetische Daten können verwendet werden, um Daten basierend auf seltenen Ereignissen zu generieren, um die Modelle zu trainieren.
Synthetische Daten können angepasst werden
Synthetische Daten können vom Benutzer angepasst und kontrolliert werden. Um sicherzustellen, dass die synthetischen Daten keine Grenzfälle übersehen, können sie mit echten Daten ergänzt werden. Darüber hinaus können die Ereignishäufigkeit, -verteilung und -diversität vom Benutzer gesteuert werden.
Synthetische Daten werden mit automatischer Anmerkung geliefert
Einer der Gründe, warum synthetische Daten realen Daten vorgezogen werden, ist die perfekte Annotation. Anstatt die Daten manuell zu kommentieren, werden synthetische Daten mit automatisierten Anmerkungen für jedes Objekt geliefert. Sie müssen nicht extra für die Datenkennzeichnung bezahlen, was synthetische Daten zu einer kostengünstigeren Wahl macht.
Synthetische Daten ermöglichen eine nicht sichtbare Datenanmerkung
Es gibt einige Elemente in visuellen Daten, die Menschen von Natur aus nicht interpretieren und daher kommentieren können. Dies ist einer der Hauptgründe für den Vorstoß der Industrie in Richtung synthetischer Daten. Beispielsweise können Anwendungen, die auf der Grundlage von Infrarotbildern oder Radarsicht entwickelt wurden, nur mit synthetischer Datenannotation arbeiten, da das menschliche Auge die Bilder nicht verstehen kann.
Wo können Sie synthetische Daten anwenden?
Mit der Veröffentlichung neuer Tools und Produkte können synthetische Daten eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von spielen Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Derzeit werden synthetische Daten umfassend genutzt von – Computer Vision und tabellarische Daten.
Mit Computer Vision erkennen KI-Modelle Muster in Bildern. Kameras, die mit Computer-Vision-Anwendungen ausgestattet sind, werden in vielen Branchen wie Drohnen, Automobil und Medizin eingesetzt. Tabellarische Daten finden bei Forschern viel Anklang. Synthetische Daten öffnen die Türen zur Entwicklung von Gesundheitsanwendungen, die bisher aufgrund von Datenschutzverletzungen eingeschränkt waren.
Herausforderungen bei synthetischen Daten
Es gibt drei große Herausforderungen bei der Verwendung synthetischer Daten. Sie sind:
Sollte die Realität widerspiegeln
Synthetische Daten sollen die Realität möglichst genau widerspiegeln. Es ist jedoch manchmal unmöglich synthetische Daten generieren die keine Elemente personenbezogener Daten enthält. Auf der anderen Seite, wenn die synthetischen Daten die Realität nicht widerspiegeln, können sie keine Muster aufweisen, die für das Training und Testen von Modellen erforderlich sind. Das Training Ihrer Modelle mit unrealistischen Daten führt zu keinen glaubwürdigen Erkenntnissen.
Sollte frei von Vorurteilen sein
Ähnlich wie echte Daten könnten auch synthetische Daten anfällig für historische Verzerrungen sein. Synthetische Daten können Verzerrungen reproduzieren, wenn sie zu genau aus den realen Daten generiert werden. Datenwissenschaftler müssen bei der Entwicklung von ML-Modellen Verzerrungen berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die neu generierten synthetischen Daten die Realität besser repräsentieren.
Sollte frei von Datenschutzbedenken sein
Wenn die synthetischen Daten, die aus den realen Daten generiert werden, einander zu ähnlich sind, können auch sie die gleichen Datenschutzprobleme verursachen. Wenn reale Daten persönliche Identifikatoren enthalten, können die daraus generierten synthetischen Daten ebenfalls Datenschutzbestimmungen unterliegen.
Abschließende Gedanken: Synthetische Daten erschließen neue Möglichkeiten
Wenn Sie synthetische Daten und reale Daten gegeneinander ausspielen, liegen die synthetischen Daten in drei Punkten nicht weit zurück: schnellere Datenerfassung, Flexibilität und Skalierbarkeit. Durch Anpassen der Parameter ist es möglich, einen neuen Datensatz zu generieren, dessen Erfassung gefährlich sein kann oder der in der Realität möglicherweise nicht verfügbar ist.
Synthetische Daten helfen bei der Prognose, der Antizipation von Markttrends und der Entwicklung robuster Pläne für die Zukunft. Darüber hinaus, Synthetische Daten können verwendet werden, um die Richtigkeit von Modellen, ihre Prämisse und verschiedene Ergebnisse zu testen.
Schließlich können synthetische Daten viel innovativere Dinge leisten als echte Daten. Mit synthetischen Daten ist es möglich, Modelle mit Szenarien zu füttern, die uns einen Ausblick in unsere Zukunft geben.
