Synthetic Data

Що таке синтетичні дані в машинному навчанні?

Коли ми говоримо про синтетичні дані, ми маємо на увазі дані, створені в лабораторії, а не в реальному світі. Синтетичні дані генеруються алгоритмічно і використовуються як заміна виробничим або оперативним наборам даних для тестування, для перевірки математичних моделей і для навчання алгоритмів машинного навчання.

• Синтетичні дані використовуються для навчання моделей машинного навчання. Вони створюються комп'ютерними програмами для цієї мети.

Перевагами синтетичних даних є зменшення обмежень при використанні регламентованих даних, адаптація вимог до даних, які неможливо отримати за допомогою автентичних даних, а також створення наборів даних для тестування програмного забезпечення та забезпечення якості.

Як працюють синтетичні дані?

Синтетичні набори даних, такі як платежі за дебетовими та кредитними картками, які виглядають і поводяться як звичайні дані про транзакції, можуть допомогти у виявленні шахрайської поведінки у фінансовій індустрії. Дослідники даних можуть тестувати та оцінювати системи виявлення шахрайства і створювати нові методи виявлення шахрайства, використовуючи синтетичні дані, згенеровані дослідниками даних.

Синтетичні дані використовуються командами DevOps для тестування програмного забезпечення та забезпечення якості (QA). Метод може використовувати штучно створені дані, але при цьому створювати легітимні дані. Деякі експерти радять командам DevOps використовувати методи маскування даних, а не підходи штучного інтелекту, оскільки виробничі набори даних містять складні асоціації, щоб отримати точне представлення швидко і недорого.

Які основні переваги генерації синтетичних даних?

Щоб побудувати надійну та достовірну модель, алгоритми машинного навчання потребують обробки великої кількості даних. Без синтетичних даних було б важко генерувати таку велику кількість даних, але з синтетичними даними це набагато простіше. Це дуже важливо в таких дисциплінах, як комп'ютерний зір та обробка зображень, де розробка моделей полегшується завдяки наявності ранніх синтетичних даних.

Створюючи синтетичні дані, ви можете вільно змінювати їхній тип та оточення, щоб покращити продуктивність моделі. Точність даних у реальному часі може бути надзвичайно дорогою, тоді як коректність синтетичних даних може бути легко досягнута за пристойну ціну.

• Саме збір та обробка даних є основною проблемою, з якою повинні мати справу фахівці з аналізу даних.

Часто компаніям важко отримати великі обсяги даних, щоб навчити точну модель у визначені терміни. Ручне маркування даних - це трудомісткий і дорогий метод збору інформації. Це може допомогти дослідникам даних та організаціям подолати ці проблеми та розробити надійні синтетичні моделі даних для машинного навчання за коротший проміжок часу.

• Використання синтетичних даних має низку переваг.

Усуваючи необхідність збирати інформацію з реальних подій, синтетичні дані покращують науку про дані, оскільки вони на порядки прискорюють генерацію навчальних даних і побудову наборів даних. В результаті, за короткий проміжок часу можна генерувати величезні обсяги даних. Більше даних можна зімітувати з реальних зразків даних для подій, які трапляються нечасто.

Використання фіктивних наборів даних може допомогти зменшити побоювання щодо конфіденційності даних. Навіть якщо вилучити з набору даних чутливі/ідентифікуючі змінні, інші змінні можуть працювати як ідентифікатори, якщо їх об'єднати, тому зусилля з анонімізації даних можуть виявитися марними... Синтетичні дані не мають цієї проблеми, оскільки вони ніколи не базувалися на реальній особі або реальній події в першу чергу.

Як створити синтетичні тестові дані?

Хоча використання GAN зростає, симульовані дані залишаються кращою альтернативою з двох причин. Ви можете використовувати широкий спектр інструментів для категоризації та сегментації фотографій і відео. Крім того, вони здатні швидко створювати варіанти об'єктів і оточення з різними кольорами та освітленням, а також різноманітними матеріалами і позами.

• Для створення синтетичних даних можна використовувати методи дерев рішень та глибокого навчання.

Некласичні мультимодальні розподіли даних можуть бути створені за допомогою дерев рішень, навчених на реальних вибірках даних. Ці алгоритми генерують дані, які тісно пов'язані з початковими навчальними даними. Коли типовий розподіл даних відомий, фірма може створювати синтетичні дані.

• Варіаційний автокодер та генеративна змагальна мережа - два поширені підходи на основі глибокого навчання для створення синтетичних даних.

Моделі з використанням кодерів і декодерів відомі як VAE, або некеровані апріорні моделі навчання. Кодер у ШНМ стискає синтетичні дані для глибокого навчання в менший, більш керований набір даних, який потім аналізує і використовує декодер для представлення вихідної інформації. З метою забезпечення найкращого можливого зв'язку між входом і виходом, ШНМ навчається таким чином, щоб вхідні і вихідні дані були майже ідентичними в усіх відношеннях.