ברגע שתזין את תחום הבינה המלאכותית, לעתים קרובות תתקל במונח 'נתונים סינתטיים'. במילים פשוטות, הנתונים הסינתטיים הם נתונים שנוצרו באופן מלאכותי שנועדו לשכפל את הנתונים בעולם האמיתי.
מצד שני, נתונים שנוצרו על ידי אדם הם נתונים מסורתיים, שנאספים על ידי בני אדם ויכולים להיות כל דבר, החל מאינטראקציות במדיה חברתית, עסקאות כסף, איך אתה מתקשר עם תוכנה ספציפית, שיחות של שני אנשים, מערכי נתונים של חשבוניות, איסוף תמונות וכו'.
ככל שהביקוש לנתונים איכותיים עולה, אנו עדים לשתי מגמות: אנשים דוחפים מכונות בינה מלאכותית לייצר נתונים סינתטיים קרוב ככל האפשר לנתונים שנוצרו על ידי אדם, ויש אנשים שמתעקשים על נתונים שנוצרו על ידי אדם כפי שהם מאמינים שיש. ביטוי ומציאות לזה.
אז במאמר זה, נחקור את כל מה שאתה צריך לדעת על נתונים שנוצרו על ידי אדם ונתונים סינתטיים.
מה זה נתונים שנוצרו על ידי אדם או נתונים מהעולם האמיתי?
בתור התחלה, אתה קורא את המאמר הזה וגוגל לומדת כמה זמן אתה מבלה באתר זה אשר ישמש לשיפור קידום אתרים וחווית משתמש כוללת. במילים אחרות, נתונים שנוצרו על ידי אדם אינם אלא נתונים שנאספים מאנשים באמצעות פעילויות שונות, כולל אינטראקציות במדיה חברתית, עסקאות מסחר אלקטרוני, סקרים, כניסות חיישנים ועוד.
החלק החשוב ביותר בנתונים שנוצרו על ידי האדם הוא שהם מייצגים התנהגויות, דעות ודפוסים בעולם האמיתי, הנלכדים לעתים קרובות בסביבות טבעיות.
הנה כמה מקורות לנתונים שנוצרו על ידי אדם:
- פעילות באינטרנט: איך בני אדם מגיבים לפוסטים, קליקים, חיפושים וביקורות ברשתות חברתיות.
- היסטוריית רכישות: שיאי קניות באינטרנט, דפוסי הוצאות וכו'.
- נתוני חיישן: מכשירים חכמים, מערכות IoT וציוד לביש.
- משוב: סקרים, סקירות מוצרים, ראיונות, שיחות מוקד טלפוני וסקרים.
יתרונות וחסרונות של יצירת האדם
יתרונות:
- נתונים אמיתיים: נתונים שנוצרו על ידי אדם מספקים ייצוג אמיתי של האופן שבו אנשים חושבים, פועלים ומקבלים החלטות בתרחישים בעולם האמיתי. אותנטיות זו חשובה מאין כמותה, כאשר הבנת האינטראקציות וההעדפות הטבעיות של המשתמשים חיונית ליצירת חוויות משמעותיות ומרתקות.
- הקשר: היופי של נתונים שנוצרו על ידי אדם הוא הקשר הכולל ניואנסים תרבותיים, זמניים ומצביים.
- אימות: הנתונים אמיתיים וניתן בקלות להצליב אותם עם נתונים אחרים לצורך דיוק (מה שלא ניתן עם נתונים סינתטיים).
חסרונות:
- עלות ומדרגיות: זהו החיסרון הגדול ביותר של נתונים שנוצרו על ידי אדם שכן איסוף הנתונים ממקורות אותנטיים הוא די יקר ואינו יכול להתאים אותו למשימות ספציפיות לנתונים כמו למידת מכונה.
- פרטיות: הנתונים שנוצרו על ידי אדם עשויים להיות רגישים ואישיים. אם לא יטופל נכון, זה עלול להשפיע על חייהם האישיים של מאות אנשים.
- הטיות: בני אדם מוטים וכך גם הנתונים שנוצרו. נתונים שנוצרו על ידי אדם יכולים לשקף הטיות חברתיות ועשויים להיות חסרי גיוון.
יישומים של נתונים מהעולם האמיתי
בריאות
מספק תובנות לגבי מסעות מטופלים, דבקות בטיפול ותוצאות בריאותיות.
שירותים פיננסיים
מניע הערכות סיכונים, ניקוד אשראי וזיהוי הונאה באמצעות נתוני עסקאות לקוחות בפועל.
מערכות אוטונומיות
משמש בהכשרת כלי רכב בנהיגה עצמית לטיפול בתרחישים אמיתיים, תנאי כביש ודפוסי תנועה.
קמעונאות והתנהגות צרכנים
עוקב אחר אינטראקציות אמיתיות של לקוחות, מגמות רכישה והעדפות לשיווק מותאם אישית.
מה זה נתונים סינתטיים?
כפי שהשם מרמז, הנתונים הסינתטיים נוצרים באופן מלאכותי על סמך תרחישים ספציפיים. לדוגמה, אתה יכול ליצור נתונים סינתטיים עבור רשימה אקראית של שמות לבדיקת יישום טופס שייראה כך:
| שם | גיל |
| אליס | 25 |
| שילינג | 30 |
| צ'רלי | 22 |
| דיאנה | 28 |
| איתן | 35 |
הנה כמה מהדרכים להפקת נתונים סינתטיים:
- דור מבוסס כללים: אתה מספק כללים ופרמטרים מוגדרים מראש ליצירת נתונים סינתטיים.
- מודלים סטטיסטיים: כאן, מערכי הנתונים הסינתטיים נוצרים על ידי שכפול המאפיינים הסטטיסטיים של הנתונים האמיתיים.
- טכניקות מונעות בינה מלאכותית: בגישה זו, אתה משתמש בטכניקות AI מודרניות כמו GANs או מקודדים אוטומטיים וריאציות כדי ליצור נתונים סינתטיים מורכבים.
יישומים של נתונים סינתטיים
אימון מודל AI
ללא ספק, זהו מקרה השימוש החשוב ביותר של נתונים סינתטיים מכיוון שאתה צריך כמות גדולה של נתונים שניתן לשנות את קנה המידה כדי לאמן את מודל הבינה המלאכותית שלך.
כלי רכב אוטונומיים
ניתן להשתמש בנתונים סינתטיים ליצירת סביבות מדומה להכשרת כלי רכב אוטונומיים עבור תרחישים מרובים.
הגדלת נתונים
נתונים סינתטיים משמשים גם כדי לשפר את מערכי הנתונים הקיימים לתוצאות טובות יותר של למידת מכונה.
יתרונות וחסרונות של נתונים סינתטיים
יתרונות:
- הגנת פרטיות: הנתונים הסינטטיים נוצרים ללא כל מידע אמיתי על בני אדם ואינם מכילים מזהים בעולם האמיתי אשר הופכים אותם לידידותיים לפרטיות.
- התאמה אישית: ניתן להפיק את הנתונים הסינטטיים עם פרמטרים וכללים ספציפיים מה שהופך אותם להתאמה אישית ביותר בהתאם לצרכים הספציפיים.
- מדרגיות: זהו יתרון גדול נוסף של נתונים סינתטיים בהשוואה לנתונים שנוצרו על ידי אדם, אתה יכול להתאים את הנתונים הסינתטיים לפי הצרכים שלך.
- יעילות מחיר: מכיוון שניתן להפיק אותו דרך מחשבים ומאפשר לייצר נתונים בכמויות גדולות, הוא נחשב לחסכוני למדי בהשוואה לנתונים שנוצרו על ידי אדם.
חסרונות:
- חוסר פרספקטיבה בעולם האמיתי: זה חייב להיות החסרון הגדול ביותר של שימוש בנתונים סינתטיים שכן נתונים מעוצבים בצורה גרועה יכולים בקלות להיכשל בייצג את העולם האמיתי.
- בדיקות קפדניות: יצירת נתונים סינתטיים מדויקים מחייבת אותך לבצע בדיקות קפדניות כדי ליישר את הנתונים שנוצרו עם דפוסי הנתונים בפועל.
- מומחיות טכנית: בניגוד לנתונים שנוצרו על ידי אדם, יצירת נתונים סינתטיים מדויקים דורשת מיומנויות וכלים מתקדמים.
ההבדלים העיקריים בין נתונים שנוצרו על ידי אדם וסינתטיים
להלן כמה מההבדלים העיקריים בין נתונים שנוצרו על ידי אדם לנתונים סינתטיים:
| אספקט | נתונים שנוצרו על ידי אדם | נתונים סינתטיים |
| מָקוֹר | פעילויות ואינטראקציות אנושיות | מודלים אלגוריתמיים ומונעי בינה מלאכותית |
| עלות | יקר לאיסוף ולתיוג | חסכוני בקנה מידה |
| הטיה | משקף הטיות בעולם האמיתי | נשלט במהלך הדור |
| פרטיות | סיכון של פרצות מידע | אנונימי מטבעו |
| בקרת מערכות ותקשורת | מוגבל על ידי פעילות אנושית | ניתן להרחבה בקלות |
| השתמש ב-Case Diversity | מוגבל לפי זמינות | ניתן להתאמה אישית לצרכי נישה |
איך שייפ יכול לעזור?
שייפ היא אחת הפלטפורמות המובילות ויש לה רשת גלובלית של למעלה מ-30,000 מומחי נתונים מיומנים המשתרעת על פני 100+ מדינות ו-150+ שפות. על ידי הוספה מגוון כזה של מסדי נתונים, אנו מבטיחים שתקבל את הנתונים העונים על דיוק ויעילות.
עבור התרחישים שבהם הפרטיות היא בראש סדר העדיפויות, שייפ יכולה לעזור לך על ידי הפקת נתונים סינתטיים המותאמים לצרכים שלך ומתיישרים עם כל תקנות הפרטיות. בתחום הבריאות, למשל, שייפ יכולה ליצור נתונים סינתטיים המחקים דיווחי מטופלים מבלי לחשוף מידע רגיש.
שייפ היא יותר מסתם ספקית נתונים - היא שותף אסטרטגי המחויב לעזור לארגונים לנצל את הפוטנציאל האמיתי של AI.
