הפתגם האחרון של נתונים שהם השמן החדש נכון, ובדיוק כמו הדלק הרגיל שלך, זה הופך להיות קשה להשיג.
ובכל זאת, נתונים מהעולם האמיתי מזין את יוזמות למידת המכונה ויוזמות AI של כל ארגון. עם זאת, השגת נתוני הכשרה איכותיים עבור הפרויקטים שלהם היא אתגר. הסיבה לכך היא שרק חברות בודדות יכולות לגשת לזרם נתונים בעוד שהשאר מייצרות בעצמן. ונתוני האימון העשויים בעצמם הנקראים נתונים סינתטיים הם יעילים, לא יקרים וזמינים.
אבל מה בדיוק נתונים סינתטיים? איך עסק יכול לייצר את הנתונים האלה, להתגבר על האתגרים ולמנף את היתרונות שלו?
מה זה נתונים סינתטיים?
נתונים סינתטיים הם נתונים שנוצרו על ידי מחשב שהופכים במהירות לחלופה לנתונים מהעולם האמיתי. במקום להיאסף מתיעוד מהעולם האמיתי, אלגוריתמי מחשב מייצרים נתונים סינתטיים.
נתונים סינתטיים הם באופן מלאכותי נוצר על ידי אלגוריתמים או הדמיות מחשב המשקפות סטטיסטית או מתמטית נתונים מהעולם האמיתי.
לנתונים סינתטיים, על פי מחקר, יש את אותן תכונות ניבוי כמו לנתונים בפועל. הוא נוצר על ידי מודלים של דפוסים ומאפיינים סטטיסטיים של נתונים מהעולם האמיתי.
מגמות בתעשייה?
לפי גרטנר מחקר, נתונים סינתטיים יכולים להיות טובים יותר למטרות אימון בינה מלאכותית. מוצעים כי נתונים סינתטיים יכולים לפעמים להוכיח שהם מועילים יותר מנתונים אמיתיים שנאספו מאירועים, אנשים או חפצים ממשיים. יעילות הנתונים הסינטטיים הזו היא הסיבה לכך למידה עמוקה מפתחי רשתות עצביות משתמשים בה יותר ויותר כדי לפתח דגמי AI מתקדמים.
דוח על נתונים סינתטיים חזה שעד 2030, רוב הנתונים המשמשים מודל למידת מכונה מטרות האימון יהיו נתונים סינתטיים שנוצרו באמצעות סימולציות ממוחשבות, אלגוריתמים, מודלים סטטיסטיים ועוד. עם זאת, נתונים סינתטיים מהווים פחות מ-1% מנתוני השוק כיום, אולם על ידי 2024 הוא צפוי לתרום יותר מ-60% מכלל הנתונים שנוצרו.
למה להשתמש בנתונים סינתטיים?
בעוד יישומי AI מתקדמים מפותחים, חברות מתקשות לרכוש כמויות גדולות של מערכי נתונים איכותיים לאימון מודלים של ML. עם זאת, נתונים סינתטיים מסייעים למדעני נתונים ומפתחים להתגבר על האתגרים הללו ולפתח מודלים של ML אמינים ביותר.
אבל למה לעשות שימוש בנתונים סינתטיים?
הזמן הדרוש לכך ליצור נתונים סינתטיים הוא הרבה פחות מאשר רכישת נתונים מאירועים או חפצים אמיתיים. חברות יכולות לרכוש נתונים סינתטיים ולפתח מערך נתונים מותאם עבור הפרויקט שלהן מהר יותר מאשר מערכי נתונים תלויים בעולם האמיתי. לכן, בתוך תקופה קצרה, חברות יכולות לשים את ידיהן על נתוני איכות מוערים ומתויגים.
לדוגמה, נניח שאתה צריך נתונים על אירועים שמתרחשים לעתים רחוקות או כאלה שיש להם מעט מאוד נתונים. במקרה זה, ניתן להפיק נתונים סינתטיים המבוססים על דגימות נתונים בעולם האמיתי, במיוחד כאשר נדרשים נתונים עבור מקרי קצה. יתרון נוסף בשימוש בנתונים סינתטיים הוא שהוא מבטל את חששות הפרטיות מכיוון שהנתונים אינם מבוססים על אף אדם או אירוע קיים.
נתונים מוגדלים ואנונימיים לעומת נתונים סינתטיים
אין לבלבל בין נתונים סינתטיים לבין נתונים מוגדלים. הגדלת נתונים היא טכניקה שמפתחים משתמשים בהם כדי להוסיף קבוצה חדשה של נתונים למערך נתונים קיים. לדוגמה, הם עשויים להאיר תמונה, לחתוך או לסובב.
נתונים אנונימיים מסיר את כל פרטי המזהה האישיים בהתאם למדיניות ותקנים ממשלתיים. לכן, נתונים אנונימיים הם חיוניים ביותר בעת פיתוח מודלים פיננסיים או בריאותיים.
אמנם נתונים אנונימיים או מוגדלים אינם נחשבים כחלק נתונים סינתטיים. אבל מפתחים יכולים ליצור נתונים סינתטיים. על ידי שילוב של שתי טכניקות אלה, כמו מיזוג שתי תמונות של מכוניות, אתה יכול לפתח תמונה סינתטית חדשה לגמרי של מכונית.
סוגי נתונים סינתטיים
מפתחים משתמשים בנתונים סינתטיים מכיוון שהם מאפשרים להם להשתמש בנתונים באיכות גבוהה המסווה מידע סודי אישי תוך שמירה על האיכויות הסטטיסטיות של נתונים מהעולם האמיתי. נתונים סינתטיים מתחלקים בדרך כלל לשלוש קטגוריות עיקריות:
סינטטי לגמריי
הוא אינו מכיל מידע מהנתונים המקוריים. במקום זאת, תוכנית מחשב לייצור נתונים משתמשת בפרמטרים מסוימים מהנתונים המקוריים, כגון צפיפות תכונות. לאחר מכן, תוך שימוש במאפיין כזה בעולם האמיתי, הוא מייצר באופן אקראי צפיפות תכונות משוערת בהתבסס על שיטות יצירתיות, מה שמבטיח פרטיות נתונים מלאה במחיר של מציאות הנתונים.
סינטטי חלקית
זה מחליף ערכים מסוימים של נתונים סינתטיים בנתונים מהעולם האמיתי. בנוסף, נתונים סינתטיים חלקית מחליפים פערים מסוימים הקיימים בנתונים המקוריים, ומדעני נתונים משתמשים במתודולוגיות מבוססות מודלים כדי ליצור נתונים אלה.
היברידי
הוא משלב גם נתונים מהעולם האמיתי וגם נתונים סינתטיים. סוג זה של נתונים בוחר רשומות אקראיות ממערך הנתונים המקורי ומחליף אותן ברשומות סינתטיות. הוא מספק את היתרונות של נתונים סינתטיים וסינטטיים חלקית על ידי שילוב של פרטיות נתונים עם שירות.
מקרי שימוש לנתונים סינתטיים?
למרות שנוצר על ידי אלגוריתם מחשב, נתונים סינתטיים מייצגים נתונים אמיתיים בצורה מדויקת ומהימנה. יתר על כן, ישנם מקרי שימוש רבים עבור נתונים סינתטיים. עם זאת, השימוש בו מורגש מאוד כתחליף לנתונים רגישים, במיוחד בסביבות שאינן ייצור לצורך הדרכה, בדיקות וניתוח. כמה ממקרי השימוש הטובים ביותר של נתונים סינתטיים הם:
הדרכה
האפשרות לקבל מודל ML מדויק ואמין תלויה בנתונים עליהם הוא מאומן. וגם, מפתחים תלויים בנתונים סינתטיים כשהם בעולם האמיתי נתוני אימונים קשה להשיג. מכיוון שנתונים סינתטיים מעלים את הערך של נתונים מהעולם האמיתי ומסירים דגימות שאינן (אירועים או דפוסים נדירים), הם עוזרים להגביר את היעילות של מודלים של AI.
בדיקות
כאשר בדיקות מונעות נתונים הן קריטיות לפיתוח ולהצלחת מודל ה-ML, יש להשתמש בנתונים סינתטיים. הסיבה לכך שמידע סינתטי הוא הרבה יותר קל לשימוש ומהיר יותר לרכישה מאשר נתונים מבוססי כללים. זה גם ניתן להרחבה, אמין וגמיש.
אָנָלִיזָה
נתונים סינתטיים נקיים מהטיה שקיימת בדרך כלל בנתונים מהעולם האמיתי. זה הופך נתונים סינתטיים למערך נתונים המתאים מאוד למודלים של בדיקת מאמץ בינה מלאכותית של אירועים נדירים. זה גם מנתח את התנהגות מודל הנתונים האפשרית.
היתרונות של נתונים סינתטיים
מדעני נתונים תמיד מחפשים נתונים באיכות גבוהה שהם אמינים, מאוזנים, ללא הטיה ומייצגים דפוסים ניתנים לזיהוי. חלק מהיתרונות של שימוש בנתונים סינתטיים כוללים:
- קל יותר להפיק נתונים סינתטיים, פחות זמן להעיר, ויותר מאוזן.
- מכיוון שהנתונים הסינתטיים משלימים נתונים מהעולם האמיתי, זה מקל על מילוי פערי הנתונים בעולם האמיתי
- זה ניתן להרחבה, גמיש ומבטיח הגנה על פרטיות או מידע אישי.
- הוא נקי משכפול נתונים, הטיה ואי דיוקים.
- יש גישה לנתונים הקשורים למקרי קצה או אירועים נדירים.
- יצירת הנתונים מהיר יותר, זול יותר ומדויק יותר.
אתגרים של מערכי נתונים סינתטיים
בדומה לכל מתודולוגיה חדשה של איסוף נתונים, אפילו נתונים סינתטיים כרוכים באתגרים.
אל האני ראשון האתגר העיקרי הוא נתונים סינתטיים לא מגיעים עם חריגים. למרות שהוסרו ממערכי נתונים, החריגים המתרחשים באופן טבעי הקיימים בנתונים מהעולם האמיתי עוזרים לאמן את המודלים של ML בצורה מדויקת.
אל האני איכות נתונים סינתטיים יכול להשתנות לאורך מערך הנתונים. מכיוון שהנתונים נוצרים באמצעות נתוני זרעים או קלט, איכות הנתונים הסינטטית תלויה באיכות נתוני ה-Seed. אם יש הטיה בנתוני הזרע, אתה יכול להניח בבטחה שתהיה הטיה בנתונים הסופיים.
כותבים אנושיים צריכים לבדוק מערכי נתונים סינתטיים ביסודיות כדי להבטיח דיוק על ידי שימוש בכמה שיטות בקרת איכות.
שיטות להפקת נתונים סינתטיים
יש לפתח מודל אמין שיכול לחקות מערך נתונים אותנטי כדי ליצור נתונים סינתטיים. לאחר מכן, בהתאם לנקודות הנתונים הקיימות במערך הנתונים האמיתי, ניתן ליצור נקודות דומות במערך הנתונים הסינתטיים.
כדי לעשות זאת, מדעני נתונים לעשות שימוש ברשתות עצביות המסוגלות ליצור נקודות נתונים סינתטיות הדומות לאלו הקיימות בהפצה המקורית. חלק מהאופן שבו רשתות עצביות מייצרות נתונים הם:
קידוד אוטומטי משתנה
מקודדים אוטומטיים וריאציוניים או VAE תופסים הפצה מקורית, ממירים אותה להפצה סמויה והופכים אותה חזרה למצב המקורי. תהליך הקידוד והפענוח הזה מביא ל'שגיאת שחזור'. מודלים אלה ליצירת נתונים ללא פיקוח מיומנים בלמידת המבנה המולד של הפצת נתונים ופיתוח מודל מורכב.
רשתות אדפרסיביות כלליות
בניגוד למקודדים אוטומטיים וריאציות, מודל לא מפוקח, רשתות יריביות יצירתיות, או GAN, הוא מודל מפוקח המשמש לפיתוח ייצוגי נתונים מציאותיים ומפורטים ביותר. בשיטה זו, שניים רשתות עצביות מאומנים - רשת מחוללים אחת תייצר נקודות נתונים מזויפות, והמאבחן השני ינסה לזהות נקודות נתונים אמיתיות ומזויפות.
לאחר מספר סבבי אימון, המחולל יהפוך להיות מיומן ביצירת נקודות נתונים מזויפות אמינות ומציאותיות לחלוטין שהמאבחן לא יוכל לזהות. GAN עובד הכי טוב בעת יצירת סינטטי נתונים בלתי מובנים. עם זאת, אם הוא לא נבנה והוכשר על ידי מומחים, הוא יכול ליצור נקודות מידע מזויפות בכמות מוגבלת.
שדה קרינה עצבית
שיטת יצירת נתונים סינתטית זו משמשת בעת יצירת תצוגות חדשות של סצינת תלת מימד קיימת שנראית חלקית. Neural Radiance Field או NeRF אלגוריתם מנתח קבוצה של תמונות, קובע נקודות מוקד בהן, אינטרפולציה ומוסיף נקודות מבט חדשות על התמונות. על ידי הסתכלות על תמונת תלת מימד סטטית כסצנת 3D נעה, היא מנבאת את כל התוכן של כל ווקסל. על ידי חיבור לרשת העצבית, NeRF ממלא היבטים חסרים של התמונה בסצנה.
למרות שה-Nerf פונקציונלי מאוד, הוא איטי לעיבוד ואימון ועלול ליצור תמונות לא ניתנות לשימוש באיכות נמוכה.
אז איפה אתה יכול להשיג נתונים סינתטיים?
עד כה, רק כמה ספקי מערכי נתונים מתקדמים ביותר להכשרה הצליחו לספק נתונים סינתטיים באיכות גבוהה. אתה יכול לקבל גישה לכלי קוד פתוח כגון כספת נתונים סינתטיים. עם זאת, אם ברצונך לרכוש מערך נתונים אמין ביותר, שייפ הוא המקום הנכון ללכת אליו, מכיוון שהם מציעים מגוון רחב של שירותי הדרכה וביאורים. יתרה מכך, הודות לניסיונם ולפרמטרי האיכות המבוססים שלהם, הם פונים לתעשייה רחבה ומספקים מערכי נתונים למספר פרויקטים של ML.