מדריך שימושי לנתונים סינתטיים, השימושים, הסיכונים והיישומים שלהם

היתרונות של נתונים סינתטיים על פני נתונים אמיתיים

היתרונות העיקריים של מערכי נתונים סינתטיים מעל מערכי נתונים מקוריים יש לו

• עם נתונים סינתטיים, ניתן ליצור כמות אינסופית של נתונים לפי דרישת הדגם.
• עם נתונים סינתטיים, אפשר לבנות מערך נתונים איכותי שיכול להיות מסוכן ויקר לאיסוף.
• עם נתונים סינתטיים, ניתן לרכוש נתונים באיכות גבוהה המסומנים אוטומטית ומוסמנים.
• יצירת נתונים והערה אינם כמו דורש זמן רב כפי שזה עם נתונים אמיתיים.

מדוע להשתמש בנתונים סינתטיים (נתונים סינתטיים לעומת נתונים אמיתיים)

נתונים אמיתיים יכולים להיות מסוכנים לרכישת

והכי חשוב, נתונים אמיתיים יכולים לפעמים להיות מסוכנים לרכישת. אם אתה לוקח רכבים אוטונומיים, למשל, לא ניתן לצפות שה-AI תסתמך רק על נתונים מהעולם האמיתי כדי לבדוק את הדגם. הבינה המלאכותית שמפעילה את הרכב האוטונומי צריכה לבחון את הדגם על הימנעות מתקלות, אבל לשים יד על התרסקות יכול להיות מסוכן, יקר ולא אמין - מה שהופך סימולציות לאפשרות היחידה לבדיקה.

נתונים אמיתיים עשויים להתבסס על אירועים נדירים

אם קשה להשיג את הנתונים האמיתיים בגלל נדירות האירוע, אז נתונים סינתטיים הם הפתרון היחיד. ניתן להשתמש בנתונים סינתטיים ליצירת נתונים המבוססים על אירועים נדירים כדי לאמן את המודלים.

ניתן להתאים נתונים סינתטיים

נתונים סינתטיים ניתנים להתאמה אישית ולשליטה על ידי המשתמש. כדי לוודא שהנתונים הסינתטיים לא יחמיצו מקרי קצה, ניתן להשלים אותם בנתונים אמיתיים. בנוסף, ניתן לשלוט על תדירות האירועים, התפוצה והגיוון על ידי המשתמש.

נתונים סינתטיים מגיעים עם הערה אוטומטית

אחת הסיבות מדוע נתונים סינתטיים מועדפים על פני נתונים אמיתיים היא שהם מגיעים עם ביאור מושלם. במקום להוסיף הערות ידנית לנתונים, נתונים סינתטיים מגיעים עם הערות אוטומטיות עבור כל אובייקט. אינך צריך לשלם תוספת עבור תיוג נתונים, מה שהופך נתונים סינתטיים לבחירה חסכונית יותר.

נתונים סינתטיים מאפשרים הערת נתונים שאינם גלויים

ישנם כמה אלמנטים בנתונים חזותיים שבני אדם מטבעם אינם מסוגלים לפרש, ובכך להעיר. זוהי אחת הסיבות העיקריות לדחיפה של התעשייה לכיוון נתונים סינתטיים. לדוגמה, יישומים שפותחו על בסיס תמונות אינפרא אדום או ראיית מכ"ם יכולים לעבוד רק על הערת נתונים סינתטיים מכיוון שהעין האנושית לא יכולה להבין את התמונות.

היכן ניתן ליישם נתונים סינתטיים?

עם שחרור כלים ומוצרים חדשים, נתונים סינתטיים עשויים לשחק תפקיד מרכזי בפיתוח של מודלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה.

נכון לעכשיו, נתונים סינתטיים ממונפים באופן נרחב על ידי - ראייה ממוחשבת ונתונים טבלאיים.

עם ראייה ממוחשבת, דגמי AI מזהים דפוסים בתמונות. מצלמות, המצוידות ביישומי ראייה ממוחשבת, נמצאות בשימוש בתעשיות רבות כגון רחפנים, רכב ורפואה. נתונים טבלאיים מקבלים משיכה רבה מחוקרים. נתונים סינתטיים פותחים דלתות לפיתוח יישומים לבריאות שהיו מוגבלים עד כה עקב חששות להפרת פרטיות.

אתגרי נתונים סינתטיים

ישנם שלושה אתגרים עיקריים לשימוש בנתונים סינתטיים. הם:

צריך לשקף את המציאות

נתונים סינתטיים צריכים לשקף את המציאות בצורה מדויקת ככל האפשר. עם זאת, לפעמים זה בלתי אפשרי ליצור נתונים סינתטיים שאינו מכיל אלמנטים של נתונים אישיים. מצד שני, אם הנתונים הסינתטיים אינם משקפים את המציאות, הם לא יוכלו להציג דפוסים הדרושים לאימון ובדיקות מודל. אימון המודלים שלך על נתונים לא מציאותיים אינו מייצר תובנות אמינות.

צריך להיות חסר משוא פנים

בדומה לנתונים אמיתיים, נתונים סינתטיים עשויים להיות גם רגישים להטיה היסטורית. נתונים סינתטיים עשויים לשחזר הטיות אם הם נוצרים בצורה מדויקת מדי מהנתונים האמיתיים. מדעני נתונים צריך לקחת בחשבון הטיה בעת פיתוח מודלים של ML כדי לוודא שהנתונים הסינתטיים החדשים שנוצרו מייצגים יותר את המציאות.

צריך להיות נקי מדאגות פרטיות

אם הנתונים הסינתטיים שנוצרו מנתוני העולם האמיתי דומים מדי זה לזה, אז גם הם יכולים ליצור את אותן בעיות פרטיות. כאשר נתונים מהעולם האמיתי מכילים מזהים אישיים, אז הנתונים הסינתטיים שנוצרו על ידם יכולים להיות כפופים גם לתקנות הפרטיות.

מחשבות אחרונות: נתונים סינתטיים פותחים אפשרויות חדשות

כאשר אתה מציב נתונים סינתטיים ונתונים מהעולם האמיתי זה מול זה, הנתונים הסינתטיים אינם רחוקים מאחור בשלוש ספירות - איסוף נתונים מהיר יותר, גמישות ומדרגיות. על ידי כוונון הפרמטרים, ניתן ליצור מערך נתונים חדש שעשוי להיות מסוכן לאיסוף או שלא יהיה זמין במציאות.

נתונים סינתטיים מסייעים בחיזוי, בציפייה למגמות בשוק ובתכנון תוכניות חזקות לעתיד. יתר על כך, ניתן להשתמש בנתונים סינתטיים כדי לבדוק את אמיתות המודלים, הנחת היסוד שלהם ותוצאות שונות.

לבסוף, נתונים סינתטיים יכולים לעשות דברים הרבה יותר חדשניים ממה שהנתונים האמיתיים יכולים להשיג. בעזרת נתונים סינתטיים אפשר להזין מודלים בתרחישים שיתנו לנו הצצה לעתיד שלנו.