Γρήγορες Έννοιες: Συνθετικά Δεδομένα

März 6, 2023 0 Von admin

Γρήγορες Έννοιες: Συνθετικά Δεδομένα

Τι είναι τα Συνθετικά Δεδομένα;

Τα συνθετικά δεδομένα είναι σχολιασμένες πληροφορίες που παράγονται τεχνητά όπως και μια εναλλακτική στα δεδομένα του πραγματικού κόσμου. Αυτά τα δεδομένα δημιουργούνται στον ψηφιακό κόσμο χρησιμοποιώντας τεχνολογία στον καθρέφτη πραγματικές πηγές. Αν και μπορεί να είναι τεχνητό, συνθμιΤα δεδομένα tic είναι συγκρίσιμα με τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου. Η έρευνα δείχνει ότι μπορεί να είναι εξίσου καλόρε, αν όχι καλύτερα, από τα δεδομένα που συλλέγονται για πραγματικά αντικείμενα, γεγονότα ή άτομα για εκπαίδευση α μηχανική εκμάθηση (ML) μοντέλο. Ο στόχος ενός συνθετικού δεδομένων είναι να είναι αρκετά ευέλικτο και αξιόπιστο βοήθεια τρένο ML Μodels.

Ποια είναι τα οφέλη των συνθετικών δεδομένων;

Ταχύτερος χρόνος επεξεργασίας. Συνθετικά δεδομένα ππεριορίζει την ανάγκη συλλογής πληροφοριών από συμβάντα στον πραγματικό κόσμο, καθιστώντας δυνατή τη δημιουργία δεδομένων και τη δημιουργία ενός συνόλου δεδομένων πολύ πιο γρήγορα. Αυτό σημαίνει ότι μπορούν να δημιουργηθούν γρήγορα σημαντικές ποσότητες δεδομένων.
Αυτοματοποιημένη επισήμανση δεδομένων. Ο χρόνος που απαιτείται για την επισήμανση δεδομένων μπορεί να μειωθεί σημαντικά με την αυτόματη επισήμανση των δεδομένων καθώς δημιουργούνται. Innodata’s πλατφόρμα σχολιασμού έχει κατασκευαστεί για να απορροφά συνθετικά δεδομένα γρήγορα και αποτελεσματικά.
Μειωμένο κόστος. Οι επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν συχνά την πρόκληση της απόκτησης μεγάλων συνόλων δεδομένων για την έγκαιρη εκπαίδευση ενός αποτελεσματικού μοντέλου. Είναι ακριβό και χρονοβόρο η μη αυτόματη ταξινόμηση δεδομένων. Τα συνθετικά δεδομένα, ωστόσο, μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις και τους επιστήμονες δεδομένων να ξεπεράσουν αυτές τις προκλήσεις και να αναπτύξουν αξιόπιστα μοντέλα ML πιο γρήγορα και με χαμηλότερο κόστος.
Μυστικότητα. Τα συνθετικά σύνολα δεδομένων μπορούν να μειώσουν τις ανησυχίες για το απόρρητο. Με δεδομένα πραγματικού κόσμου, ακόμα κι αν οι ευαίσθητες ή αναγνωρίσιμες μεταβλητές αφαιρεθούν από το σύνολο δεδομένων, άλλες μεταβλητές μπορεί να εξακολουθούν να λειτουργούν ως αναγνωριστικά όταν συνδυάζονται, καθιστώντας την κρυπτογράφηση δεδομένων αναποτελεσματική. Δεδομένου ότι τα συνθετικά δεδομένα δεν προέρχονται από πραγματικά άτομα ή γεγονότα, αυτά τα αναγνωριστικά δεν υπάρχουν, επομένως το απόρρητο δεν αποτελεί πρόβλημα.
Πρόληψη μεροληψίας. Τα φυσικά σύνολα δεδομένων παρουσιάζουν συχνά προκαταλήψεις που μπορούν να εξαπλωθούν περαιτέρω. Τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να προστεθούν σε ένα σύνολο δεδομένων για να εξισορροπηθεί η αναπαράσταση και να μετριαστεί η προκατάληψη.
Θήκες άκρων. Τα συνθετικά δεδομένα είναι ωφέλιμα για περιβλήματα άκρων, τα οποία είναι κρίσιμα για την επιτυχία ενός μοντέλου. Οι ακραίες περιπτώσεις είναι σενάρια που μοιάζουν με τον πρωταρχικό στόχο μιας τεχνητής νοημοσύνης αλλά διαφέρουν σημαντικά. Για παράδειγμα, κατά τη δημιουργία ενός ταξινομητή εικόνας, αντικείμενα που είναι ορατά μόνο εν μέρει μπορούν να θεωρηθούν ως ακμές.
Μοντελοποίηση απρόβλεπτων γεγονότων. Τα αυθεντικά δεδομένα εξαρτώνται πάντα από προηγούμενα περιστατικά, γεγονός που καθιστά δύσκολη την πρόβλεψη μοναδικών γεγονότων στο μέλλον. Τέτοιες προβλέψεις είναι δυνατές μόνο με τη χρήση συνθετικών δεδομένων υπό όρους, η οποία προσθέτει συνθήκες στη γεννήτρια δεδομένων δημιουργώντας μια συνθετική έξοδο που αντιπροσωπεύει γεγονότα που δεν έχουν συμβεί στο παρελθόν.

Ποιες είναι οι προκλήσεις των συνθετικών δεδομένων;

Ενώ η χρήση συνθετικών δεδομένων έχει πολλά οφέλη, υπάρχουν επίσης μερικές προκλήσεις:

Ποιότητα. Ενώ η ποιότητα είναι πάντα πρωταρχικό μέλημα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, είναι ιδιαίτερα σημαντική για τα συνθετικά δεδομένα επειδή πρέπει να είναι αρκετά αξιόπιστα και ευέλικτα ώστε να βελτιώνουν τις προβλέψεις μοντέλων. Τα συνθετικά δεδομένα υψηλής ποιότητας διατηρούν την ίδια υποκείμενη δομή και στατιστικές κατανομές με τα δεδομένα στα οποία βασίζονται. Τα συνθετικά δεδομένα δεν πρέπει να διακρίνονται από τα πραγματικά δεδομένα όταν εκτελούνται σωστά.
Διαφορετικά σύνολα δεδομένων. Η ποικιλία και η ποικιλομορφία είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική εκπαίδευση μοντέλων και την προσομοίωση δεδομένων πραγματικού κόσμου. Για παράδειγμα, στον πραγματικό κόσμο ένα μοντέλο ML μπορεί να επιφορτιστεί με την εξέταση τιμολόγια που θα μπορούσε να λερωθεί, να σκιστεί ή να φωτογραφηθεί με κακό φωτισμό. Τα συνθετικά τιμολόγια που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση αυτού του μοντέλου θα πρέπει να περιλαμβάνουν παρόμοια χαρακτηριστικά, προκειμένου το μοντέλο να έχει καλή απόδοση στο έδαφος.
Δημιουργία Τυχαίας. Τόσο οι άνθρωποι όσο και οι παραδοσιακοί υπολογιστές αγωνίζονται να παράγουν τυχαιοποίηση καλά. Μετά από κάποιο χρονικό διάστημα, αρχίζουν να εμφανίζονται μοτίβα που μπορεί να μην αντιπροσωπεύουν με ακρίβεια την τυχαιότητα του πραγματικού κόσμου. Επομένως, θα είναι δύσκολο να προσομοιωθεί η γνήσια τυχαιότητα στα συνθετικά δεδομένα έως ότου ο κβαντικός υπολογισμός γίνει πιο προσιτός. Ωστόσο, υπάρχουν προσεγγίσεις για την προσέγγιση της τυχαιότητας, όπως τα μοντέλα παραγωγής υπό όρους. Το κλειδί είναι να χρησιμοποιήσετε την κατάλληλη τυχαιοποίηση για την εκπαίδευση.

Πώς ξεκινάτε με τη χρήση συνθετικών δεδομένων;

Το Innodata μπορεί να σας βοηθήσει στη χρήση συνθετικών δεδομένων για εσάς πιο περίπλοκες πρωτοβουλίες. Η Innodata προσφέρει ολοκληρωμένες λύσεις για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων υψηλής ποιότητας διάφορος βιομηχανες. Είτε προσπαθείτε να βελτιώσετε το δικό σας ML μοντέλα ή δοκιμάστε τις εφαρμογές σας με ρεαλιστικά δεδομένα, η Innodata μπορεί να παρέχει τα δεδομένα που χρειάζεστε. Επισκέψου το Innodata AI Data Marketplace για να μάθετε περισσότερα για το επιμελημένο, εκτός ραφιού της Innodata συνθετικός σύνολα δεδομένων.