Увійшовши в область штучного інтелекту, ви часто зустрічатимете термін «синтетичні дані». Простіше кажучи, синтетичні дані — це штучно створені дані, створені для дублювання даних реального світу.
З іншого боку, дані, створені людиною, — це традиційні дані, які збираються людьми. Це може бути будь-яке: взаємодія в соціальних мережах, грошові операції, те, як ви взаємодієте з певним програмним забезпеченням, розмови двох осіб, набори даних рахунків-фактур, збір зображень тощо.
Оскільки попит на високоякісні дані зростає, ми спостерігаємо дві тенденції: люди змушують машини ШІ генерувати синтетичні дані, якомога ближчі до даних, створених людиною, а деякі люди наполягають на даних, створених людьми, як вони вважають, що вони є. вираження та реальність до нього.
Тому в цій статті ми розглянемо все, що вам потрібно знати про створені людиною дані та синтетичні дані.
Що таке дані, створені людиною, чи дані реального світу?
По-перше, ви читаєте цю статтю, і Google дізнається, скільки часу ви витрачаєте на цей веб-сайт, який буде використано для покращення SEO та загального досвіду користувача. Іншими словами, дані, створені людиною, — це не що інше, як дані, які збираються від людей за допомогою різних дій, включаючи взаємодію в соціальних мережах, транзакції електронної комерції, опитування, введення датчиків тощо.
Найважливішою частиною даних, створених людиною, є те, що вони представляють реальну поведінку, думки та моделі, часто зафіксовані в природному середовищі.
Ось деякі джерела даних, створених людиною:
- Інтернет активність: Як люди реагують на публікації в соціальних мережах, кліки, пошуки та відгуки.
- Історія покупок: Записи онлайн-покупок, моделі витрат тощо.
- Дані датчика: Розумні пристрої, системи IoT і переносні пристрої.
- Зворотній зв'язок: Опитування, огляди продуктів, співбесіди, розмови в кол-центрі та опитування.
Плюси і мінуси створеного людиною
Плюси:
- Реальні дані: Дані, створені людиною, дають правдиве уявлення про те, як люди думають, діють і приймають рішення в реальних сценаріях. Ця автентичність є безцінною, оскільки розуміння природної взаємодії та вподобань користувача є важливим для створення значущого та захоплюючого досвіду.
- Контекст: Краса створених людьми даних полягає в контексті, який включає культурні, часові та ситуаційні нюанси.
- Перевірка: Дані є реальними, і їх можна легко перевірити на точність з іншими даними (чого неможливо з синтетичними даними).
Мінуси:
- Вартість і масштабованість: Це найбільший недолік даних, створених людиною, оскільки збір даних із автентичних джерел досить дорогий і його неможливо масштабувати для завдань, пов’язаних із даними, наприклад машинного навчання.
- Безпека: Дані, створені людиною, можуть бути конфіденційними та особистими. Якщо не поводитися належним чином, це може вплинути на особисте життя сотень людей.
- Упередження: Люди упереджені, як і дані, які вони створюють. Дані, створені людиною, можуть відображати суспільні упередження та можуть мати брак різноманітності.
Застосування реальних даних
Охорона здоров'я
Надає уявлення про подорожі пацієнтів, прихильність до лікування та наслідки для здоров’я.
Фінансові послуги
Стимулює оцінку ризиків, оцінку кредитоспроможності та виявлення шахрайства, використовуючи фактичні дані про транзакції клієнтів.
Автономні системи
Використовується для навчання безпілотних транспортних засобів для роботи в реальних ситуаціях, дорожніх умовах і схемах руху.
Роздрібна торгівля та поведінка споживачів
Відстежує реальну взаємодію з клієнтами, тенденції покупок і вподобання для персоналізованого маркетингу.
Що таке синтетичні дані?
Як випливає з назви, синтетичні дані генеруються штучно на основі конкретних сценаріїв. Наприклад, ви можете створити синтетичні дані для випадкового списку імен для тестування програми форми, яка виглядатиме так:
| ІМ'Я | вік |
| Аліса | 25 |
| боб | 30 |
| Чарлі | 22 |
| Діана | 28 |
| Етан | 35 |
Ось кілька способів створення синтетичних даних:
- Генерація на основі правил: Ви надаєте заздалегідь визначені правила та параметри для створення синтетичних даних.
- Статистичні моделі: Тут синтетичні набори даних створюються шляхом копіювання статистичних властивостей реальних даних.
- Методи, керовані ШІ: У цьому підході ви використовуєте сучасні методи штучного інтелекту, такі як GAN або варіаційні автокодери, щоб генерувати складні синтетичні дані.
Застосування синтетичних даних
Навчання моделі ШІ
Безумовно, це найважливіший випадок використання синтетичних даних, оскільки вам потрібна велика кількість даних, які можна масштабувати, щоб навчити вашу модель ШІ.
Автономні транспортні засоби
Синтетичні дані можна використовувати для створення змодельованих середовищ для навчання автономних транспортних засобів для кількох сценаріїв.
Збільшення даних
Синтетичні дані також використовуються для вдосконалення наявних наборів даних для кращих результатів машинного навчання.
Плюси і мінуси синтетичних даних
Плюси:
- Захист конфіденційності: Синтетичні дані генеруються без будь-якої реальної інформації про людей і не містять реальних ідентифікаторів, що робить їх безпечними для конфіденційності.
- Налаштування: Синтетичні дані можна генерувати з певними параметрами та правилами, що робить їх надзвичайно адаптованими відповідно до конкретних потреб.
- Масштаб Це ще одна велика перевага синтетичних даних порівняно з даними, створеними людиною, ви можете масштабувати синтетичні дані відповідно до своїх потреб.
- Ефективність витрат: Оскільки він може бути згенерований за допомогою комп’ютера та дозволяє генерувати дані у великих обсягах, він вважається досить економічно ефективним порівняно з даними, створеними людиною.
Мінуси:
- Відсутність перспективи реального світу: Це, мабуть, найбільший мінус використання синтетичних даних, оскільки погано розроблені дані можуть легко не відображати реальний світ.
- Суворе тестування: Створення точних синтетичних даних вимагає від вас ретельного тестування, щоб узгодити згенеровані дані з фактичними шаблонами даних.
- Технічна експертиза: На відміну від даних, створених людиною, для створення точних синтетичних даних потрібні передові навички та інструменти.
Ключові відмінності між створеними людиною та синтетичними даними
Ось деякі з ключових відмінностей між даними, створеними людиною, і синтетичними даними:
| Аспект | Дані, створені людиною | Синтетичні дані |
| Source | Людська діяльність та взаємодія | Алгоритмічні та керовані ШІ моделі |
| Коштувати | Дорого збирати та маркувати | Економічно ефективний у масштабі |
| Зсув | Відображає упередження реального світу | Контролюється під час генерації |
| Конфіденційність | Ризик витоку даних | За своєю суттю анонімний |
| масштабованість | Обмежений діяльністю людини | Легко масштабується |
| Різноманітність випадків використання | Обмежено наявністю | Налаштовується відповідно до потреб ніші |
Як Шайп може допомогти?
Shaip — одна з провідних платформ, яка має глобальну мережу з понад 30 000 кваліфікованих спеціалістів з обробки даних, що охоплюють понад 100 країн та понад 150 мов. Завдяки такому розмаїттю баз даних ми гарантуємо, що ви отримаєте дані, які відповідають вимогам точності та ефективності.
У сценаріях, де конфіденційність є першочерговим пріоритетом, Shaip може допомогти вам, створивши синтетичні дані, налаштовані відповідно до ваших потреб та відповідають усім нормам конфіденційності. Наприклад, у сфері охорони здоров'я Shaip може створювати синтетичні дані, що імітують звіти пацієнтів, не розкриваючи конфіденційну інформацію.
Shaip — це більше, ніж просто постачальник даних — це стратегічний партнер, який прагне допомогти організаціям розкрити справжній потенціал ШІ.
