最新的數據是新油的格言是正確的，就像你的常規燃料一樣，它變得越來越難獲得。
然而， 真實世界的數據 推動任何組織的機器學習和人工智能計劃。 然而，為他們的項目獲取高質量的訓練數據是一個挑戰。 這是因為只有少數公司可以訪問數據流，而其他公司則自己製作。 而這種被稱為合成數據的自製訓練數據是有效、廉價且可用的。
但是到底是什麼 綜合數據? 企業如何生成這些數據、克服挑戰並利用其優勢？
什麼是合成數據？
合成數據是計算機生成的數據，正在迅速成為現實世界數據的替代品。 計算機算法不是從現實世界的文檔中收集，而是生成合成數據。
人工合成的數據 產生 通過統計或數學上反映現實世界數據的算法或計算機模擬。
根據研究，合成數據具有與實際數據相同的預測特性。 它是通過對真實世界數據的統計模式和屬性進行建模而生成的。
行業趨勢？
根據 Gartner公司 研究表明，合成數據可能更好地用於 AI 訓練。 有人建議，合成數據有時可能比從實際事件、人或物體中收集的真實數據更有益。 這種合成數據效率就是為什麼 深入學習 神經網絡開發人員越來越多地使用它來開發高端 AI 模型。
一份關於合成數據的報告預測，到 2030 年，大部分用於 機器學習模型 訓練目的將是通過計算機模擬、算法、統計模型等生成的合成數據。 然而，合成數據目前在市場數據中的佔比不到 1%，然而 2024 預計它將貢獻超過 60% 的生成數據。
為什麼要使用合成數據？
隨著高級 AI 應用程序的開發，公司發現很難獲得大量高質量的數據集來訓練 ML 模型。 然而，合成數據正在幫助數據科學家和開發人員克服這些挑戰並開發高度可信的 ML 模型。
但是為什麼要使用合成數據呢？
需要的時間 生成綜合數據 遠不如從真實事件或對像中獲取數據。 與實際依賴數據集相比，公司可以更快地獲取合成數據並為其項目開發定制數據集。 因此，在簡潔的時間內，公司可以得到帶註釋和標記的質量數據。
例如，假設您需要有關很少發生的事件的數據，或者需要經過很少數據的事件的數據。 在這種情況下，可以根據現實世界的數據樣本生成合成數據，尤其是在邊緣情況需要數據時。 使用合成數據的另一個優點是它消除了隱私問題，因為數據不基於任何現有的人或事件。
增強和匿名與合成數據
合成數據不應與增強數據相混淆。 資料擴充 是開發人員用來向現有數據集添加一組新數據的技術。 例如，它們可能會使圖像變亮、裁剪或旋轉。
匿名數據 根據政府政策和標準刪除所有個人標識符信息。 因此，在開發財務或醫療保健模型時，匿名數據非常重要。
雖然匿名或增強數據不被視為 綜合數據. 但開發人員可以製作合成數據。 通過結合這兩種技術，例如混合兩個汽車圖像，您可以開發出全新的汽車合成圖像。
合成數據的類型
開發人員使用合成數據，因為它允許他們使用掩蓋個人機密信息的高質量數據，同時保留真實數據的統計質量。 綜合數據一般分為三大類：
完全合成
它不包含來自原始數據的信息。 相反，數據生成計算機程序使用原始數據中的某些參數，例如特徵密度。 然後，利用這種現實世界的特徵，它基於生成方法隨機生成估計的特徵密度，以犧牲數據真實性為代價確保完全的數據隱私。
部分合成
它將合成數據的某些特定值替換為真實數據。 此外，部分合成數據取代了原始數據中存在的某些空白，數據科學家採用基於模型的方法來生成這些數據。
雜交種
它結合了真實世界的數據和合成數據。 這種類型的數據從原始數據集中挑選隨機記錄，並用合成記錄替換它們。 它通過將數據隱私與實用程序相結合，提供合成和部分合成數據的好處。
合成數據的用例？
雖然由計算機算法生成，但合成數據準確可靠地代表了真實數據。 此外，合成數據有很多用例。 但是，人們強烈認為它可以替代敏感數據，尤其是在用於培訓、測試和分析的非生產環境中。 合成數據的一些最佳用例是：
技術培訓
擁有準確可靠的 ML 模型的可能性取決於它所訓練的數據。 而且，開發人員在現實世界中依賴合成數據 訓練數據 很難得。 由於合成數據增加了真實世界數據的價值並去除了非樣本（罕見事件或模式），它有助於提高 AI 模型的效率。
測試
當數據驅動測試對 ML 模型的開發和成功至關重要時，必須使用合成數據。 與基於規則的數據相比，合成數據更易於使用且獲取速度更快的原因。 它還具有可擴展性、可靠性和靈活性。
分析
合成數據沒有實際數據中通常存在的偏差。 它使合成數據成為非常適合對罕見事件的 AI 模型進行壓力測試的數據集。 它還分析可能的數據模型行為。
合成數據的優勢
數據科學家一直在尋找可靠、平衡、無偏見並代表可識別模式的高質量數據。 使用合成數據的一些優點包括：
- 合成數據更容易生成，註釋時間更少，並且更平衡。
- 由於合成數據補充了現實世界的數據，因此更容易填補現實世界中的數據空白
- 它是可擴展的、靈活的，並確保隱私或個人信息保護。
- 它沒有數據重複、偏見和不准確。
- 可以訪問與邊緣情況或罕見事件相關的數據。
- 數據生成更快、更便宜、更準確。
合成數據集的挑戰
與任何新的數據收集方法類似，即使是合成數據也面臨挑戰。
第一 主要挑戰是合成數據不附帶 離群. 儘管已從數據集中移除，但現實世界數據中存在的這些自然發生的異常值有助於準確地訓練 ML 模型。
合成數據的質量 可以在整個數據集中變化。 由於數據是使用種子或輸入數據生成的，因此合成數據的質量取決於種子數據的質量。 如果種子數據存在偏差，您可以放心地假設最終數據存在偏差。
人工註釋者應該檢查 合成數據集 通過使用一些質量控制方法徹底確保准確性。
生成合成數據的方法
必須開發一個可以模擬真實數據集的可靠模型來生成合成數據。 然後，根據真實數據集中存在的數據點，可以在合成數據集中生成類似的數據點。
去做這個， 數據科學家 利用能夠創建類似於原始分佈中存在的合成數據點的神經網絡。 神經網絡生成數據的一些方式是：
變體自動編碼器
變分自編碼器或 VAE 採用原始分佈，將其轉換為潛在分佈，然後將其轉換回原始條件。 這種編碼和解碼過程會帶來“重構錯誤”。 這些無監督數據生成模型擅長學習數據分佈的固有結構並開發複雜模型。
生成對抗網絡
與變分自動編碼器不同，無監督模型、生成對抗網絡或 GAN 是用於開發高度真實和詳細的數據表示的監督模型。 在這個方法中，兩個 神經網絡 被訓練——一個生成器網絡將生成假數據點，另一個鑑別器將嘗試識別真實和假數據點。
經過幾輪訓練後，生成器將擅長生成鑑別器無法識別的完全可信和真實的假數據點。 GAN 在生成合成時效果最好 非結構化數據. 但是，如果它不是由專家構建和訓練的，它可能會生成數量有限的假數據點。
神經輻射場
這種合成數據生成方法用於創建現有部分可見 3D 場景的新視圖。 神經輻射場或 NeRF 算法分析一組圖像，確定其中的焦點數據點，並在圖像上插入和添加新的視點。 通過將靜態 3D 圖像視為移動的 5D 場景，它可以預測每個體素的全部內容。 通過連接到神經網絡，NeRF 填補了場景中圖像的缺失部分。
儘管 NeRF 功能強大，但它的渲染和訓練速度很慢，並且可能會生成低質量的不可用圖像。
那麼，您在哪裡可以獲得合成數據？
到目前為止，只有少數高度先進的訓練數據集提供商能夠提供高質量的合成數據。 您可以訪問開源工具，例如 綜合數據庫. 但是，如果您想獲取高度可靠的數據集， 夏普 是正確的去處，因為他們提供廣泛的訓練數據和註釋服務。 此外，由於他們的經驗和既定的質量參數，他們迎合了廣泛的垂直行業並為多個 ML 項目提供數據集。