隨著技術的進步，機器學習模型使用的數據一直短缺。 為了填補這一空白，生成或模擬了大量合成數據/人工數據來訓練 ML 模型。 原始數據收集儘管高度可靠，但通常既昂貴又耗時，因此對模擬數據的需求不斷增長，這些模擬數據可能準確也可能不准確，並模仿現實世界的經驗。 下面的文章只是試圖探討利弊。
合成數據的前景如何，何時使用？
綜合數據 是算法生成的，而不是由現實世界的事件產生的。 真實數據，是從現實世界中直接觀察到的。 它用於獲得最佳見解。 儘管真實數據很有價值，但由於隱私問題，它通常價格昂貴、收集耗時且不可行。 因此，合成數據成為真實數據的次要/替代，可用於開發準確和 先進的人工智能模型。 這 人工生成的數據 與真實數據一起使用來構建一個增強的數據集，該數據集沒有被真實數據的固有缺陷所困擾。
合成數據最好用於測試新開發的系統，其中真實數據不可用或有偏差。 合成數據還可以補充真實數據，這些數據很小、不可共享、不可使用和不可移動。
合成數據對於 AI 的未來是否必不可少？
數據科學 專業人員將信息引入 AI 模型以開發可用於產品演示和內部原型設計的合成數據。 例如，金融機構可以使用合成數據來模擬市場波動和行為，以識別欺詐並做出更好的決策。
合成數據還用於提高機器學習模型的準確性和效率。 真實世界數據 無法解釋現實世界中可能發生或可能發生的事件的所有組合。 合成數據可用於為現實世界中尚未發生的邊緣案例和事件生成見解。
合成數據的風險是什麼？
合成數據的主要優勢之一無疑是成本效益和缺乏隱私問題。 然而，它也有一系列的限制和風險。
首先，合成數據的質量通常取決於幫助創建和開發它的模型。 此外，在使用合成數據之前，它必須經過各種驗證步驟，通過將其與人工註釋的真實數據模型進行比較來確保其結果的準確性。
合成數據也可能具有誤導性，並且不能完全不受隱私問題的影響。 此外，合成數據的獲取者可能會減少，因為它可能被認為是假的或不合標準的。
最後，關於使用方法的問題 創建合成數據 也可能出現。 還需要回答有關數據生成技術透明度的問題。
為什麼要使用合成數據？
對於許多企業來說，在預設的時間範圍內獲取大量質量數據來訓練模型是一項挑戰。 此外，手動標記數據是一個緩慢且昂貴的過程。 這就是為什么生成合成數據可以幫助企業克服這些挑戰并快速開發可靠模型的原因。
合成數據減少了對 原始數據 並限制捕獲它的需要。 這是一種更簡單、經濟高效且省時的數據集生成方法。 與現實世界的數據相比，可以在更短的時間內開發出大量質量數據。 它對於基於邊緣事件（很少發生的事件）生成數據特別有用。 此外，合成數據可以在生成時自動標記和註釋，從而減少數據標記所需的時間。
當隱私問題和數據安全是首要問題時， 合成數據集 可以用來降低風險。 現實世界的數據需要被匿名化以被認為是可用的 訓練數據. 即使使用匿名化（例如從數據集中刪除標識符），另一個變量仍然可以充當識別變量。 幸運的是，合成數據從未如此，因為它從未基於真實的人或真實的事件。
合成數據相對於真實數據的優勢
合成數據集的主要優勢 原始數據集 是
- 使用合成數據，可以根據模型要求生成無限量的數據。
- 使用合成數據，可以構建一個有風險且收集成本高的高質量數據集。
- 使用合成數據，可以獲得自動標記和註釋的高質量數據。
- 數據生成和註釋不如 耗時的 與真實數據一樣。
為什麼使用合成數據（合成數據與真實數據）
獲取真實數據可能很危險
最重要的是，獲取真實數據有時可能很危險。 例如，如果您使用自動駕駛汽車，則不能指望 AI 僅依靠現實世界的數據來測試模型。 運行自動駕駛汽車的 AI 需要測試模型以避免碰撞，但親身體驗碰撞可能是有風險的、昂貴的且不可靠的 - 使模擬成為測試的唯一選擇。
真實數據可能基於罕見事件
如果由於事件的稀有性而難以獲取真實數據，那麼合成數據是唯一的解決方案。 合成數據可用於生成基於罕見事件的數據來訓練模型。
合成數據可定制
合成數據可以由用戶定制和控制。 為確保合成數據不會遺漏邊緣情況，可以補充真實數據。 此外，用戶可以控制事件頻率、分佈和多樣性。
合成數據帶有自動註釋
合成數據優於真實數據的原因之一是它帶有完美的註釋。 合成數據不是手動註釋數據，而是為每個對象提供自動註釋。 您無需為數據標記支付額外費用，這使合成數據成為更具成本效益的選擇。
合成數據允許不可見的數據註釋
視覺數據中有一些元素是人類天生無法解釋和註釋的。 這是行業推動合成數據的主要原因之一。 例如，基於紅外圖像或雷達視覺開發的應用程序只能用於合成數據註釋，因為人眼無法理解圖像。
您可以在哪裡應用合成數據？
隨著新工具和產品的發布，合成數據可能在 人工智能和機器學習模型。
目前，合成數據正被廣泛利用—— 計算機視覺和表格數據.
借助計算機視覺，人工智能模型可以檢測圖像中的模式。 配備計算機視覺應用的相機正被用於無人機、汽車和醫藥等許多行業。 表格數據正受到研究人員的廣泛關注。 合成數據為開發健康應用程序打開了大門，這些應用程序迄今為止由於隱私侵犯問題而受到限制。
合成數據挑戰
使用合成數據存在三個主要挑戰。 他們是：
應該反映現實
合成數據應盡可能準確地反映現實。 然而，有時不可能 生成綜合數據 不包含個人數據元素。 另一方面，如果合成數據不能反映現實，它將無法展示模型訓練和測試所需的模式。 在不切實際的數據上訓練模型不會產生可信的見解。
應該沒有偏見
與真實數據類似，合成數據也可能容易受到歷史偏差的影響。 如果從真實數據中生成的合成數據過於準確，它可能會重現偏差。 數據科學家 在開發 ML 模型時需要考慮偏差，以確保新生成的合成數據更能代表現實。
應該沒有隱私問題
如果從現實世界數據生成的合成數據彼此過於相似，那麼它也會產生相同的隱私問題。 當現實世界的數據包含個人標識符時，它生成的合成數據也可能受到隱私法規的約束。
最後的想法：合成數據開啟了新的可能性
當您將合成數據和真實數據相互對比時，合成數據在三個方面並不落後——更快的數據收集、靈活性和可擴展性。 通過調整參數，可以生成一個新的數據集，該數據集可能收集起來很危險，或者在現實中可能不可用。
合成數據有助於預測、預測市場趨勢並為未來製定穩健的計劃。 而且， 合成數據可用於測試模型的準確性、其前提和各種結果。
最後，合成數據可以做比真實數據更多的創新。 使用合成數據，可以為模型提供場景，讓我們一窺未來。
