Syntetická data: Jejich užitečnost pro lepší modely umělé inteligence

Data samozřejmě hraje klíčovou roli ve firmách, které digitalizují. Ale zatímco poptávka po vysoké kvalitě a velkém množství dat roste, často narazíme na výzvy jako omezení soukromí a nedostatek dostatečných dat pro specializované úkoly. Zde přichází koncept syntetických dat jako průlomové řešení.

Proč syntetická data?

1. Soukromí a bezpečnost: V odvětvích, kde je soukromí velkým problémem, jako je zdravotnictví nebo finance, poskytují syntetická data způsob, jak chránit citlivé informace. Protože data nepocházejí přímo od jednotlivců, riziko porušení soukromí je výrazně sníženo.
2. Dostupnost a rozmanitost: Specifické datové sady, zejména v úzce specializovaných oblastech, mohou být vzácné. Syntetická data mohou tyto mezery vyplnit generováním údajů, které by jinak bylo obtížné získat.
3. Trénink a validace: Ve světě AI a strojového učení je potřeba velkého množství dat k efektivnímu tréninku modelů. Syntetická data lze použít k rozšíření tréninkových datových sad a zlepšení výkonu těchto modelů.

Aplikace

• Zdravotnictví: Vytvářením syntetických pacientských záznamů mohou výzkumníci studovat vzory nemocí, aniž by používali skutečná data pacientů, čímž je zajištěno soukromí.
• Autonomní vozidla: Pro testování a trénink samořiditelných aut je potřeba velké množství dopravních dat. Syntetická data mohou generovat realistické dopravní scénáře, které pomáhají zlepšit bezpečnost a efektivitu těchto vozidel.
• Finanční modelování: Ve finančním sektoru lze syntetická data použít k simulaci tržních trendů a provádění analýz rizik, aniž by bylo nutné odhalovat citlivé finanční informace.

Příklad:  Synteticky generovaná místnost

Výzvy a úvahy

Ačkoliv přináší mnoho výhod, existují také výzvy. Zajištění kvality a přesnosti těchto dat je zásadní. Nepřesné syntetické datové sady mohou vést k zavádějícím výsledkům a rozhodnutím. Dále je důležité najít rovnováhu mezi používáním syntetických a reálných dat, aby byl získán úplný a přesný obraz. Navíc lze syntetická data použít ke snížení nerovnováh (BIAS) v datové sadě. Velké jazykové modely používají generovaná data, protože již prostudovaly internet a potřebují ještě více tréninkových dat, aby se zlepšily.

Závěr

Syntetická data jsou slibným vývojem ve světě analýzy dat a machine learning. Nabízejí řešení problémů s ochranou soukromí a zlepšují dostupnost dat. Jsou také neocenitelná pro trénink pokročilých algoritmů. Jak tuto technologii dále rozvíjíme a integrujeme, je nezbytné zajistit kvalitu a integritu dat, abychom mohli plně využít potenciál syntetických dat.

Potřebujete pomoc s efektivním využitím AI? Využijte naše consultancy diensten