Syntetiske data: Nytten for bedre AI-modeller

Data spiller naturligvis en afgørende rolle for virksomheder, der digitaliserer. Men i takt med at efterspørgslen efter højkvalitetsdata i store mængder stiger, støder vi ofte på udfordringer som privatlivsbegrænsninger og mangel på tilstrækkelige data til specialiserede opgaver. Det er her, konceptet om syntetiske data dukker op som en banebrydende løsning.

Hvorfor syntetiske data?

1. Privatliv & Sikkerhed: I sektorer, hvor privatliv er en stor bekymring, såsom sundhedsvæsenet eller finanssektoren, giver ekstra data en måde at beskytte følsomme oplysninger på. Da dataene ikke stammer direkte fra individuelle personer, reduceres risikoen for brud på privatlivets fred betydeligt.
2. Tilgængelighed & Mangfoldighed: Specifikke datasæt, især inden for nicheområder, kan være knappe. Syntetiske data kan udfylde disse huller ved at generere data, der ellers ville være svære at opnå.
3. Træning & Validering: I verdenen af AI og machine learning er store mængder data nødvendige for effektivt at træne modeller. Syntetiske data kan bruges til at udvide træningsdatasæt og forbedre ydeevnen af disse modeller.

Anvendelser

• Sundhedsvæsen: Ved at skabe syntetiske patientjournaler kan forskere studere sygdomsmønstre uden at bruge rigtige patientdata, hvilket sikrer privatlivets fred.
• Autonome Køretøjer: Til test og træning af selvkørende biler er store mængder trafikdata nødvendige. Syntetiske data kan generere realistiske trafiksituationer, der hjælper med at forbedre sikkerheden og effektiviteten af disse køretøjer.
• Finansiel Modellering: Inden for den finansielle sektor kan syntetiske data bruges til at simulere markedstendenser og udføre risikoanalyser uden at afsløre følsomme finansielle oplysninger.

Eksempel:   Et syntetisk genereret rum

Udfordringer og overvejelser

Selvom det giver mange fordele, er der også udfordringer. Det er afgørende at sikre kvaliteten og nøjagtigheden af disse data. Unøjagtige syntetiske datasæt kan nemlig føre til vildledende resultater og beslutninger. Derudover er det vigtigt at finde en balance mellem brugen af syntetiske data og virkelige data for at opnå et fuldstændigt og præcist billede. Ydermere kan ekstra data bruges til at reducere ubalancer (BIAS) i et datasæt. Store sprogmodeller bruger genererede data, fordi de simpelthen har gennemlæst internettet og har brug for endnu mere træningsdata for at blive bedre.

Konklusion

Syntetiske data er en lovende udvikling inden for dataanalyse og maskinlæring. De tilbyder en løsning på privatlivsproblemer og forbedrer datatilgængeligheden. De er også uvurderlige til træning af avancerede algoritmer. Mens vi fortsætter med at udvikle og integrere denne teknologi, er det afgørende at sikre datakvaliteten og -integriteten for fuldt ud at realisere potentialet i syntetiske data.

Brug for hjælp til effektivt at anvende AI? Udnyt vores konsulentydelser