Sintetički podaci: Korist za bolje AI modele

Podaci naravno igraju ključnu ulogu u tvrtkama koje se digitaliziraju. No, dok raste potražnja za podacima visoke kvalitete i velikih količina, često nailazimo na izazove poput ograničenja privatnosti i nedostatka dovoljnih podataka za specijalizirane zadatke. Ovdje se koncept sintetičkih podataka pojavljuje kao revolucionarno rješenje.

Zašto sintetički podaci?

1. Privatnost i Sigurnost: U sektorima gdje je privatnost velika briga, poput zdravstva ili financija, dodatni podaci nude način za zaštitu osjetljivih informacija. Budući da podaci ne potječu izravno od pojedinaca, značajno se smanjuje rizik od povreda privatnosti.
2. Dostupnost i raznolikost: Specifični skupovi podataka, osobito u nišnim područjima, mogu biti rijetki. Sintetički podaci mogu popuniti te praznine generiranjem podataka koji bi inače bili teški za pribaviti.
3. Obuka i validacija: U svijetu umjetne inteligencije i strojnog učenja potrebne su velike količine podataka za učinkovitu obuku modela. Sintetički podaci mogu se koristiti za proširenje skupova podataka za obuku i poboljšanje performansi tih modela.

Primjene

• Zdravstvo: Stvaranjem sintetičkih pacijentskih kartona, istraživači mogu proučavati obrasce bolesti bez korištenja stvarnih pacijentskih podataka, čime se osigurava privatnost.
• Autonomna Vozila: Za testiranje i obuku autonomnih vozila potrebne su velike količine prometnih podataka. Sintetički podaci mogu generirati realistične prometne scenarije koji pomažu u poboljšanju sigurnosti i učinkovitosti ovih vozila.
• Financijsko Modeliranje: U financijskom sektoru, sintetički podaci mogu se koristiti za simulaciju tržišnih trendova i provođenje analize rizika bez otkrivanja osjetljivih financijskih informacija.

Primjer:   Sintetički generirana soba

Izazovi i razmatranja

Iako nudi mnoge prednosti, postoje i izazovi. Ključno je osigurati kvalitetu i točnost ovih podataka. Naime, netočni sintetički skupovi podataka mogu dovesti do zavaravajućih rezultata i odluka. Osim toga, važno je pronaći ravnotežu između korištenja sintetičkih podataka i stvarnih podataka kako bi se dobila potpuna i točna slika. Nadalje, dodatni podaci mogu se koristiti za smanjenje neravnoteža (PRISTRANOSTI) u skupu podataka. Veliki jezični modeli koriste generirane podatke jer su jednostavno već pročitali Internet i trebaju više podataka za obuku kako bi postali bolji.

Zaključak

Sintetički podaci su obećavajući razvoj u svijetu analize podataka i strojno učenje. Oni nude rješenje za probleme privatnosti, poboljšavaju dostupnost podataka. Također su neprocjenjivi za obuku naprednih algoritama. Dok razvijamo i integriramo ovu tehnologiju, ključno je osigurati kvalitetu i cjelovitost podataka kako bismo iskoristili puni potencijal sintetičkih podataka.

Trebate pomoć u učinkovitoj primjeni umjetne inteligencije? Iskoristite naše konzultantske usluge