Синтетикалық деректер: жақсырақ AI модельдері үшін маңызы

Деректер, әрине, сандыққа көшетін компанияларда шешуші рөл атқарады. Бірақ жоғары сапалы және үлкен көлемдегі деректерге сұраныс артқан сайын біз жиі құпиялылық шектеулері мен мамандандырылған тапсырмаларға жеткіліксіз деректер сияқты қиындықтарға жетеміз. Мұнда синтетикалық деректер ұғымы жаңалық енгізетін шешім ретінде пайда болады.

Неліктен синтетикалық деректер?

1. Құпиялылық және Қауіпсіздік: Құпиялылық үлкен алаңдаушылық тудыратын салаларда, мысалы денсаулық сақтау немесе қаржы салаларында, қосымша деректер сезімтал ақпаратты қорғаудың бір әдісін ұсынады. Деректер жеке тұлғалардан тікелей алынбағандықтан, құпиялылық бұзылу қаупі айтарлықтай төмендейді.
2. Қолжетімділік пен әртүрлілік: Белгілі салалардағы арнайы деректер жиынтықтары аз болуы мүмкін. Синтетикалық деректер осы олқылықтарды толтырып, басқаша алу қиын болатын мәліметтерді генерациялай алады.
3. Оқыту және валидация: Жасанды интеллект пен машиналық оқыту әлемінде модельдерді тиімді оқыту үшін үлкен көлемдегі деректер қажет. Синтетикалық деректер оқу жиынтықтарын кеңейту және осы модельдердің көрсеткіштерін жақсарту үшін пайдаланылуы мүмкін.

Қолдану салалары

• Денсаулық сақтау: Синтетикалық пациенттік жазбаларды құру арқылы зерттеушілер науқастардың нақты деректерін пайдаланбай-ақ ауру паттерндерін зерттей алады, бұл жеке өмірдің қорғалуын қамтамасыз етеді.
• Автономды көліктер: Өзін-өзі басқаратын көліктерді тестілеу және оқыту үшін көп көлемдегі көлік трафигі деректері қажет. Синтетикалық деректер осы көліктердің қауіпсіздігі мен тиімділігін жақсартуға көмектесетін шынайы трафик сценариилерін генерациялай алады.
• Қаржылық модельдеу: Қаржы секторында синтетикалық деректер нарықтық тенденцияларды модельдеп, сезімтал қаржылық ақпаратты жарияламай-ақ тәуекелдік талдаулар жасау үшін қолданылуы мүмкін.

Мысал:  Синтетикалық жолмен жасалған бөлме

Қиындықтар және назар аудару қажет мәселелер

Осылайша көптеген артықшылықтарды ұсынғанымен, қиындықтар да бар. Бұл деректердің сапасы мен дәлдігін қамтамасыз ету өте маңызды. Дәлсіз синтетикалық деректер жиынтықтары адастырушы нәтижелер мен шешімдерге әкелуі мүмкін. Сонымен қатар толық және нақты көрініс алу үшін синтетикалық деректер мен нақты деректер арасында тепе-теңдік табу маңызды. Қосымша деректер дерек жиынтығындағы ауытқушылықтарды (БИАС) азайту үшін де пайдалануға болады. Ірі тілдік модельдер жасанды түрде алынған деректерді пайдаланады, өйткені олар интернетті үлкен көлемде оқып шыққан және жақсырақ болу үшін одан да көп жаттығу деректеріне мұқтаж.

Қорытынды

Синтетикалық деректер — деректер талдау әлеміндегі үмітті бағыттардың бірі машиналық оқытуОлар құпиялылық мәселелеріне шешім ұсынады, деректердің қолжетімділігін арттырады және озық алгоритмдерді оқытуда бағалы ресурс болып табылады. Бұл технологияны әрі қарай дамытып, интеграциялауда деректердің сапасы мен тұтастығын қамтамасыз ету өте маңызды, сонда ғана синтетикалық деректердің толық әлеуетін іске асыруға болады.

ЖИ-ні тиімді қолдануға көмек қажет пе? Біздің консалтинг қызметтерімізден