Syntetické dáta: Ich prínos pre lepšie modely AI

Dáta zohrávajú pri digitalizácii podnikov samozrejme kľúčovú úlohu. Avšak, zatiaľ čo dopyt po vysokokvalitných a veľkých objemoch dát rastie, často narážame na výzvy, ako sú obmedzenia ochrany súkromia a nedostatok dostatočných údajov pre špecializované úlohy. Tu prichádza koncept syntetických dát ako prelomové riešenie.

Prečo syntetické dáta?

1. Súkromie a bezpečnosť: V sektoroch, kde je ochrana súkromia veľkou obavou, ako je zdravotníctvo alebo financie, poskytujú dodatočné dáta spôsob, ako chrániť citlivé informácie. Keďže dáta nepochádzajú priamo od jednotlivých osôb, riziko porušenia súkromia sa výrazne znižuje.
2. Dostupnosť a diverzita: Špecifické dátové sady, najmä v úzko zameraných oblastiach, môžu byť vzácne. Syntetické dáta môžu tieto medzery zaplniť generovaním údajov, ktoré by bolo inak ťažké získať.
3. Tréning a validácia: Vo svete AI a strojového učenia sú na efektívny tréning modelov potrebné obrovské množstvá dát. Syntetické dáta sa môžu použiť na rozšírenie tréningových súborov a zlepšenie výkonu týchto modelov.

Aplikácie

• Zdravotníctvo: Vytváraním syntetických zdravotných záznamov môžu výskumníci študovať vzorce chorôb bez použitia skutočných údajov o pacientoch, čím sa zaručí ochrana súkromia.
• Autonómne vozidlá: Na testovanie a tréning samoriadiacich vozidiel je potrebné veľké množstvo dopravných údajov. Syntetické údaje môžu generovať realistické dopravné scenáre, ktoré pomáhajú zlepšovať bezpečnosť a efektivitu týchto vozidiel.
• Finančné modelovanie: Vo finančnom sektore sa syntetické údaje môžu použiť na simuláciu trhových trendov a vykonávanie analýz rizík bez odhalenia citlivých finančných informácií.

Príklad:  Synteticky vygenerovaná miestnosť

Výzvy a úvahy

Hoci to prináša mnohé výhody, existujú aj výzvy. Zabezpečenie kvality a presnosti týchto dát je kľúčové. Nepresné syntetické dátové sady totiž môžu viesť k zavádzajúcim výsledkom a rozhodnutiam. Okrem toho je dôležité nájsť rovnováhu medzi použitím syntetických dát a skutočných údajov, aby sme získali úplný a presný obraz. Ďalej sa môžu dodatočné dáta použiť na zníženie nevyváženosti (SKLONU) v dátovej sade. Veľké jazykové modely používajú generované dáta, pretože jednoducho už prečítali internet a potrebujú viac tréningových dát, aby sa zlepšili.

Záver

Syntetické dáta sú sľubným vývojom vo svete dátovej analýzy a strojové učenie. Ponúkajú riešenie problémov s ochranou súkromia, zlepšujú dostupnosť dát. Sú tiež neoceniteľné pri trénovaní pokročilých algoritmov. Zatiaľ čo túto technológiu ďalej rozvíjame a integrujeme, je nevyhnutné zabezpečiť kvalitu a integritu dát, aby sme mohli naplno využiť potenciál syntetických dát.

Potrebujete pomoc s efektívnym využívaním AI? Využite naše konzultačné služby