Khi bước vào lĩnh vực AI, bạn sẽ thường bắt gặp thuật ngữ 'dữ liệu tổng hợp'. Nói một cách đơn giản, dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo nhằm sao chép dữ liệu trong thế giới thực.
Mặt khác, dữ liệu do con người tạo ra là dữ liệu truyền thống, được con người thu thập và có thể là bất kỳ thứ gì, từ tương tác trên mạng xã hội, giao dịch tiền bạc, cách bạn tương tác với phần mềm cụ thể, cuộc trò chuyện giữa hai người, tập dữ liệu hóa đơn, bộ sưu tập hình ảnh, v.v.
Khi nhu cầu về dữ liệu chất lượng cao ngày càng tăng, chúng ta đang chứng kiến hai xu hướng: mọi người đang thúc đẩy máy AI tạo ra dữ liệu tổng hợp càng gần với dữ liệu do con người tạo ra càng tốt và một số người khăng khăng sử dụng dữ liệu do con người tạo ra vì họ tin rằng nó có khả năng biểu đạt và chân thực.
Vì vậy, trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá mọi thứ bạn cần biết về dữ liệu do con người tạo ra và dữ liệu tổng hợp.
Dữ liệu do con người tạo ra hay dữ liệu thực tế là gì?
Để bắt đầu, bạn đang đọc bài viết này và Google đang tìm hiểu xem bạn dành bao nhiêu thời gian trên trang web này, điều này sẽ được sử dụng để cải thiện SEO và trải nghiệm người dùng nói chung. Nói cách khác, dữ liệu do con người tạo ra không gì khác ngoài dữ liệu được thu thập từ mọi người thông qua nhiều hoạt động khác nhau, bao gồm tương tác trên mạng xã hội, giao dịch thương mại điện tử, khảo sát, đầu vào cảm biến, v.v.
Phần quan trọng nhất của dữ liệu do con người tạo ra là nó thể hiện hành vi, ý kiến và mô hình trong thế giới thực, thường được ghi lại trong môi trường tự nhiên.
Sau đây là một số nguồn dữ liệu do con người tạo ra:
- Hoạt động Internet: Con người phản ứng thế nào với các bài đăng, lượt nhấp, tìm kiếm và đánh giá trên mạng xã hội.
- Lịch sử mua hàng: Hồ sơ mua sắm trực tuyến, thói quen chi tiêu, v.v.
- Dữ liệu cảm biến: Thiết bị thông minh, hệ thống IoT và thiết bị đeo.
- Thông tin phản hồi: Khảo sát, đánh giá sản phẩm, phỏng vấn, trò chuyện qua tổng đài và thăm dò ý kiến.
Ưu và nhược điểm của con người tạo ra
Ưu điểm:
- Dữ liệu thực tế: Dữ liệu do con người tạo ra cung cấp một đại diện thực sự về cách mọi người suy nghĩ, hành động và đưa ra quyết định trong các tình huống thực tế. Tính xác thực này vô cùng quý giá, trong đó việc hiểu được các tương tác và sở thích tự nhiên của người dùng là điều cần thiết để tạo ra những trải nghiệm có ý nghĩa và hấp dẫn.
- Bối cảnh: Vẻ đẹp của dữ liệu do con người tạo ra nằm ở bối cảnh bao gồm các sắc thái văn hóa, thời gian và tình huống.
- Xác nhận: Dữ liệu là có thật và có thể dễ dàng kiểm tra chéo với các dữ liệu khác để đảm bảo độ chính xác (điều mà bạn không thể làm được với dữ liệu tổng hợp).
Nhược điểm:
- Chi phí và khả năng mở rộng: Đây là nhược điểm lớn nhất của dữ liệu do con người tạo ra vì việc thu thập dữ liệu từ các nguồn xác thực khá tốn kém và không thể mở rộng quy mô cho các tác vụ cụ thể về dữ liệu như học máy.
- Bảo mật: Dữ liệu do con người tạo ra có thể nhạy cảm và mang tính cá nhân. Nếu không được xử lý đúng cách, nó có thể ảnh hưởng đến cuộc sống cá nhân của hàng trăm người.
- Xu hướng: Con người có thành kiến và dữ liệu do họ tạo ra cũng vậy. Dữ liệu do con người tạo ra có thể phản ánh thành kiến của xã hội và có thể thiếu tính đa dạng.
Ứng dụng của dữ liệu thực tế
phù hợp túi tiền
Cung cấp thông tin chi tiết về hành trình của bệnh nhân, việc tuân thủ điều trị và kết quả sức khỏe.
Dịch vụ tài chính
Đẩy mạnh đánh giá rủi ro, chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận bằng cách sử dụng dữ liệu giao dịch thực tế của khách hàng.
Hệ thống tự trị
Được sử dụng để đào tạo xe tự lái xử lý các tình huống thực tế, điều kiện đường sá và mô hình giao thông.
Hành vi bán lẻ và người tiêu dùng
Theo dõi tương tác thực tế của khách hàng, xu hướng mua hàng và sở thích để tiếp thị được cá nhân hóa.
Dữ liệu tổng hợp là gì?
Như tên gọi của nó, dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách nhân tạo dựa trên các tình huống cụ thể. Ví dụ, bạn có thể tạo dữ liệu tổng hợp cho một danh sách tên ngẫu nhiên để thử nghiệm một ứng dụng biểu mẫu trông như thế này:
| Họ tên | Độ tuổi |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Sau đây là một số cách tạo dữ liệu tổng hợp:
- Tạo dựa trên quy tắc: Bạn cung cấp các quy tắc và tham số được xác định trước để tạo dữ liệu tổng hợp.
- Mô hình thống kê: Ở đây, các tập dữ liệu tổng hợp được tạo ra bằng cách sao chép các thuộc tính thống kê của dữ liệu thực.
- Kỹ thuật do AI điều khiển: Trong phương pháp này, bạn sử dụng các kỹ thuật AI hiện đại như GAN hoặc bộ mã hóa tự động biến thiên để tạo ra dữ liệu tổng hợp phức tạp.
Ứng dụng của dữ liệu tổng hợp
Đào tạo mô hình AI
Cho đến nay, đây là trường hợp sử dụng quan trọng nhất của dữ liệu tổng hợp vì bạn cần một lượng lớn dữ liệu có thể được mở rộng để đào tạo mô hình AI của mình.
Xe tự hành
Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để tạo ra môi trường mô phỏng nhằm huấn luyện xe tự hành cho nhiều tình huống khác nhau.
Tăng cường dữ liệu
Dữ liệu tổng hợp cũng được sử dụng để cải thiện các tập dữ liệu hiện có nhằm mang lại kết quả học máy tốt hơn.
Ưu và nhược điểm của dữ liệu tổng hợp
Ưu điểm:
- Bảo vệ quyền riêng tư: Dữ liệu tổng hợp được tạo ra mà không có bất kỳ thông tin thực tế nào về con người và không chứa bất kỳ mã định danh thực tế nào khiến dữ liệu này không bảo mật.
- Customization: Dữ liệu tổng hợp có thể được tạo ra với các thông số và quy tắc cụ thể, giúp tùy chỉnh dữ liệu theo nhu cầu cụ thể.
- Khả năng mở rộng: Đây là một lợi thế lớn nữa của dữ liệu tổng hợp so với dữ liệu do con người tạo ra, bạn có thể mở rộng dữ liệu tổng hợp theo nhu cầu của mình.
- Hiệu quả chi phí: Vì có thể tạo ra dữ liệu bằng máy tính và cho phép tạo ra dữ liệu với số lượng lớn nên nó được coi là khá tiết kiệm chi phí so với dữ liệu do con người tạo ra.
Nhược điểm:
- Thiếu góc nhìn thực tế: Đây có lẽ là nhược điểm lớn nhất của việc sử dụng dữ liệu tổng hợp vì dữ liệu được thiết kế kém có thể dễ dàng không phản ánh được thế giới thực.
- Kiểm tra nghiêm ngặt: Để tạo ra dữ liệu tổng hợp chính xác, bạn phải thực hiện thử nghiệm nghiêm ngặt để căn chỉnh dữ liệu được tạo ra với các mẫu dữ liệu thực tế.
- Chuyên môn kỹ thuật: Không giống như dữ liệu do con người tạo ra, việc tạo ra dữ liệu tổng hợp chính xác đòi hỏi các kỹ năng và công cụ tiên tiến.
Sự khác biệt chính giữa dữ liệu do con người tạo ra và dữ liệu tổng hợp
Sau đây là một số khác biệt chính giữa dữ liệu do con người tạo ra và dữ liệu tổng hợp:
| Yếu tố | Dữ liệu do con người tạo ra | Dữ liệu tổng hợp |
| nguồn | Hoạt động và tương tác của con người | Các mô hình thuật toán và AI điều khiển |
| Chi phí | Tốn kém để thu thập và dán nhãn | Hiệu quả về mặt chi phí ở quy mô lớn |
| Bias | Phản ánh những thành kiến trong thế giới thực | Được kiểm soát trong quá trình tạo ra |
| Quyền riêng tư | Nguy cơ vi phạm dữ liệu | Bản chất ẩn danh |
| khả năng mở rộng | Bị giới hạn bởi hoạt động của con người | Dễ dàng mở rộng |
| Sự đa dạng của trường hợp sử dụng | Giới hạn bởi tính khả dụng | Có thể tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể |
Shaip có thể giúp gì?
Shaip là một trong những nền tảng hàng đầu với mạng lưới toàn cầu gồm hơn 30,000 chuyên gia dữ liệu lành nghề trải rộng trên hơn 100 quốc gia và hơn 150 ngôn ngữ. Bằng cách bổ sung sự đa dạng về cơ sở dữ liệu này , chúng tôi đảm bảo bạn nhận được dữ liệu đáp ứng độ chính xác và hiệu quả cao.
Đối với những trường hợp mà quyền riêng tư là ưu tiên hàng đầu, Shaip có thể giúp bạn bằng cách tạo ra dữ liệu tổng hợp được tùy chỉnh theo nhu cầu của bạn và tuân thủ tất cả các quy định về quyền riêng tư. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe , Shaip có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp mô phỏng các báo cáo bệnh nhân mà không làm lộ thông tin nhạy cảm.
Shaip không chỉ là nhà cung cấp dữ liệu mà còn là đối tác chiến lược cam kết giúp các tổ chức khai thác tiềm năng thực sự của AI.
