Câu ngạn ngữ mới nhất về dữ liệu là dầu mới là đúng, và cũng giống như nhiên liệu thông thường của bạn, nó đang trở nên khó xuất hiện.
Tuy nhiên, dữ liệu thế giới thực thúc đẩy học máy và các sáng kiến AI của bất kỳ tổ chức nào. Tuy nhiên, để có được dữ liệu đào tạo chất lượng cho các dự án của họ là một thách thức. Đó là bởi vì chỉ một số công ty có thể truy cập một luồng dữ liệu trong khi phần còn lại tự tạo ra. Và dữ liệu đào tạo tự tạo này được gọi là dữ liệu tổng hợp là hiệu quả, rẻ tiền và sẵn có.
Nhưng chính xác là gì dữ liệu tổng hợp? Làm thế nào một doanh nghiệp có thể tạo ra dữ liệu này, vượt qua những thách thức và tận dụng lợi thế của nó?
Dữ liệu tổng hợp là gì?
Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu do máy tính tạo ra nhanh chóng trở thành một sự thay thế cho dữ liệu trong thế giới thực. Thay vì được thu thập từ tài liệu trong thế giới thực, các thuật toán máy tính tạo ra dữ liệu tổng hợp.
Dữ liệu tổng hợp là giả tạo tạo ra bằng các thuật toán hoặc mô phỏng máy tính phản ánh dữ liệu trong thế giới thực về mặt thống kê hoặc toán học.
Dữ liệu tổng hợp, theo nghiên cứu, có tính chất dự đoán tương tự như dữ liệu thực tế. Nó được tạo ra bằng cách mô hình hóa các mẫu thống kê và thuộc tính của dữ liệu trong thế giới thực.
Xu hướng công nghiệp?
Theo Gartner nghiên cứu, dữ liệu tổng hợp có thể tốt hơn cho mục đích đào tạo AI. Người ta cho rằng dữ liệu tổng hợp đôi khi có thể có lợi hơn dữ liệu thực được thu thập từ các sự kiện, con người hoặc đồ vật thực tế. Hiệu quả dữ liệu tổng hợp này là lý do tại sao học kĩ càng Các nhà phát triển mạng thần kinh đang ngày càng sử dụng nó để phát triển các mô hình AI cao cấp.
Một báo cáo về dữ liệu tổng hợp dự đoán rằng vào năm 2030, hầu hết dữ liệu được sử dụng cho mô hình học máy mục đích đào tạo sẽ là dữ liệu tổng hợp được tạo ra thông qua mô phỏng máy tính, thuật toán, mô hình thống kê, v.v. Tuy nhiên, dữ liệu tổng hợp chỉ chiếm dưới 1% dữ liệu thị trường hiện tại, tuy nhiên do 2024 nó dự kiến sẽ đóng góp hơn 60% tổng số dữ liệu được tạo ra.
Tại sao sử dụng dữ liệu tổng hợp?
Khi các ứng dụng AI tiên tiến đang được phát triển, các công ty gặp khó khăn trong việc thu thập số lượng lớn bộ dữ liệu chất lượng để đào tạo các mô hình ML. Tuy nhiên, dữ liệu tổng hợp đang giúp các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu vượt qua những thách thức này và phát triển các mô hình ML có độ tin cậy cao.
Nhưng tại sao lại sử dụng dữ liệu tổng hợp?
Thời gian cần thiết để tạo dữ liệu tổng hợp ít hơn nhiều so với việc thu thập dữ liệu từ các sự kiện hoặc đối tượng thực. Các công ty có thể thu thập dữ liệu tổng hợp và phát triển tập dữ liệu tùy chỉnh cho dự án của họ nhanh hơn so với tập dữ liệu phụ thuộc trong thế giới thực. Vì vậy, trong một khoảng thời gian ngắn gọn, các công ty có thể có được dữ liệu chất lượng được chú thích và gắn nhãn.
Ví dụ: giả sử bạn cần dữ liệu về các sự kiện hiếm khi xảy ra hoặc những sự kiện có rất ít dữ liệu. Trong trường hợp đó, có thể tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên các mẫu dữ liệu trong thế giới thực, đặc biệt khi dữ liệu được yêu cầu cho các trường hợp cạnh. Một ưu điểm khác của việc sử dụng dữ liệu tổng hợp là nó giúp loại bỏ các lo ngại về quyền riêng tư vì dữ liệu không dựa trên bất kỳ người hoặc sự kiện hiện có nào.
Dữ liệu tổng hợp bổ sung và ẩn danh so với dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu tổng hợp không được nhầm lẫn với dữ liệu tăng cường. Tăng dữ liệu là một kỹ thuật mà các nhà phát triển sử dụng để thêm một tập dữ liệu mới vào một tập dữ liệu hiện có. Ví dụ: chúng có thể làm sáng hình ảnh, cắt hoặc xoay.
Dữ liệu ẩn danh xóa tất cả thông tin nhận dạng cá nhân theo chính sách và tiêu chuẩn của chính phủ. Do đó, dữ liệu ẩn danh rất quan trọng khi phát triển các mô hình tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe.
Mặc dù dữ liệu ẩn danh hoặc dữ liệu tăng cường không được coi là một phần của dữ liệu tổng hợp. Nhưng các nhà phát triển có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp. Bằng cách kết hợp hai kỹ thuật này, chẳng hạn như pha trộn hai hình ảnh của ô tô, bạn có thể phát triển một hình ảnh tổng hợp hoàn toàn mới về một chiếc ô tô.
Các loại dữ liệu tổng hợp
Các nhà phát triển sử dụng dữ liệu tổng hợp vì nó cho phép họ sử dụng dữ liệu chất lượng cao để che giấu thông tin bí mật cá nhân trong khi vẫn giữ được chất lượng thống kê của dữ liệu trong thế giới thực. Dữ liệu tổng hợp thường chia thành ba loại chính:
Tổng hợp hoàn toàn
Nó không chứa thông tin từ dữ liệu ban đầu. Thay vào đó, chương trình máy tính tạo dữ liệu sử dụng các tham số nhất định từ dữ liệu gốc, chẳng hạn như mật độ đối tượng. Sau đó, bằng cách sử dụng một đặc tính trong thế giới thực như vậy, nó ngẫu nhiên tạo ra mật độ tính năng ước tính dựa trên các phương pháp tổng hợp, đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu hoàn toàn với chi phí là dữ liệu thực tế.
Tổng hợp một phần
Nó thay thế các giá trị cụ thể nhất định của dữ liệu tổng hợp bằng dữ liệu trong thế giới thực. Ngoài ra, dữ liệu tổng hợp một phần sẽ thay thế những khoảng trống nhất định có trong dữ liệu gốc và các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp luận dựa trên mô hình để tạo ra dữ liệu này.
Hỗn hợp
Nó kết hợp cả dữ liệu thế giới thực và dữ liệu tổng hợp. Loại dữ liệu này chọn các bản ghi ngẫu nhiên từ tập dữ liệu gốc và thay thế chúng bằng các bản ghi tổng hợp. Nó cung cấp các lợi ích của dữ liệu tổng hợp và một phần tổng hợp bằng cách kết hợp quyền riêng tư của dữ liệu với tiện ích.
Các trường hợp sử dụng cho dữ liệu tổng hợp?
Mặc dù được tạo ra bởi một thuật toán máy tính, dữ liệu tổng hợp đại diện cho dữ liệu thực một cách chính xác và đáng tin cậy. Hơn nữa, có rất nhiều trường hợp sử dụng cho dữ liệu tổng hợp. Tuy nhiên, việc sử dụng nó được cảm nhận sâu sắc như một sự thay thế cho dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt là trong các môi trường phi sản xuất để đào tạo, thử nghiệm và phân tích. Một số trường hợp sử dụng tốt nhất của dữ liệu tổng hợp là:
Hội thảo
Khả năng có một mô hình ML chính xác và đáng tin cậy phụ thuộc vào dữ liệu mà nó đang được đào tạo. Và, các nhà phát triển phụ thuộc vào dữ liệu tổng hợp khi trong thế giới thực dữ liệu đào tạo rất khó để đi qua. Vì dữ liệu tổng hợp làm tăng giá trị của dữ liệu trong thế giới thực và loại bỏ các mẫu không phải (sự kiện hoặc mẫu hiếm), nên nó giúp tăng hiệu quả của các mô hình AI.
Kiểm tra
Khi kiểm tra theo hướng dữ liệu là rất quan trọng đối với sự phát triển và thành công của mô hình ML, thì dữ liệu tổng hợp phải được sử dụng. Lý do là dữ liệu tổng hợp dễ sử dụng và thu mua nhanh hơn nhiều so với dữ liệu dựa trên quy tắc. Nó cũng có thể mở rộng, đáng tin cậy và linh hoạt.
nghiên cứu
Dữ liệu tổng hợp không có sai lệch thường xuất hiện trong dữ liệu thế giới thực. Nó làm cho dữ liệu tổng hợp trở thành một bộ dữ liệu phù hợp cho các mô hình AI kiểm tra căng thẳng về các sự kiện hiếm gặp. Nó cũng phân tích hành vi của mô hình dữ liệu có thể.
Ưu điểm của dữ liệu tổng hợp
Các nhà khoa học dữ liệu luôn tìm kiếm dữ liệu chất lượng cao, đáng tin cậy, cân bằng, không có sai lệch và đại diện cho các mẫu có thể nhận dạng được. Một số lợi ích của việc sử dụng dữ liệu tổng hợp bao gồm:
- Dữ liệu tổng hợp dễ tạo hơn, tốn ít thời gian hơn để chú thích và cân bằng hơn.
- Vì dữ liệu tổng hợp bổ sung dữ liệu trong thế giới thực, nên việc lấp đầy khoảng trống dữ liệu trong thế giới thực dễ dàng hơn
- Nó có thể mở rộng, linh hoạt và đảm bảo quyền riêng tư hoặc bảo vệ thông tin cá nhân.
- Nó không bị trùng lặp dữ liệu, sai lệch và không chính xác.
- Có quyền truy cập vào dữ liệu liên quan đến các trường hợp cạnh hoặc các sự kiện hiếm.
- Tạo dữ liệu nhanh hơn, rẻ hơn và chính xác hơn.
Những thách thức của tập dữ liệu tổng hợp
Tương tự như bất kỳ phương pháp thu thập dữ liệu mới nào, ngay cả dữ liệu tổng hợp cũng đi kèm với những thách thức.
Sản phẩm Thành phố điện khí hóa phía tây dãy núi Rocky đầu tiên thách thức lớn là dữ liệu tổng hợp không đi kèm ngoại lệ. Mặc dù bị loại bỏ khỏi tập dữ liệu, những ngoại lệ xuất hiện tự nhiên này hiện diện trong dữ liệu thế giới thực giúp đào tạo chính xác các mô hình ML.
Sản phẩm chất lượng của dữ liệu tổng hợp có thể khác nhau trong toàn bộ tập dữ liệu. Vì dữ liệu được tạo bằng cách sử dụng dữ liệu hạt giống hoặc dữ liệu đầu vào, nên chất lượng dữ liệu tổng hợp phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu hạt giống. Nếu có sự sai lệch trong dữ liệu hạt giống, bạn có thể yên tâm cho rằng sẽ có sự sai lệch trong dữ liệu cuối cùng.
Các nhà chú giải con người nên kiểm tra bộ dữ liệu tổng hợp kỹ lưỡng để đảm bảo độ chính xác bằng cách sử dụng một số phương pháp kiểm soát chất lượng.
Phương pháp tạo dữ liệu tổng hợp
Một mô hình đáng tin cậy có thể bắt chước tập dữ liệu xác thực phải được phát triển để tạo ra dữ liệu tổng hợp. Sau đó, tùy thuộc vào các điểm dữ liệu có trong tập dữ liệu thực, có thể tạo ra những điểm tương tự trong tập dữ liệu tổng hợp.
Để làm điều này, nhà khoa học dữ liệu tận dụng mạng nơ-ron có khả năng tạo ra các điểm dữ liệu tổng hợp tương tự như các điểm dữ liệu có trong bản phân phối ban đầu. Một số cách mạng nơ-ron tạo ra dữ liệu là:
Bộ mã tự động biến thể
Các tự động mã hóa đa dạng hoặc VAE sử dụng một phân phối ban đầu, chuyển đổi nó thành phân phối tiềm ẩn và chuyển đổi nó trở lại tình trạng ban đầu. Quá trình mã hóa và giải mã này dẫn đến một 'lỗi xây dựng lại'. Các mô hình tạo dữ liệu không được giám sát này rất thành thạo trong việc học cấu trúc bẩm sinh của việc phân phối dữ liệu và phát triển một mô hình phức tạp.
Mạng đối thủ chung
Không giống như các bộ mã tự động biến thể, một mô hình không được giám sát, mạng đối thủ chung hoặc GAN, là một mô hình được giám sát được sử dụng để phát triển các biểu diễn dữ liệu chi tiết và thực tế cao. Trong phương pháp này, hai mạng thần kinh được đào tạo - một mạng máy phát sẽ tạo ra các điểm dữ liệu giả và bộ phân biệt khác sẽ cố gắng xác định các điểm dữ liệu thật và giả.
Sau một số vòng huấn luyện, trình tạo sẽ trở nên thành thạo trong việc tạo ra các điểm dữ liệu giả hoàn toàn đáng tin cậy và thực tế mà người phân biệt sẽ không thể xác định được. GAN hoạt động tốt nhất khi tạo tổng hợp dữ liệu phi cấu trúc. Tuy nhiên, nếu nó không được xây dựng và đào tạo bởi các chuyên gia, nó có thể tạo ra các điểm dữ liệu giả với số lượng hạn chế.
Trường ánh sáng thần kinh
Phương pháp tạo dữ liệu tổng hợp này được sử dụng khi tạo các chế độ xem mới của một cảnh 3D được nhìn thấy một phần hiện có. Trường ánh sáng thần kinh hoặc thuật toán NeRF phân tích một tập hợp các hình ảnh, xác định các điểm dữ liệu tiêu điểm trong đó, nội suy và thêm các góc nhìn mới trên các hình ảnh. Bằng cách xem một hình ảnh 3D tĩnh như một cảnh 5D chuyển động, nó dự đoán toàn bộ nội dung của mỗi voxel. Bằng cách được kết nối với mạng nơ-ron, NeRF sẽ lấp đầy các khía cạnh còn thiếu của hình ảnh trong một cảnh.
Mặc dù NeRF có chức năng cao, nó kết xuất và đào tạo chậm và có thể tạo ra hình ảnh chất lượng thấp không sử dụng được.
Vì vậy, bạn có thể lấy dữ liệu tổng hợp ở đâu?
Cho đến nay, chỉ một số nhà cung cấp tập dữ liệu đào tạo nâng cao mới có thể cung cấp dữ liệu tổng hợp chất lượng cao. Bạn có thể có quyền truy cập vào các công cụ nguồn mở như Kho dữ liệu tổng hợp. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có được một tập dữ liệu có độ tin cậy cao, Shaip là nơi thích hợp để đến, vì họ cung cấp một loạt các dịch vụ chú thích và dữ liệu đào tạo. Hơn nữa, nhờ kinh nghiệm và các thông số chất lượng đã được thiết lập, họ phục vụ cho ngành dọc rộng rãi và cung cấp bộ dữ liệu cho một số dự án ML.