Dữ liệu tổng hợp

Hướng dẫn hữu ích về Dữ liệu tổng hợp, cách sử dụng, rủi ro và ứng dụng của nó

Với sự tiến bộ của công nghệ, đã có sự thiếu hụt dữ liệu được sử dụng bởi các mô hình ML. Để lấp đầy khoảng trống này, rất nhiều dữ liệu tổng hợp / dữ liệu nhân tạo được tạo hoặc mô phỏng để đào tạo các mô hình ML. Việc thu thập dữ liệu sơ cấp mặc dù có độ tin cậy cao nhưng thường tốn kém và tốn thời gian, do đó ngày càng có nhiều nhu cầu về dữ liệu mô phỏng có thể chính xác hoặc không và bắt chước trải nghiệm trong thế giới thực. Bài viết dưới đây chỉ cố gắng khám phá những ưu và nhược điểm.

Lời hứa của dữ liệu tổng hợp là gì và khi nào sử dụng nó?

Dữ liệu tổng hợp được tạo ra theo thuật toán thay vì được tạo ra bởi các sự cố trong thế giới thực. Dữ liệu thực, được quan sát trực tiếp từ thế giới thực. Nó được sử dụng để thu thập những thông tin chi tiết tốt nhất. Mặc dù dữ liệu thực có giá trị, nhưng nó thường tốn kém, tốn thời gian để thu thập và không khả thi do các vấn đề về quyền riêng tư. Do đó, dữ liệu tổng hợp trở thành dữ liệu thứ cấp / thay thế cho dữ liệu thực và có thể được sử dụng để phát triển chính xác và mô hình AI tiên tiến. Điều này dữ liệu được tạo nhân tạo được sử dụng cùng với dữ liệu thực để xây dựng tập dữ liệu nâng cao không bị lỗi vốn có của dữ liệu thực.

Dữ liệu tổng hợp được sử dụng tốt nhất để kiểm tra một hệ thống mới được phát triển trong đó dữ liệu thực không có sẵn hoặc bị sai lệch. Dữ liệu tổng hợp cũng có thể bổ sung cho dữ liệu thực, nhỏ, không thể chia sẻ, không sử dụng được và không thể di chuyển được.

Dữ liệu tổng hợp có phải là thứ cần phải có và cần thiết cho tương lai của AI không?

Khoa học dữ liệu các chuyên gia giới thiệu thông tin về mô hình AI để phát triển dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng cho các cuộc trình diễn sản phẩm và tạo mẫu nội bộ. Ví dụ, các tổ chức tài chính có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp để mô phỏng các biến động và hành vi của thị trường nhằm xác định gian lận và đưa ra quyết định tốt hơn.

Dữ liệu tổng hợp cũng được sử dụng để tăng độ chính xác và hiệu quả của các mô hình học máy. Dữ liệu thế giới thực không thể giải thích tất cả các sự kết hợp trong các sự kiện là hợp lý hoặc có khả năng xảy ra trong thế giới thực. Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để tạo thông tin chi tiết cho các trường hợp và sự kiện biên chưa xảy ra trong thế giới thực.

Những rủi ro của dữ liệu tổng hợp là gì?

Rủi ro của dữ liệu tổng hợp Một trong những lợi thế chính của dữ liệu tổng hợp chắc chắn là hiệu quả về chi phí và không có những lo ngại về quyền riêng tư. Tuy nhiên, nó đi kèm với những hạn chế và rủi ro.

Đầu tiên, chất lượng của dữ liệu tổng hợp thường phụ thuộc vào mô hình đã giúp tạo và phát triển nó. Hơn nữa, trước khi sử dụng dữ liệu tổng hợp, nó phải trải qua nhiều bước xác minh để đảm bảo tính xác thực của kết quả bằng cách so sánh nó với các mô hình dữ liệu trong thế giới thực, do con người chú thích.

Dữ liệu tổng hợp cũng có thể gây hiểu nhầm và không hoàn toàn miễn nhiễm với các vấn đề về quyền riêng tư. Ngoài ra, có thể có ít người đánh giá dữ liệu tổng hợp hơn vì nó có thể bị coi là giả mạo hoặc không đạt tiêu chuẩn.

Cuối cùng, các câu hỏi liên quan đến các phương pháp được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp cũng có thể phát sinh. Các vấn đề liên quan đến tính minh bạch của các kỹ thuật tạo dữ liệu cũng cần được giải đáp.

Tại sao sử dụng dữ liệu tổng hợp?

Có được một lượng lớn dữ liệu chất lượng để đào tạo một mô hình trong khung thời gian đặt trước là một thách thức đối với nhiều doanh nghiệp. Ngoài ra, dữ liệu ghi nhãn theo cách thủ công là một quá trình chậm và tốn kém. Đó là lý do tại sao việc tạo dữ liệu tổng hợp có thể giúp các doanh nghiệp vượt qua những thách thức này và phát triển các mô hình đáng tin cậy một cách nhanh chóng.

Dữ liệu tổng hợp làm giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu gốc và hạn chế sự cần thiết phải nắm bắt nó. Đây là một phương pháp tạo tập dữ liệu dễ dàng hơn, hiệu quả về chi phí và thời gian. Số lượng lớn dữ liệu chất lượng có thể được phát triển trong thời gian ngắn hơn nhiều khi so sánh với dữ liệu trong thế giới thực. Nó đặc biệt hữu ích để tạo dữ liệu dựa trên các sự kiện cạnh - những sự kiện hiếm khi xảy ra. Ngoài ra, dữ liệu tổng hợp có thể tự động được gắn nhãn và chú thích khi nó đang được tạo, giảm thời gian gắn nhãn dữ liệu.

Khi các mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là mối quan tâm chính, bộ dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để giảm thiểu rủi ro. Dữ liệu trong thế giới thực cần được ẩn danh để được coi là có thể sử dụng được dữ liệu đào tạo. Ngay cả khi ẩn danh, chẳng hạn như xóa số nhận dạng khỏi tập dữ liệu, thì biến khác vẫn có thể hoạt động như một biến nhận dạng. May mắn thay, nó không bao giờ là trường hợp với dữ liệu tổng hợp vì nó không bao giờ dựa trên một người thật hoặc một sự kiện có thật.

Dịch vụ thu thập dữ liệu AI đáng tin cậy để đào tạo Mô hình ML.

Ưu điểm của dữ liệu tổng hợp so với dữ liệu thực

Những ưu điểm chính của bộ dữ liệu tổng hợp so với bộ dữ liệu gốc đang

  • Với dữ liệu tổng hợp, có thể tạo ra một lượng dữ liệu vô hạn theo yêu cầu của mô hình.
  • Với dữ liệu tổng hợp, có thể xây dựng một tập dữ liệu chất lượng có thể gặp rủi ro và tốn kém để thu thập.
  • Với dữ liệu tổng hợp, có thể thu được dữ liệu chất lượng cao được tự động gắn nhãn và chú thích.
  • Tạo dữ liệu và chú thích không bằng mất thời gian như với dữ liệu thực.

Tại sao lại sử dụng dữ liệu tổng hợp (dữ liệu tổng hợp so với dữ liệu thực)

Dữ liệu thực có thể nguy hiểm để thu thập

Quan trọng nhất, dữ liệu thực đôi khi có thể nguy hiểm để thu thập. Ví dụ: nếu bạn lấy xe tự hành, không thể mong đợi AI chỉ dựa vào dữ liệu trong thế giới thực để kiểm tra mô hình. AI chạy xe tự hành cần phải kiểm tra mô hình về việc tránh va chạm, nhưng việc nhúng tay vào các vụ va chạm có thể rủi ro, tốn kém và không đáng tin cậy - khiến mô phỏng trở thành lựa chọn duy nhất để thử nghiệm.

Dữ liệu thực có thể dựa trên các sự kiện hiếm

Nếu dữ liệu thực khó kiếm được vì sự hiếm hoi của sự kiện, thì dữ liệu tổng hợp là giải pháp duy nhất. Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để tạo dữ liệu dựa trên các sự kiện hiếm hoi để đào tạo các mô hình.

Dữ liệu tổng hợp có thể được tùy chỉnh

Dữ liệu tổng hợp có thể được tùy chỉnh và kiểm soát bởi người dùng. Để đảm bảo dữ liệu tổng hợp không bỏ sót các trường hợp cạnh, nó có thể được bổ sung bằng dữ liệu thực. Ngoài ra, người dùng có thể kiểm soát tần suất sự kiện, sự phân bố và sự đa dạng.

Dữ liệu tổng hợp đi kèm với chú thích tự động

Một trong những lý do tại sao dữ liệu tổng hợp được ưa thích hơn dữ liệu thực là nó đi kèm với chú thích hoàn hảo. Thay vì chú thích thủ công dữ liệu, dữ liệu tổng hợp đi kèm với chú thích tự động cho từng đối tượng. Bạn không phải trả thêm tiền cho việc ghi nhãn dữ liệu, điều này làm cho dữ liệu tổng hợp trở thành lựa chọn hiệu quả hơn về chi phí.

Dữ liệu tổng hợp cho phép chú thích dữ liệu không hiển thị

Có một số yếu tố trong dữ liệu trực quan mà con người vốn dĩ không có khả năng diễn giải và do đó chú thích. Đó là một trong những lý do chính thúc đẩy ngành công nghiệp hướng tới dữ liệu tổng hợp. Ví dụ: các ứng dụng được phát triển dựa trên hình ảnh hồng ngoại hoặc tầm nhìn ra-đa chỉ có thể hoạt động trên chú thích dữ liệu tổng hợp vì mắt người không thể hiểu được hình ảnh.

Bạn có thể áp dụng dữ liệu tổng hợp ở đâu?

Với các công cụ và sản phẩm mới được phát hành, dữ liệu tổng hợp có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển Trí tuệ nhân tạo và mô hình học máy.

Hiện tại, dữ liệu tổng hợp đang được tận dụng rộng rãi bởi - thị giác máy tính và dữ liệu dạng bảng.

Với thị giác máy tính, các mô hình AI phát hiện các mẫu trong hình ảnh. Máy ảnh, được trang bị các ứng dụng thị giác máy tính, đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp như máy bay không người lái, ô tô và y học. Dữ liệu dạng bảng đang nhận được rất nhiều sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu. Dữ liệu tổng hợp đang mở ra cánh cửa để phát triển các ứng dụng dành cho sức khỏe mà cho đến nay vẫn bị hạn chế do lo ngại về vi phạm quyền riêng tư.

Những thách thức về dữ liệu tổng hợp

Những thách thức về dữ liệu tổng hợp

Có ba thách thức lớn đối với việc sử dụng dữ liệu tổng hợp. Họ đang:

Nên phản ánh thực tế

Dữ liệu tổng hợp nên phản ánh thực tế càng chính xác càng tốt. Tuy nhiên, đôi khi không thể tạo dữ liệu tổng hợp không chứa các yếu tố của dữ liệu cá nhân. Mặt khác, nếu dữ liệu tổng hợp không phản ánh thực tế, nó sẽ không thể hiển thị các mẫu cần thiết cho việc đào tạo và thử nghiệm mô hình. Đào tạo mô hình của bạn trên dữ liệu không thực tế không tạo ra thông tin chi tiết đáng tin cậy.

Không nên thiên vị

Tương tự như dữ liệu thực, dữ liệu tổng hợp cũng có thể dễ bị sai lệch lịch sử. Dữ liệu tổng hợp có thể tạo ra sai lệch nếu nó được tạo quá chính xác từ dữ liệu thực. Nhà khoa học dữ liệu cần tính đến sự sai lệch khi phát triển các mô hình ML để đảm bảo dữ liệu tổng hợp mới được tạo ra đại diện hơn cho thực tế.

Không lo ngại về quyền riêng tư

Nếu dữ liệu tổng hợp được tạo ra từ dữ liệu trong thế giới thực quá giống nhau, thì dữ liệu đó cũng có thể tạo ra các vấn đề về quyền riêng tư giống nhau. Khi dữ liệu trong thế giới thực chứa các số nhận dạng cá nhân, thì dữ liệu tổng hợp do nó tạo ra cũng có thể phải tuân theo các quy định về quyền riêng tư.

Suy nghĩ cuối cùng: dữ liệu tổng hợp mở ra những khả năng mới

Khi bạn ghép dữ liệu tổng hợp và dữ liệu trong thế giới thực với nhau, dữ liệu tổng hợp không bị thua xa về ba mặt - thu thập dữ liệu nhanh hơn, tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Bằng cách tinh chỉnh các tham số, có thể tạo ra một tập dữ liệu mới có thể nguy hiểm khi thu thập hoặc có thể không có sẵn trong thực tế.

Dữ liệu tổng hợp giúp dự báo, dự đoán xu hướng thị trường và đưa ra kế hoạch mạnh mẽ cho tương lai. Hơn thế nữa, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để kiểm tra tính xác thực của các mô hình, tiền đề của chúng và các kết quả khác nhau.

Cuối cùng, dữ liệu tổng hợp có thể làm những điều sáng tạo hơn nhiều so với dữ liệu thực có thể đạt được. Với dữ liệu tổng hợp, có thể cung cấp các mô hình với các tình huống giúp chúng ta có cái nhìn thoáng qua về tương lai của mình.

Xã hội Chia sẻ