Takwimu za bandia

Data ya syntetisk na jukumu lake katika ulimwengu wa AI - Faida, Kesi za Matumizi, Aina & Changamoto

Msemo wa hivi punde wa data kuwa mafuta mapya ni kweli, na kama mafuta yako ya kawaida, inakuwa vigumu kupatikana.

Bado, data ya ulimwengu halisi huchochea mafunzo ya mashine ya shirika lolote na mipango ya AI. Hata hivyo, kupata data bora ya mafunzo kwa miradi yao ni changamoto. Ni kwa sababu ni kampuni chache tu zinaweza kufikia mkondo wa data huku zingine zikitengeneza zao. Na data hii ya mafunzo ya kujitengenezea inayoitwa data ya syntetisk ni nzuri, haina bei ghali, na inapatikana.

Lakini ni nini hasa data ya syntetisk? Biashara inawezaje kutoa data hii, kushinda changamoto na kutumia faida zake?

Data ya Synthetic ni nini?

Data ya syntetisk ni data inayozalishwa na kompyuta haraka kuwa mbadala wa data ya ulimwengu halisi. Badala ya kukusanywa kutoka kwa hati za ulimwengu halisi, algoriti za kompyuta hutoa data ya syntetisk.

Data ya syntetisk ni ya bandia yanayotokana kwa algoriti au uigaji wa kompyuta unaoakisi data ya ulimwengu halisi kitakwimu au kihisabati.

Data ya syntetisk, kulingana na utafiti, ina sifa za utabiri sawa na data halisi. Hutolewa kwa kuiga mifumo ya takwimu na sifa za data ya ulimwengu halisi.

Mitindo ya Sekta?

Kulingana na Gartner utafiti, data sintetiki inaweza kuwa bora kwa madhumuni ya mafunzo ya AI. Inapendekezwa kuwa data ya syntetisk wakati mwingine inaweza kuwa ya manufaa zaidi kuliko data halisi iliyokusanywa kutoka kwa matukio halisi, watu au vitu. Hii data synthetic ufanisi ni kwa nini kujifunza kwa kina watengenezaji wa mtandao wa neural wanazidi kuitumia kutengeneza miundo ya hali ya juu ya AI.

Ripoti juu ya data ya syntetisk ilitabiri kuwa kufikia 2030, data nyingi zilizotumiwa modeli ya kujifunza mashine madhumuni ya mafunzo yatakuwa data sanisi inayotolewa kupitia maiga ya kompyuta, algoriti, miundo ya takwimu na zaidi. Hata hivyo, data synthetic akaunti kwa chini ya 1% ya data soko sasa, hata hivyo kwa 2024 inatarajiwa kuchangia zaidi ya 60% ya data zote zinazozalishwa.

Kwa Nini Utumie Data Ya Sinitiki?

Kadiri programu za AI za hali ya juu zinavyotengenezwa, kampuni hupata ugumu kupata idadi kubwa ya seti za ubora za mafunzo ya miundo ya ML. Hata hivyo, data ya syntetisk inawasaidia wanasayansi na wasanidi wa data kukabiliana na changamoto hizi na kubuni miundo ya kuaminika ya ML.

Lakini kwa nini utumie data ya syntetisk?

Muda unaohitajika kuzalisha data synthetic ni kidogo sana kuliko kupata data kutoka kwa matukio au vitu halisi. Kampuni zinaweza kupata data ya sanisi na kuunda mkusanyiko wa data uliobinafsishwa kwa mradi wao kwa haraka zaidi kuliko seti tegemezi za ulimwengu halisi. Kwa hivyo, ndani ya kipindi kifupi, kampuni zinaweza kupata data ya ubora iliyofafanuliwa na kuwekewa lebo.

Kwa mfano, tuseme unahitaji data kuhusu matukio ambayo hutokea mara chache sana au yale ambayo yana data kidogo sana ya kutekelezwa. Katika hali hiyo, inawezekana kuzalisha data ya syntetisk kulingana na sampuli za data za ulimwengu halisi, hasa wakati data inahitajika kwa matukio makali. Faida nyingine ya kutumia data ya syntetisk ni kuondoa wasiwasi wa faragha kwani data haitegemei mtu au tukio lolote lililopo.

Data Iliyoongezwa na Isiyojulikana Dhidi ya Sinifu

Data ya syntetisk haipaswi kuchanganyikiwa na data iliyoongezwa. Uboreshaji wa data ni mbinu ambayo wasanidi programu hutumia kuongeza seti mpya ya data kwenye mkusanyiko wa data uliopo. Kwa mfano, wanaweza kung'arisha picha, kupunguza, au kuzungusha.

Data isiyojulikana huondoa taarifa zote za kitambulisho cha kibinafsi kulingana na sera na viwango vya serikali. Kwa hivyo, data isiyojulikana ni muhimu sana wakati wa kuunda miundo ya kifedha au ya afya.

Ingawa data isiyojulikana au iliyoongezwa haizingatiwi kuwa sehemu ya data ya syntetisk. Lakini watengenezaji wanaweza kutengeneza data ya syntetisk. Kwa kuchanganya mbinu hizi mbili, kama vile kuchanganya picha mbili za magari, unaweza kutengeneza picha mpya kabisa ya gari.

Aina za Data Synthetic

Aina za Data Synthetic

Wasanidi programu hutumia data ya syntetisk kwani inawaruhusu kutumia data ya ubora wa juu ambayo hufunika maelezo ya siri ya kibinafsi huku wakihifadhi sifa za takwimu za data ya ulimwengu halisi. Data ya syntetisk kwa ujumla iko katika makundi makuu matatu:

  1. Utengenezaji kamili

    Haina taarifa kutoka kwa data asili. Badala yake, programu ya kompyuta inayozalisha data hutumia vigezo fulani kutoka kwa data asilia, kama vile uzito wa vipengele. Kisha, kwa kutumia sifa kama hii ya ulimwengu halisi, inazalisha bila mpangilio msongamano wa vipengele vinavyokadiriwa kulingana na mbinu za uzalishaji, ambazo huhakikisha faragha kamili ya data kwa gharama ya uhalisi wa data.

  2. Sintetiki kwa kiasi

    Hubadilisha thamani fulani maalum za data ya sanisi na data ya ulimwengu halisi. Kwa kuongezea, data iliyosanifiwa kwa sehemu inachukua nafasi ya mapengo fulani yaliyopo katika data asilia, na wanasayansi wa data hutumia mbinu za kielelezo ili kutoa data hii.

  3. Hybrid

    Inachanganya data ya ulimwengu halisi na data ya sintetiki. Aina hii ya data huchagua rekodi nasibu kutoka kwa mkusanyiko wa data asilia na kuzibadilisha na rekodi za sintetiki. Inatoa manufaa ya data ya syntetisk na kiasi kidogo kwa kuchanganya faragha ya data na matumizi.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

Je, ungependa kutumia Kesi kwa Data Sinifu?

Ingawa imetolewa na algoriti ya kompyuta, data ya sintetiki inawakilisha data halisi kwa usahihi na kwa uhakika. Kwa kuongezea, kuna visa vingi vya utumiaji wa data ya syntetisk. Hata hivyo, matumizi yake yanaonekana kama mbadala wa data nyeti, hasa katika mazingira yasiyo ya uzalishaji wa mafunzo, majaribio na uchanganuzi. Baadhi ya kesi bora za matumizi ya data ya syntetisk ni:

Mafunzo

Uwezekano wa kuwa na kielelezo sahihi na cha kutegemewa cha ML unategemea data ambayo inafunzwa. Na, watengenezaji hutegemea data ya syntetisk wakati ulimwengu halisi data ya mafunzo ni ngumu kupata. Kwa kuwa data ya syntetisk huongeza thamani ya data ya ulimwengu halisi na kuondoa zisizo za sampuli (matukio adimu au ruwaza), inasaidia kuongeza ufanisi wa miundo ya AI.
Kupima

Wakati upimaji unaoendeshwa na data ni muhimu kwa ukuzaji na ufanisi wa muundo wa ML, data sanisi lazima itumike. Sababu ya kuwa data ya syntetisk ni rahisi zaidi kutumia na kwa haraka kupata kuliko data ya msingi. Pia ni scalable, kuaminika, na rahisi.
Uchambuzi

Data ya syntetisk haina upendeleo ambao kwa kawaida hupatikana katika data ya ulimwengu halisi. Hufanya data ya syntetisk kuwa seti ya data inayofaa zaidi kwa mifano ya AI ya majaribio ya matukio adimu. Pia inachambua tabia ya mfano wa data iwezekanavyo.

Manufaa ya Data Synthetic

Wanasayansi wa data daima hutafuta data ya ubora wa juu ambayo ni ya kuaminika, iliyosawazishwa, isiyo na upendeleo na inayowakilisha ruwaza zinazoweza kutambulika. Baadhi ya faida za kutumia data sintetiki ni pamoja na:

  • Data ya syntetisk ni rahisi kutoa, inachukua muda kidogo kufafanua, na ni ya usawa zaidi.
  • Kwa kuwa data ya syntetisk huongeza data ya ulimwengu halisi, hurahisisha kujaza mapengo ya data katika ulimwengu halisi
  • Inaweza kubadilika, kunyumbulika na kuhakikisha faragha au ulinzi wa taarifa za kibinafsi.
  • Haina nakala za data, upendeleo, na makosa.
  • Kuna ufikiaji wa data inayohusiana na matukio makali au matukio adimu.
  • Uzalishaji wa data ni wa haraka, wa bei nafuu na sahihi zaidi.

Changamoto za Seti za Data za Synthetic

Sawa na mbinu yoyote mpya ya ukusanyaji wa data, hata data sanisi huja na changamoto.

The kwanza Changamoto kuu ni data ya syntetisk haiji na wauzaji wa nje. Ingawa zimeondolewa kwenye seti za data, watoa huduma hawa wa kawaida waliopo katika data ya ulimwengu halisi husaidia kutoa mafunzo kwa miundo ya ML kwa usahihi.

The ubora wa data ya syntetisk inaweza kutofautiana katika mkusanyiko wa data. Kwa kuwa data inatolewa kwa kutumia mbegu au data ya pembejeo, ubora wa data sintetiki unategemea ubora wa data ya mbegu. Ikiwa kuna upendeleo katika data ya mbegu, unaweza kudhani kwa usalama kuwa kutakuwa na upendeleo katika data ya mwisho.

Wachambuzi wa kibinadamu wanapaswa kuangalia seti za data za syntetisk ili kuhakikisha usahihi kwa kutumia baadhi ya mbinu za kudhibiti ubora.

Mbinu za Kuzalisha Data Sinisi

Mbinu za Kuzalisha Data Sinisi

Muundo wa kutegemewa ambao unaweza kuiga mkusanyiko halisi wa data lazima uundwe ili kutoa data sanisi. Halafu, kulingana na alama za data zilizopo kwenye mkusanyiko halisi wa data, inawezekana kutoa zile zinazofanana katika hifadhidata za syntetisk.

Ili kufanya hivyo, wanasayansi wa data tumia mitandao ya neural inayoweza kuunda vidokezo vya data sanisi sawa na vilivyopo kwenye usambazaji asili. Baadhi ya jinsi mitandao ya neural hutoa data ni:

Visimbaji otomatiki vya Tofauti

Visimbaji kiotomatiki tofauti au VAE huchukua usambazaji asilia, kuugeuza kuwa usambazaji uliofichika na kuurudisha katika hali asili. Mchakato huu wa usimbaji na usimbuaji huleta 'kosa la uundaji upya'. Miundo hii ya kuzalisha data isiyodhibitiwa ni mahiri katika kujifunza muundo wa asili wa usambazaji wa data na kuunda muundo changamano.

Mitandao ya Kuzalisha Maadui

Tofauti na visimbaji kiotomatiki tofauti, muundo usiodhibitiwa, mitandao mzalishaji ya adui, au GAN, ni muundo unaosimamiwa unaotumiwa kutengeneza uwasilishaji wa data wa kweli na wa kina. Kwa njia hii, mbili mitandao ya neural wamefunzwa - mtandao mmoja wa jenereta utazalisha pointi za data za uwongo, na kibaguzi mwingine atajaribu kutambua pointi za data halisi na za uongo.

Baada ya raundi kadhaa za mafunzo, jenereta itakuwa hodari katika kuzalisha pointi za data bandia zinazoaminika na halisi ambazo mbaguzi hataweza kuzitambua. GAN hufanya kazi vizuri zaidi wakati wa kutengeneza sintetiki data isiyojengwa. Hata hivyo, ikiwa haijaundwa na kufunzwa na wataalamu, inaweza kuzalisha pointi bandia za data ya kiasi kidogo.

Sehemu ya Neural Radiance

Mbinu hii ya kutengeneza data sanisi hutumika wakati wa kuunda mionekano mipya ya eneo lililopo la 3D ambalo halijaonekana. Sehemu ya Neural Radiance au algoriti ya NeRF huchanganua seti ya picha, hubainisha pointi za msingi za data ndani yake, na kuingiliana na kuongeza mitazamo mipya kwenye picha. Kwa kutazama taswira tuli ya 3D kama eneo la 5D inayosonga, inatabiri maudhui yote ya kila voxel. Kwa kuunganishwa kwenye mtandao wa neva, NeRF hujaza vipengele vinavyokosekana vya picha kwenye tukio.

Ingawa NeRF inafanya kazi kwa kiwango cha juu, ni polepole kutoa na kutoa mafunzo na inaweza kutoa picha za ubora wa chini zisizoweza kutumika.

Kwa hivyo, unaweza kupata wapi data ya syntetisk?

Kufikia sasa, ni watoa huduma wachache tu wa mafunzo ya hali ya juu ambao wameweza kutoa data ya sintetiki ya ubora wa juu. Unaweza kupata ufikiaji wa zana huria kama vile Hifadhi ya Data ya Synthetic. Walakini, ikiwa unataka kupata hifadhidata inayoweza kutegemewa sana, Shaip ni mahali pazuri pa kwenda, kwani hutoa anuwai ya data ya mafunzo na huduma za ufafanuzi. Zaidi ya hayo, kutokana na uzoefu wao na vigezo vilivyoanzishwa vya ubora, vinashughulikia wima wa tasnia pana na kutoa seti za data kwa miradi kadhaa ya ML.

Kushiriki kwa Jamii

Unaweza pia Like