Sintetički podaci: Korist za bolje AI modele

Podaci očito igraju ključnu ulogu u poduzećima koja se digitaliziraju. No dok potražnja za visokokvalitetnim i velikim količinama podataka raste, često nailazimo na izazove poput ograničenja privatnosti i manjka dovoljno podataka za specijalizirane zadatke. Tu pojam sintetičkih podataka izlazi na vidjelo kao probojno rješenje.

Zašto sintetički podaci?

1. Privatnost i sigurnost: U sektorima gdje je privatnost velika briga, kao što su zdravstvo ili financije, dodatni podaci pružaju način zaštite osjetljivih informacija. Budući da podaci ne potječu izravno od pojedinaca, rizik od kršenja privatnosti značajno se smanjuje.
2. Dostupnost i raznolikost: Specifični skupovi podataka, posebno u nišnim područjima, mogu biti rijetki. Sintetički podaci mogu popuniti te praznine generiranjem podataka koji bi inače bili teško dostupni.
3. Trening i validacija: U svijetu AI-ja i strojnog učenja potrebne su velike količine podataka kako bi se modeli učinkovito trenirali. Sintetički podaci mogu se koristiti za proširenje skupa podataka za treniranje i poboljšanje performansi tih modela.

Primjene

• Zdravstvo: Stvaranjem sintetičkih bolničkih kartona istraživači mogu proučavati obrasce bolesti bez korištenja stvarnih podataka pacijenata, čime se osigurava privatnost.
• Autonomna vozila: Za testiranje i treniranje autonomnih vozila potrebne su velike količine prometnih podataka. Sintetički podaci mogu generirati realistične prometne scenarije koji pomažu u poboljšanju sigurnosti i učinkovitosti tih vozila.
• Financijsko modeliranje: U financijskom sektoru sintetički podaci mogu se koristiti za simulaciju tržišnih trendova i provođenje analiza rizika bez otkrivanja osjetljivih financijskih informacija.

Primjer:  Sintetički generirana prostorija

Izazovi i razmatranja

Iako stoga nudi mnoge prednosti, postoje i izazovi. Jamčenje kvalitete i točnosti tih podataka ključno je. Netočne sintetičke skupove podataka mogu dovesti do obmanjujućih rezultata i odluka. Nadalje, važno je pronaći ravnotežu između korištenja sintetičkih i stvarnih podataka kako bi se dobila potpuna i točna slika. Dodatno, ekstra podaci mogu se koristiti za smanjenje neuravnoteženosti (PRISTRANOSTI) u skupu podataka. Veliki jezični modeli koriste generirane podatke jer su jednostavno već pročitali Internet i trebaju još podataka za treniranje kako bi postali bolji.

Zaključak

Sintetički podaci predstavljaju obećavajući razvoj u svijetu analize podataka i strojno učenje. Oni nude rješenje za probleme privatnosti i poboljšavaju dostupnost podataka. Također su neprocjenjivi za treniranje naprednih algoritama. Dok dalje razvijamo i integriramo ovu tehnologiju, bitno je osigurati kvalitetu i integritet podataka kako bismo mogli iskoristiti puni potencijal sintetičkih podataka.

Trebate pomoć pri učinkovitom primjenjivanju AI-ja? Iskoristite naše savjetodavne usluge