Syntetiske data: Nytten for bedre AI-modeller

Data spiller selvsagt en avgjørende rolle for selskaper som digitaliserer. Men mens etterspørselen etter høy kvalitet og store mengder data øker, møter vi ofte utfordringer som personvernbegrensninger og mangel på tilstrekkelige data for spesialiserte oppgaver. Her kommer konseptet syntetiske data inn som en banebrytende løsning.

Hvorfor syntetiske data?

1. Personvern og sikkerhet: I sektorer hvor personvern er en stor bekymring, som helsesektoren eller finans, gir ekstra data en måte å beskytte sensitiv informasjon på. Fordi dataene ikke stammer direkte fra enkeltpersoner, reduseres risikoen for brudd på personvernet betydelig.
2. Tilgjengelighet og mangfold: Spesifikke datasett, spesielt innen nisjeområder, kan være knappe. Syntetiske data kan fylle disse hullene ved å generere data som ellers ville vært vanskelig å skaffe.
3. Trening og validering: I AI- og maskinlæringsverdenen kreves store mengder data for å trene modeller effektivt. Syntetiske data kan brukes til å utvide treningsdatasett og forbedre ytelsen til disse modellene.

Bruksområder

• Helsevesen: Ved å skape syntetiske pasientjournaler kan forskere studere sykdomsmønstre uten å bruke ekte pasientdata, noe som ivaretar personvernet.
• Autonome kjøretøy: For testing og opplæring av selvkjørende biler trengs store mengder trafikdata. Syntetiske data kan generere realistiske trafikkscenarioer som bidrar til å forbedre sikkerheten og effektiviteten til disse kjøretøyene.
• Finansiell modellering: I finanssektoren kan syntetiske data brukes til å simulere markeds‑trender og utføre risikoanalyser uten å avsløre sensitiv finansiell informasjon.

Eksempel:  Et syntetisk generert rom

Utfordringer og hensyn

Selv om det altså gir mange fordeler, finnes det også utfordringer. Å sikre kvaliteten og nøyaktigheten til disse dataene er avgjørende. Unøyaktige syntetiske datasett kan nemlig føre til misvisende resultater og beslutninger. I tillegg er det viktig å finne en balanse mellom bruk av syntetiske data og virkelige data for å få et fullstendig og korrekt bilde. Videre kan ekstra data brukes til å redusere skjevheter (BIAS) i et datasett. Store språkmodeller bruker genererte data fordi de enkelt og greit allerede har lest internett og trenger enda mer treningsdata for å bli bedre.

Konklusjon

Syntetiske data er en lovende utvikling innen dataanalyse og maskinlæring. De tilbyr en løsning på personvernproblemer og forbedrer tilgjengeligheten av data. De er også uvurderlige for trening av avanserte algoritmer. Mens vi videreutvikler og integrerer denne teknologien, er det viktig å sikre dataenes kvalitet og integritet, slik at vi kan utnytte det fulle potensialet til syntetiske data.

Trenger du hjelp til å bruke AI effektivt? Benytt deg av våre konsulenttjenester