Sintetični podatki: korist za boljše AI modele

Podatki igrajo seveda ključno vlogo pri podjetjih, ki se digitalizirajo. Ko pa narašča povpraševanje po visoko kvalitetnih in velikih količinah podatkov, se pogosto srečujemo z izzivi, kot so omejitve zasebnosti in pomanjkanje zadostnih podatkov za specializirane naloge. Tukaj se kot prelomna rešitev pojavi koncept sintetičnih podatkov.

Zakaj sintetični podatki?

1. Zasebnost in varnost: V sektorjih, kjer je zasebnost velika skrb, kot sta zdravstvena oskrba ali finance, dodatni podatki ponujajo način za zaščito občutljivih informacij. Ker podatki niso neposredno pridobljeni od posameznikov, se tveganje kršitev zasebnosti znatno zmanjša.
2. Razpoložljivost in raznolikost: Specifični nabori podatkov, zlasti na nišnih področjih, so lahko redki. Sintetični podatki lahko zapolnijo te vrzeli z ustvarjanjem podatkov, ki bi bili sicer težko dostopni.
3. Usposabljanje in validacija: V svetu umetne inteligence in strojnega učenja je za učinkovito usposabljanje modelov potrebnih veliko količin podatkov. Sintetične podatke je mogoče uporabiti za razširitev učnih zbirk podatkov in izboljšanje zmogljivosti teh modelov.

Uporabe

• Zdravstvo: Z ustvarjanjem sintetičnih bolniških kartotek lahko raziskovalci preučujejo vzorce bolezni, ne da bi uporabili prave bolniške podatke, s čimer je zagotovljeno varovanje zasebnosti.
• Avtonomna vozila: Za testiranje in usposabljanje avtonomnih vozil so potrebne velike količine prometnih podatkov. Sintetični podatki lahko ustvarijo realistične prometne scenarije, ki pomagajo izboljšati varnost in učinkovitost teh vozil.
• Finančno modeliranje: V finančnem sektorju se lahko sintetični podatki uporabijo za simulacijo tržnih trendov in izvajanje analiz tveganj, ne da bi razkrili občutljive finančne informacije.

Primer:  Sintetično ustvarjena soba

Izzivi in premisleki

Čeprav ponuja številne prednosti, obstajajo tudi izzivi. Zagotavljanje kakovosti in natančnosti teh podatkov je ključnega pomena. Netočne sintetične podatkovne zbirke lahko namreč vodijo do zavajajočih rezultatov in odločitev. Poleg tega je pomembno najti ravnotežje med uporabo sintetičnih podatkov in resničnimi podatki, da dobimo popolno in natančno sliko. Nadalje se lahko dodatni podatki uporabijo za zmanjšanje neuravnoteženosti (PRISTRANOST) v podatkovni zbirki. Veliki jezikovni modeli uporabljajo generirane podatke, ker so prebrali internet in potrebujejo še več učnih podatkov, da postanejo boljši.

Sklep

Sintetični podatki so obetavna smer v svetu analize podatkov in strojno učenjeTi ponujajo rešitev za težave z zasebnostjo in izboljšujejo razpoložljivost podatkov. Prav tako so neprecenljivi za učenje naprednih algoritmov. Ko to tehnologijo nadalje razvijamo in integriramo, je bistveno zagotoviti kakovost in integriteto podatkov, da bomo lahko izkoristili polni potencial sintetičnih podatkov.

Potrebujete pomoč pri učinkoviti uporabi AI? Izkoristite naše svetovalne storitve