Οδηγός για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων: Ορισμός, τύποι και εφαρμογές
Δεν είναι μυστικό ότι οι επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν προκλήσεις όσον αφορά την απόκτηση και την κοινή χρήση δεδομένων υψηλής ποιότητας. Παραγωγή συνθετικών δεδομένων είναι μια πρακτική λύση που βοηθά στην παραγωγή μεγάλων τεχνητών συνόλων δεδομένων και δεδομένων δοκιμών υψηλής ποιότητας χωρίς κινδύνους προστασίας της ιδιωτικής ζωής ή γραφειοκρατία.
Τα συνθετικά σύνολα δεδομένων μπορούν να δημιουργηθούν χρησιμοποιώντας μια ποικιλία μεθόδων, προσφέροντας διαφορετικές εφαρμογές. Όταν αξιολογούνται σωστά, τα συνθετικά σύνολα δεδομένων που δημιουργούνται με χρήση προηγμένων αλγορίθμων βοηθούν τους οργανισμούς να επιταχύνουν τις αναλύσεις, την έρευνα και τις δοκιμές τους. Ας ρίξουμε λοιπόν μια πιο προσεκτική ματιά.
Αυτό το άρθρο σας εισάγει σε συνθετικά δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των κύριων τύπων, διαφορών από ανώνυμα σύνολα δεδομένων και ρυθμιστικές αποχρώσεις. Θα μάθετε πώς τα τεχνητά δημιουργημένα δεδομένα επιλύουν κρίσιμα προβλήματα δεδομένων και ελαχιστοποιούν ορισμένους κινδύνους. Θα συζητήσουμε επίσης τις εφαρμογές του σε όλες τις βιομηχανίες, συνοδευόμενες από παραδείγματα από τις περιπτωσιολογικές μας μελέτες.
Πίνακας περιεχομένων
Συνθετικά δεδομένα: ορισμός και στατιστικές αγοράς
Συνθετικά δεδομένα είναι πληροφορίες που δημιουργούνται τεχνητά χωρίς εμπιστευτικό περιεχόμενο και χρησιμεύουν ως εναλλακτική λύση στα πραγματικά σύνολα δεδομένων. Οι επιστήμονες δεδομένων τηλεφωνούν συχνά Συνθετικά δεδομένα που δημιουργούνται από AI ένα δίδυμο συνθετικών δεδομένων λόγω της υψηλής στατιστικής του ακρίβειας στη μίμηση πραγματικών δεδομένων.
Τα τεχνητά σύνολα δεδομένων δημιουργούνται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης (AI) και προσομοιώσεις που διατηρούν τα πρότυπα και τους συσχετισμούς των αρχικών δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα μπορεί να περιλαμβάνουν κείμενο, πίνακες και εικόνες. Οι αλγόριθμοι αντικαθιστούν τις προσωπικά αναγνωρίσιμες πληροφορίες (PII) με εικονικά δεδομένα.
Grand View Ερευνητικές προβλέψεις που η αγορά για παραγωγή συνθετικών δεδομένων με Generative AI θα αυξηθεί από 1.63 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022 σε περίπου 13.5 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2030 με CAGR 35%. Σύμφωνα με την Gartner, Το 60% των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την τεχνητή νοημοσύνη το 2024 θα είναι συνθετικά — αυτό είναι 60 φορές περισσότερο από ό,τι το 2021.
Οι πλατφόρμες συνθετικών δεδομένων αυξάνονται επίσης. Market Statesville αναμένει η παγκόσμια αγορά πλατφόρμας συνθετικών δεδομένων θα αυξηθεί από 218 εκατομμύρια δολάρια το 2022 σε 3.7 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2033.
Γιατί αυξάνονται τα τεχνητά δεδομένα; Ένας κινητήριος παράγοντας είναι η ελευθερία από ρυθμιστική εποπτεία.
Ρυθμίζουν οι νόμοι περί απορρήτου τα συνθετικά δεδομένα που δημιουργούνται από AI;
Πολλές ΗΠΑ και ΕΕ την ασφάλεια των δεδομένων και την ιδιωτική ζωή οι κανονισμοί ισχύουν για αναγνωρίσιμα προσωπικά δεδομένα.
Αλλά αυτοί οι κανονισμοί δεν ισχύουν για συνθετικά δεδομένα — τα συνθετικά δεδομένα αντιμετωπίζονται παρόμοια με ανώνυμα δεδομένα. Αποτελούν τον λεγόμενο «πυρήνα» άλλων νομικών κανόνων.
Για παράδειγμα, αιτιολογική σκέψη 26 του GDPR λέει ότι οι κανόνες προστασίας της ιδιωτικής ζωής ισχύουν μόνο για δεδομένα που σχετίζονται με ένα αναγνωρίσιμο πρόσωπο. Εάν τα συνθετικά σας δεδομένα δημιουργούνται έτσι ώστε να μην μπορούν να εντοπιστούν σε αναγνωρίσιμα άτομα, εξαιρούνται από ρυθμιστική εποπτεία. Πέρα από τη ρυθμιστική εποπτεία, υπάρχουν και άλλα εμπόδια στη χρήση πραγματικών δεδομένων που οδηγούν τις επιχειρήσεις στη δημιουργία συνθετικών δεδομένων.
Βασικές προκλήσεις της χρήσης πραγματικών δεδομένων
Πολλές εταιρείες δυσκολεύονται να βρουν και να χρησιμοποιήσουν σχετικά, υψηλής ποιότητας δεδομένα, ειδικά σε επαρκείς ποσότητες για εκπαίδευση αλγορίθμων AI. Ακόμη και όταν το βρίσκουν, η κοινή χρήση ή η χρήση των συνόλων δεδομένων μπορεί να είναι δύσκολη λόγω κινδύνων για την προστασία του απορρήτου και ζητημάτων συμβατότητας. Αυτή η ενότητα περιγράφει το κλειδί αμφισβητεί τα συνθετικά δεδομένα μπορεί να λύσει.
Οι κίνδυνοι απορρήτου εμποδίζουν τη χρήση και την κοινή χρήση δεδομένων
Οι κανονισμοί ασφάλειας δεδομένων και απορρήτου, όπως ο GDPR και το HIPAA, εισάγουν γραφειοκρατικά εμπόδια στην κοινή χρήση και χρήση δεδομένων. Σε κλάδους όπως η υγειονομική περίθαλψη, ακόμη και η κοινή χρήση PII μεταξύ τμημάτων του ίδιου οργανισμού μπορεί να είναι χρονοβόρα λόγω ελέγχων διακυβέρνησης. Η κοινή χρήση δεδομένων με εξωτερικές οντότητες είναι ακόμη πιο δύσκολη και εγκυμονεί περισσότερους κινδύνους για την ασφάλεια.
Έρευνα από Επιχειρηματικές πληροφορίες προσδιορίζει τους αυξανόμενους κινδύνους προστασίας της ιδιωτικής ζωής ως πρωταρχικό καταλύτη για την υιοθέτηση πρακτικών συνθετικών δεδομένων. Όσο περισσότερα δεδομένα αποθηκεύετε, τόσο περισσότερο κινδυνεύετε να θέσετε σε κίνδυνο το απόρρητο. Σύμφωνα με την Αναφορά Κόστος Ασφαλείας της IBM για παραβίαση δεδομένων 2023, το μέσο κόστος παραβίασης δεδομένων στις ΗΠΑ ήταν 9.48 εκατομμύρια δολάρια. Παγκοσμίως, το μέσο κόστος ήταν 4.45 εκατομμύρια δολάρια. εταιρείες με λιγότερους από 500 εργαζόμενους χάνουν 3.31 εκατομμύρια δολάρια ανά παραβίαση. Και αυτό δεν συνεπάγεται ζημιά στη φήμη.
Δυσκολίες στην εύρεση δεδομένων υψηλής ποιότητας
Έρευνα 2022 500 επαγγελματιών δεδομένων αποκάλυψε ότι το 77% των μηχανικών, αναλυτών και επιστημόνων δεδομένων αντιμετώπισε προβλήματα ποιότητας δεδομένων. Σύμφωνα με την έκθεση, η ποιότητα των δεδομένων εμποδίζει την οικονομική απόδοση και την παραγωγικότητα μιας εταιρείας και καθιστά την επίτευξη μιας ολιστικής άποψης των υπηρεσιών της δύσκολα εφικτή.
Οι εταιρείες ενδέχεται να μην έχουν επαρκή δεδομένα από συγκεκριμένα δημογραφικά στοιχεία για να εκπαιδεύσουν σωστά τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης (ML). Και τα σύνολα δεδομένων συχνά περιέχουν ασυνέπειες, ανακρίβειες και τιμές που λείπουν. Εάν εκπαιδεύετε τις πλατφόρμες AI σας με μοντέλα μηχανικής μάθησης σε δεδομένα χαμηλής ποιότητας που στερούνται δημογραφικής ποικιλομορφίας, θα κάνει ανακριβείς, μεροληπτικές προβλέψεις. Ομοίως, όπως η παραγωγή ανώνυμων δεδομένων, οι μη επεξεργασμένοι αλγόριθμοι μπορούν να παράγουν αναξιόπιστα τεχνητά σύνολα δεδομένων που επηρεάζουν το αποτέλεσμα της ανάλυσης δεδομένων.
Η αναβάθμιση δειγματοληψίας με συνθετικά δεδομένα μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα των δεδομένων αντιμετωπίζοντας ανισορροπίες στα σύνολα δεδομένων. Αυτό διασφαλίζει ότι οι υποεκπροσωπούμενες τάξεις λαμβάνουν πιο αναλογική εκπροσώπηση και μειώνει την προκατάληψη. Ένα πιο ισχυρό και αντιπροσωπευτικό σύνολο δεδομένων παρέχει βελτιωμένα αποτελέσματα ανάλυσης και εκπαίδευση μοντέλων.
Ασυμβατότητες συνόλων δεδομένων
Τα σύνολα δεδομένων που προέρχονται από διάφορες προελεύσεις ή από βάσεις δεδομένων πολλών πινάκων μπορεί να δημιουργήσουν ασυμβατότητες, δημιουργώντας πολυπλοκότητα στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων και εμποδίζοντας την καινοτομία.
Για παράδειγμα, η συγκέντρωση δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη περιλαμβάνει ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (EHR), φορητές συσκευές, ιδιόκτητο λογισμικό και εργαλεία τρίτων. Κάθε πηγή μπορεί να χρησιμοποιεί ξεχωριστές μορφές δεδομένων και συστήματα πληροφοριών, οδηγώντας σε διαφορές σε μορφές δεδομένων, δομές ή μονάδες κατά την ενοποίηση. Η χρήση συνθετικών δεδομένων μπορεί να αντιμετωπίσει αυτήν την πρόκληση, διασφαλίζοντας τη συμβατότητα και επιτρέποντας δημιουργούν δεδομένα στην επιθυμητή μορφή.
Η ανωνυμοποίηση είναι ανεπαρκής
Οι τεχνικές ανωνυμοποίησης δεν επαρκούν για να ξεπεραστούν οι κίνδυνοι απορρήτου ή τα προβλήματα ποιότητας δεδομένων. Εξάλλου, Η κάλυψη ή η αφαίρεση των αναγνωριστικών μπορεί να αφαιρέσει τις λεπτομέρειες που απαιτούνται για εις βάθος ανάλυση σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.
Επιπλέον, τα ανώνυμα δεδομένα μπορούν να επαναπροσδιοριστούν και να εντοπιστούν σε άτομα. Οι κακόβουλοι παράγοντες μπορούν να χρησιμοποιήσουν προηγμένα αναλυτικά στοιχεία για να αποκαλύψουν μοτίβα που βασίζονται στο χρόνο που θέτουν σε κίνδυνο την ανωνυμία των φαινομενικά μη αναγνωρισμένων δεδομένων. Τα συνθετικά δεδομένα είναι ανώτερα από τα ανώνυμα δεδομένα από αυτή την άποψη.
Σε αντίθεση με ανωνυμοποίηση, συνθετικά δεδομένα δεν αλλάζει τα υπάρχοντα σύνολα δεδομένων, αλλά δημιουργεί νέα δεδομένα που μοιάζουν με τα χαρακτηριστικά και τη δομή του ακατέργαστα δεδομένα, διατηρώντας τη χρησιμότητά του. Είναι ένα εντελώς νέο σύνολο δεδομένων που δεν περιέχει στοιχεία προσωπικής ταυτοποίησης.
Αλλά είναι πιο διαφοροποιημένο από αυτό. Υπάρχουν διάφοροι τύποι μέθοδοι παραγωγής συνθετικών δεδομένων.
Τύποι παραγωγής συνθετικών δεδομένων
Δημιουργία συνθετικών δεδομένων Οι διαδικασίες ποικίλλουν ανάλογα με τον τύπο των απαιτούμενων δεδομένων. Οι συνθετικοί τύποι δεδομένων περιλαμβάνουν δεδομένα που δημιουργούνται πλήρως από τεχνητή νοημοσύνη, βασισμένα σε κανόνες και εικονικά δεδομένα — ο καθένας καλύπτει μια διαφορετική ανάγκη.
Συνθετικά δεδομένα πλήρως δημιουργημένα από AI
Αυτό το είδος της συνθετικά δεδομένα έχει κατασκευαστεί από την αρχή χρησιμοποιώντας αλγόριθμους ML. ο μοντέλο μηχανικής μάθησης τρένα επάνω πραγματικά δεδομένα για να μάθετε για τη δομή, τα μοτίβα και τις σχέσεις των δεδομένων. Το Generative AI χρησιμοποιεί στη συνέχεια αυτή τη γνώση για να δημιουργήσει νέα δεδομένα που μοιάζουν πολύ με τις στατιστικές ιδιότητες του πρωτότυπου (και πάλι, ενώ το καθιστά μη αναγνωρίσιμο).
Αυτό το είδος της πλήρως συνθετικά δεδομένα είναι χρήσιμο για εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και είναι αρκετά καλό για να χρησιμοποιείται σαν να είναι πραγματικά δεδομένα. Είναι ιδιαίτερα ωφέλιμο όταν δεν μπορείτε να μοιραστείτε τα σύνολα δεδομένων σας λόγω συμβατικών συμφωνιών απορρήτου. Ωστόσο, για να δημιουργήσετε συνθετικά δεδομένα, χρειάζεστε μια σημαντική ποσότητα πρωτότυπων δεδομένων ως σημείο εκκίνησης μοντέλο μηχανικής μάθησης εκπαίδευση.
Συνθετικά εικονικά δεδομένα
Αυτός ο διαλογισμός στα συνθετικά δεδομένα Ο τύπος αναφέρεται σε τεχνητά δημιουργημένα δεδομένα που μιμούνται τη δομή και τη μορφή πραγματικών δεδομένων, αλλά δεν αντικατοπτρίζουν απαραίτητα πραγματικές πληροφορίες. Βοηθά τους προγραμματιστές να διασφαλίσουν ότι οι εφαρμογές τους μπορούν να χειριστούν διάφορες εισόδους και σενάρια χωρίς να χρησιμοποιούν γνήσια, ιδιωτικά ή ευαίσθητα δεδομένα και, το πιο σημαντικό, χωρίς να βασίζεστε σε δεδομένα του πραγματικού κόσμου. Αυτή η πρακτική είναι απαραίτητη για τη δοκιμή της λειτουργικότητας και τη βελτίωση των εφαρμογών λογισμικού με ελεγχόμενο και ασφαλή τρόπο.
Πότε να το χρησιμοποιήσετε: Για να αντικαταστήσετε άμεσα αναγνωριστικά (PII) ή όταν αυτή τη στιγμή δεν έχετε δεδομένα και προτιμάτε να μην επενδύετε χρόνο και ενέργεια στον καθορισμό κανόνων. Οι προγραμματιστές συνήθως χρησιμοποιούν εικονικά δεδομένα για να αξιολογήσουν τη λειτουργικότητα και την εμφάνιση των εφαρμογών κατά τα πρώτα στάδια ανάπτυξης, επιτρέποντάς τους να εντοπίσουν πιθανά ζητήματα ή ελαττώματα σχεδιασμού.
Παρόλο που τα εικονικά δεδομένα δεν διαθέτουν την αυθεντικότητα των πληροφοριών του πραγματικού κόσμου, παραμένουν ένα πολύτιμο εργαλείο για τη διασφάλιση της σωστής λειτουργίας και της οπτικής αναπαράστασης των συστημάτων πριν από την πραγματική ενοποίηση δεδομένων.
Σημείωση: Τα συνθετικά υποκείμενα δεδομένα αναφέρονται συχνά ως "πλαστά δεδομένα,Αν και δεν συνιστούμε τη χρήση αυτών των όρων εναλλακτικά, καθώς μπορεί να διαφέρουν σε συνειρμούς.
Συνθετικά δεδομένα βασισμένα σε κανόνες
Συνθετικά δεδομένα βασισμένα σε κανόνες είναι ένα χρήσιμο εργαλείο για τη δημιουργία προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων με βάση προκαθορισμένους κανόνες, περιορισμούς και λογική. Αυτή η μέθοδος παρέχει ευελιξία επιτρέποντας στους χρήστες να διαμορφώνουν την έξοδο δεδομένων σύμφωνα με συγκεκριμένες επιχειρηματικές ανάγκες, προσαρμόζοντας παραμέτρους όπως ελάχιστες, μέγιστες και μέσες τιμές. Σε αντίθεση με τα δεδομένα που δημιουργούνται πλήρως από την τεχνητή νοημοσύνη, τα οποία στερούνται προσαρμογής, τα συνθετικά δεδομένα που βασίζονται σε κανόνες προσφέρουν μια προσαρμοσμένη λύση για την ικανοποίηση διακριτών λειτουργικών απαιτήσεων. Αυτό διαδικασία παραγωγής συνθετικών δεδομένων αποδεικνύεται ιδιαίτερα χρήσιμο σε δοκιμές, ανάπτυξη και ανάλυση, όπου η ακριβής και ελεγχόμενη παραγωγή δεδομένων είναι απαραίτητη.
Κάθε μέθοδος παραγωγής συνθετικών δεδομένων έχει διαφορετικές εφαρμογές. Η πλατφόρμα της Syntho ξεχωρίζει δημιουργώντας συνθετικά δίδυμα δεδομένα με λίγη έως καθόλου προσπάθεια εκ μέρους σας. Γίνεσαι στατιστικά ακριβής, συνθετικά δεδομένα υψηλής ποιότητας για τις ανάγκες σας, χωρίς έξοδα συμμόρφωσης.
Πινακοποιημένα συνθετικά δεδομένα
Ο όρος συνθετικά δεδομένα σε πίνακα αναφέρεται σε δημιουργία τεχνητών δεδομένων υποσύνολα που μιμούνται τη δομή και τις στατιστικές ιδιότητες του πραγματικού κόσμου πίνακες δεδομένων, όπως δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε πίνακες ή υπολογιστικά φύλλα. Αυτό συνθετικά δεδομένα δημιουργείται χρησιμοποιώντας αλγόριθμοι παραγωγής συνθετικών δεδομένων και τεχνικές σχεδιασμένες να αναπαράγουν τα χαρακτηριστικά του δεδομένα πηγής διασφαλίζοντας παράλληλα ότι η εμπιστευτική ή ευαίσθητα δεδομένα δεν αποκαλύπτεται.
Τεχνικές για δημιουργία πινακοειδής συνθετικά δεδομένα συνήθως περιλαμβάνουν στατιστική μοντελοποίηση, μοντέλα μηχανικής μάθησης, ή παραγωγικά μοντέλα, όπως τα δίκτυα παραγωγής αντιπάλου (GAN) και οι αυτοκωδικοποιητές παραλλαγών (VAE). Αυτά τα εργαλεία παραγωγής συνθετικών δεδομένων αναλύστε τα πρότυπα, τις κατανομές και τους συσχετισμούς που υπάρχουν στο πραγματικό σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια δημιουργήστε νέα σημεία δεδομένων ότι μοιάζουν πολύ με πραγματικά δεδομένα αλλά δεν περιέχουν πραγματικές πληροφορίες.
Τυπικός πίνακας περιπτώσεις χρήσης συνθετικών δεδομένων περιλαμβάνουν την αντιμετώπιση προβλημάτων σχετικά με το απόρρητο, την αύξηση της διαθεσιμότητας δεδομένων και τη διευκόλυνση της έρευνας και της καινοτομίας σε εφαρμογές που βασίζονται σε δεδομένα. Ωστόσο, είναι απαραίτητο να διασφαλιστεί ότι το συνθετικά δεδομένα καταγράφει με ακρίβεια τα υποκείμενα μοτίβα και τις κατανομές των αρχικών δεδομένων προς διατήρηση βοηθητικό πρόγραμμα δεδομένων και εγκυρότητα για εργασίες κατάντη.
Οι πιο δημοφιλείς εφαρμογές συνθετικών δεδομένων
Τα τεχνητά παραγόμενα δεδομένα ανοίγουν δυνατότητες καινοτομίας για την υγειονομική περίθαλψη, το λιανικό εμπόριο, τη μεταποίηση, τη χρηματοδότηση και άλλες βιομηχανίες. Ο πρωτεύον περιπτώσεις χρήσης περιλαμβάνουν τη δειγματοληψία δεδομένων, τα αναλυτικά στοιχεία, τις δοκιμές και την κοινή χρήση.
Αναβάθμιση δειγματοληψίας για βελτίωση συνόλων δεδομένων
Upsampling σημαίνει δημιουργία μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων από μικρότερα για κλιμάκωση και διαφοροποίηση. Αυτή η μέθοδος εφαρμόζεται όταν τα πραγματικά δεδομένα είναι σπάνια, ανισορροπημένα ή ελλιπή.
Εξετάστε μερικά παραδείγματα. Για τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, οι προγραμματιστές μπορούν να βελτιώσουν την ακρίβεια των μοντέλων ανίχνευσης απάτης αναδεικνύοντας το δείγμα σπάνιων παρατηρήσεων και προτύπων δραστηριότητας στο ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ. Ομοίως, μια εταιρεία μάρκετινγκ μπορεί να κάνει εκ νέου δείγματα για να αυξήσει δεδομένα που σχετίζονται με υποεκπροσωπούμενες ομάδες, βελτιώνοντας την ακρίβεια τμηματοποίησης.
Προηγμένα αναλυτικά στοιχεία με δεδομένα που δημιουργούνται από AI
Οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν συνθετικά δεδομένα υψηλής ποιότητας που δημιουργούνται από AI για μοντελοποίηση δεδομένων, επιχειρηματικές αναλύσεις και κλινική έρευνα. Σύνθεση δεδομένων αποδεικνύεται μια βιώσιμη εναλλακτική λύση όταν η απόκτηση πραγματικών συνόλων δεδομένων είναι είτε πολύ δαπανηρή είτε χρονοβόρα.
Συνθετικά δεδομένα δίνει τη δυνατότητα στους ερευνητές να διεξάγουν εις βάθος αναλύσεις χωρίς να διακυβεύεται το απόρρητο των ασθενών. Επιστήμονες δεδομένων και οι ερευνητές αποκτούν πρόσβαση σε δεδομένα ασθενών, πληροφορίες σχετικά με κλινικές καταστάσεις και λεπτομέρειες θεραπείας, αποκτώντας γνώσεις που θα ήταν πολύ πιο χρονοβόρες με πραγματικά δεδομένα. Επιπλέον, οι κατασκευαστές μπορούν ελεύθερα να μοιράζονται δεδομένα με προμηθευτές, ενσωματώνοντας χειραγωγημένα δεδομένα GPS και τοποθεσίας για τη δημιουργία αλγορίθμων για δοκιμές απόδοσης ή τη βελτίωση της προγνωστικής συντήρησης.
Ωστόσο, αξιολόγηση συνθετικών δεδομένων είναι κρίσιμο. Η απόδοση του Syntho Engine επικυρώνεται από μια εσωτερική ομάδα διασφάλισης ποιότητας και εξωτερικούς εμπειρογνώμονες από το Ινστιτούτο SAS. Σε μια μελέτη προγνωστικής μοντελοποίησης, εκπαιδεύσαμε τέσσερις μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικά, ανώνυμα και συνθετικά δεδομένα. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι τα μοντέλα που εκπαιδεύτηκαν στα συνθετικά σύνολα δεδομένων μας είχαν το ίδιο επίπεδο ακρίβειας με αυτά που εκπαιδεύτηκαν σε πραγματικά σύνολα δεδομένων, ενώ τα ανώνυμα δεδομένα μείωσαν τη χρησιμότητα των μοντέλων.
Εξωτερική και εσωτερική κοινή χρήση δεδομένων
Τα συνθετικά δεδομένα απλοποιούν την κοινή χρήση δεδομένων εντός και μεταξύ των οργανισμών. Μπορείς χρησιμοποιήστε συνθετικά δεδομένα προς την ανταλλάσσουν πληροφορίες χωρίς να διακινδυνεύουν παραβιάσεις της ιδιωτικής ζωής ή κανονιστική μη συμμόρφωση. Τα οφέλη των συνθετικών δεδομένων περιλαμβάνουν επιταχυνόμενα ερευνητικά αποτελέσματα και πιο αποτελεσματική συνεργασία.
Οι εταιρείες λιανικής μπορούν να μοιραστούν πληροφορίες με προμηθευτές ή διανομείς χρησιμοποιώντας συνθετικά δεδομένα που αντικατοπτρίζουν τη συμπεριφορά των πελατών, τα επίπεδα αποθέματος ή άλλες βασικές μετρήσεις. Ωστόσο, για να εξασφαλιστεί το υψηλότερο επίπεδο Προστασία προσωπικών δεδομένων, τα ευαίσθητα δεδομένα πελατών και τα εταιρικά μυστικά διατηρούνται απόρρητα.
Η Syntho κέρδισε το Global SAS Hackathon 2023 για την ικανότητά μας να παράγουμε και να μοιραζόμαστε aακριβή συνθετικά δεδομένα αποτελεσματικά και χωρίς κινδύνους. Συνθέσαμε δεδομένα ασθενών για πολλά νοσοκομεία με διαφορετικούς πληθυσμούς ασθενών για να δείξουμε την αποτελεσματικότητα των προγνωστικών μοντέλων. Η χρήση των συνδυασμένων συνθετικών συνόλων δεδομένων αποδείχθηκε εξίσου ακριβής με τη χρήση πραγματικών δεδομένων.
Δεδομένα συνθετικών δοκιμών
Τα δεδομένα συνθετικών δοκιμών είναι δεδομένα που δημιουργούνται τεχνητά και έχουν σχεδιαστεί για προσομοίωση δοκιμή δεδομένων περιβάλλοντα ανάπτυξης λογισμικού. Εκτός από τη μείωση των κινδύνων απορρήτου, τα δεδομένα συνθετικών δοκιμών επιτρέπουν στους προγραμματιστές να αξιολογούν αυστηρά την απόδοση, την ασφάλεια και τη λειτουργικότητα των εφαρμογών σε μια σειρά πιθανών σεναρίων χωρίς να επηρεάζουν το πραγματικό σύστημα.
Η συνεργασία μας με μια από τις μεγαλύτερες ολλανδικές τράπεζες προθήκες οφέλη συνθετικών δεδομένων για δοκιμή λογισμικού. Παραγωγή δεδομένων δοκιμής με το Syntho Engine οδήγησε σε σύνολα δεδομένων παρόμοια με την παραγωγή που βοήθησαν την τράπεζα να επιταχύνει την ανάπτυξη λογισμικού και τον εντοπισμό σφαλμάτων, οδηγώντας σε ταχύτερες και πιο ασφαλείς εκδόσεις λογισμικού.
Τεχνικές για δημιουργία πινακοειδής συνθετικά δεδομένα συνήθως περιλαμβάνουν στατιστική μοντελοποίηση, μοντέλα μηχανικής μάθησης, ή παραγωγικά μοντέλα, όπως τα δίκτυα παραγωγής αντιπάλου (GAN) και οι αυτοκωδικοποιητές παραλλαγών (VAE). Αυτά τα εργαλεία παραγωγής συνθετικών δεδομένων αναλύστε τα πρότυπα, τις κατανομές και τους συσχετισμούς που υπάρχουν στο πραγματικό σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια δημιουργήστε νέα σημεία δεδομένων ότι μοιάζουν πολύ με πραγματικά δεδομένα αλλά δεν περιέχουν πραγματικές πληροφορίες.
Τυπικός πίνακας περιπτώσεις χρήσης συνθετικών δεδομένων περιλαμβάνουν την αντιμετώπιση προβλημάτων σχετικά με το απόρρητο, την αύξηση της διαθεσιμότητας δεδομένων και τη διευκόλυνση της έρευνας και της καινοτομίας σε εφαρμογές που βασίζονται σε δεδομένα. Ωστόσο, είναι απαραίτητο να διασφαλιστεί ότι το συνθετικά δεδομένα καταγράφει με ακρίβεια τα υποκείμενα μοτίβα και τις κατανομές των αρχικών δεδομένων προς διατήρηση βοηθητικό πρόγραμμα δεδομένων και εγκυρότητα για εργασίες κατάντη.
Η πλατφόρμα παραγωγής συνθετικών δεδομένων της Syntho
Η Syntho παρέχει μια έξυπνη πλατφόρμα παραγωγής συνθετικών δεδομένων, δίνοντας τη δυνατότητα στους οργανισμούς να μετατρέψουν έξυπνα τα δεδομένα σε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Παρέχοντας όλες τις μεθόδους παραγωγής συνθετικών δεδομένων σε μία πλατφόρμα, η Syntho προσφέρει μια ολοκληρωμένη λύση για οργανισμούς που στοχεύουν στη χρήση δεδομένων που καλύπτουν:
- Συνθετικά δεδομένα που δημιουργούνται από AI που μιμείται στατιστικά μοτίβα αρχικών δεδομένων σε συνθετικά δεδομένα με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης.
- Έξυπνη αποταυτοποίηση προστατεύω ευαίσθητα δεδομένα αφαιρώντας ή τροποποιώντας στοιχεία προσωπικής ταυτοποίησης (PII).
- Test data management που επιτρέπει το δημιουργία, συντήρηση και έλεγχος αντιπροσωπευτικών δεδομένων δοκιμών για μη παραγωγικά περιβάλλοντα.
Οι πλατφόρμες μας ενσωματώνονται σε οποιοδήποτε περιβάλλον cloud ή εσωτερικής εγκατάστασης. Επιπλέον, φροντίζουμε για τον σχεδιασμό και την ανάπτυξη. Η ομάδα μας θα εκπαιδεύσει τους υπαλλήλους σας στη χρήση Κινητήρας Syntho αποτελεσματικά και θα παρέχουμε συνεχή υποστήριξη μετά την ανάπτυξη.
Μπορείτε να διαβάσετε περισσότερα για τις δυνατότητες του Syntho's συνθετικά δεδομένα πλατφόρμα παραγωγής στο Ενότητα λύσεων της ιστοσελίδας μας.
Τι υπάρχει στο μέλλον για τα συνθετικά δεδομένα;
Δημιουργία συνθετικών δεδομένων με γενετική τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στη δημιουργία και κοινή χρήση μεγάλων τόμων σχετικά δεδομένα, παρακάμπτοντας ζητήματα συμβατότητας μορφής, ρυθμιστικούς περιορισμούς και τον κίνδυνο παραβίασης δεδομένων.
Σε αντίθεση με την ανωνυμοποίηση, δημιουργία συνθετικών δεδομένων επιτρέπει τη διατήρηση των δομικών σχέσεων στα δεδομένα. Αυτό καθιστά τα συνθετικά δεδομένα κατάλληλα για προηγμένες αναλύσεις, έρευνα και ανάπτυξη, διαφοροποίηση και δοκιμές.
Η χρήση συνθετικών συνόλων δεδομένων θα επεκταθεί μόνο σε όλους τους κλάδους. Οι εταιρείες είναι έτοιμες να δημιουργία συνθετικών δεδομένων, επεκτείνοντας το πεδίο εφαρμογής του σε σύνθετες εικόνες, ήχο και περιεχόμενο βίντεο. Οι εταιρείες θα επεκτείνουν τη χρήση του μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πιο προηγμένες προσομοιώσεις και εφαρμογές.
Θέλετε να μάθετε περισσότερες πρακτικές εφαρμογές του συνθετικά δεδομένα? Νιώστε ελεύθεροι να προγραμματίστε μια επίδειξη ιστοσελίδα μας.
Σχετικά με τον Σύνθο
Συνθ παρέχει ένα έξυπνο παραγωγή συνθετικών δεδομένων πλατφόρμα, μόχλευση πολλαπλές συνθετικές φόρμες δεδομένων και μεθόδους παραγωγής, δίνοντας τη δυνατότητα στους οργανισμούς να μετατρέψουν έξυπνα τα δεδομένα σε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Τα συνθετικά δεδομένα μας που δημιουργούνται με τεχνητή νοημοσύνη μιμούνται στατιστικά μοτίβα αρχικών δεδομένων, διασφαλίζοντας ακρίβεια, απόρρητο και ταχύτητα, όπως αξιολογούνται από εξωτερικούς ειδικούς όπως η SAS. Με έξυπνες λειτουργίες αποταυτοποίησης και συνεπή χαρτογράφηση, οι ευαίσθητες πληροφορίες προστατεύονται διατηρώντας παράλληλα την ακεραιότητα αναφοράς. Η πλατφόρμα μας επιτρέπει τη δημιουργία, διαχείριση και έλεγχο δεδομένων δοκιμών για μη παραγωγικά περιβάλλοντα, χρησιμοποιώντας βασισμένους σε κανόνες μέθοδοι παραγωγής συνθετικών δεδομένων για στοχευμένα σενάρια. Επιπλέον, οι χρήστες μπορούν δημιουργία συνθετικών δεδομένων μέσω προγραμματισμού και αποκτήστε ρεαλιστικά δεδομένα δοκιμών να αναπτύξει με ευκολία ολοκληρωμένα σενάρια δοκιμών και ανάπτυξης.
Σχετικά με τον Συγγραφέα
Wim Kees Janssen
Διευθύνων Σύμβουλος & Ιδρυτής
Syntho, η κλιμάκωση που αναστατώνει τη βιομηχανία δεδομένων με συνθετικά δεδομένα που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη. Ο Wim Kees έχει αποδείξει με τη Syntho ότι μπορεί να ξεκλειδώσει δεδομένα ευαίσθητα στο απόρρητο για να κάνει τα δεδομένα πιο έξυπνα και πιο γρήγορα διαθέσιμα, ώστε οι οργανισμοί να μπορούν να πραγματοποιήσουν καινοτομία που βασίζεται σε δεδομένα. Ως αποτέλεσμα, ο Wim Kees και ο Syntho κέρδισαν το διάσημο Βραβείο Καινοτομίας της Philips, κέρδισαν το παγκόσμιο hackathon SAS στην υγειονομική περίθαλψη και την επιστήμη της ζωής και επιλέχθηκαν ως κορυφαίοι παραγωγοί AI Scale-Up από την NVIDIA.