ʻIkepili Synthetic i hana ʻia e AI, maʻalahi a wikiwiki hoʻi i ka ʻikepili kiʻekiʻe?

Ua hana ʻo AI i ka ʻikepili synthetic ma ka hoʻomaʻamaʻa

ʻO Syntho, he loea i ka ʻikepili synthetic i hana ʻia e AI, e manaʻo e huli privacy by design i ka lanakila hoʻokūkū me ka ʻikepili synthetic i hana ʻia e AI. Kōkua lākou i nā hui e kūkulu i kahi kahua ʻikepili ikaika me ka maʻalahi a me ka wikiwiki i ka ʻikepili kiʻekiʻe a lanakila hou i ka Philips Innovation Award.

Eia nō naʻe, ʻo ka hoʻokumu ʻana i ka ʻikepili synthetic me AI kahi hopena hou e hoʻopuka pinepine ai i nā nīnau i nīnau pinepine ʻia. No ka pane ʻana i kēia, hoʻomaka ʻo Syntho i kahi noiʻi hihia me SAS, alakaʻi mākeke ma Advanced Analytics a me AI lako polokalamu.

Ma ka hui pū ʻana me ka Dutch AI Coalition (NL AIC), ua noiʻi lākou i ka waiwai o ka ʻikepili synthetic ma o ka hoʻohālikelike ʻana i ka ʻikepili synthetic i hana ʻia e AI i hana ʻia e ka Syntho Engine me ka ʻikepili kumu ma o nā loiloi like ʻole e pili ana i ka maikaʻi o ka ʻikepili, ka pono kānāwai a me ka hoʻohana.

ʻAʻole anei he hoʻonā ka inoa inoa ʻole?

Loaʻa i nā ʻenehana hoʻokaʻawale inoa maʻamau i ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili kumu i mea e pale ai i ka huli ʻana i hope. ʻO nā laʻana, ʻo ia ka laulā, ka hoʻopau ʻana, ka holoi ʻana, ka pseudonymization, ka huna ʻikepili, a me ka shuffling o nā lālani a me nā kolamu. Hiki iā ʻoe ke loaʻa nā laʻana ma ka papa ma lalo.

ʻike inoa ʻole

Hoʻokomo kēia mau ʻenehana i 3 mau pilikia nui:

  1. He ʻokoʻa kā lākou hana ʻana i kēlā me kēia ʻano ʻikepili a me kēlā me kēia waihona, e paʻakikī iā lākou e hoʻonui. Eia kekahi, no ka mea ʻokoʻa kā lākou hana, e hoʻopaʻapaʻa mau ana e pili ana i nā ʻano hana e hoʻohana ai a me ka hui pū ʻana o nā ʻenehana e pono ai.
  2. Aia mau ka pilina hoʻokahi me ka ʻikepili kumu. ʻO ia ke ʻano e loaʻa mau ana kahi pilikia pilikino, ʻoi aku ma muli o nā ʻikepili wehe āpau a me nā ʻenehana i loaʻa e hoʻopili i kēlā mau ʻikepili.
  3. Hoʻopili lākou i ka ʻikepili a no laila e luku ai i ka ʻikepili i ke kaʻina hana. He mea pōʻino loa kēia no nā hana AI kahi e pono ai ka "mana wānana", no ka mea, ʻo ka ʻikepili maikaʻi ʻole ka hopena i nā ʻike maikaʻi ʻole mai ke kumu hoʻohālike AI (ʻO ka ʻōpala ka hopena i ka ʻōpala).

Hoʻoholo ʻia kēia mau helu ma o kēia hihia.

He hoʻolauna i ka haʻawina hihia

No ka hoʻopaʻa ʻana i ka hihia, ʻo ka ʻikepili i manaʻo ʻia he dataset telecom i hāʻawi ʻia e SAS i loaʻa ka ʻikepili o nā mea kūʻai aku 56.600. He 128 kolamu i loko o ka waihona, me hoʻokahi kolamu e hōʻike ana i ka haʻalele ʻana o ka mea kūʻai mai ka hui (ʻo ia hoʻi, 'churned') a ʻaʻole paha. ʻO ka pahuhopu o ka hihia noiʻi ʻo ia ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili synthetic e hoʻomaʻamaʻa i kekahi mau hiʻohiʻona e wānana i ka churn o ka mea kūʻai aku a e loiloi i ka hana o kēlā mau hiʻohiʻona i aʻo ʻia. ʻOiai he hana hoʻohālikelike ka wānana churn, ua koho ʻo SAS i ʻehā mau kumu hoʻohālike kaulana e hana i nā wānana, me:

  1. Ululāʻau kaulele
  2. Hoʻonui gradient
  3. Hoʻohuli loiloi
  4. Ke kikowaena kikowaena

Ma mua o ka hana ʻana i ka ʻikepili synthetic, ua hoʻokaʻawale ʻo SAS i ka ʻikepili telecom i kahi kaʻaahi (no ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā kumu hoʻohālike) a me kahi hoʻonohonoho paʻa (no ka helu ʻana i nā kumu hoʻohālike). ʻO ka loaʻa ʻana o kahi hoʻonohonoho paʻa ʻokoʻa no ka helu ʻana e hiki ai i ka loiloi ʻole ʻana i ka maikaʻi o ka hana ʻana o ke kumu hoʻohālikelike ke hoʻohana ʻia i ka ʻikepili hou.

Me ka hoʻohana ʻana i ke kaʻaahi i hoʻokomo ʻia, ua hoʻohana ʻo Syntho i kāna Syntho Engine e hana i kahi ʻikepili synthetic. No ka hoʻohālikelike ʻana, ua hana pū ʻo SAS i kahi mana hoʻopunipuni o ke kaʻaahi i hoʻonohonoho ʻia ma hope o ka hoʻohana ʻana i nā ʻano hana inoa ʻole e hiki ai i kahi paepae (o k-anonimity). Ua loaʻa nā ʻanuʻu mua i ʻehā mau ʻikepili:

  1. He pūʻulu helu kaʻaahi (ʻo ia hoʻi ka ʻikepili kumu i hoʻemi ʻia ka ʻikepili paʻa)
  2. He pūʻulu helu hoʻopaʻa ʻia (ʻo ia hoʻi kahi ʻāpana o ka ʻikepili kumu)
  3. He pūʻulu helu inoa ʻole (ma muli o ka ʻikepili kaʻaahi)
  4. He pūʻulu helu synthetic (e pili ana i ka ʻikepili kaʻaahi)

Ua hoʻohana ʻia nā ʻikepili 1, 3 a me 4 no ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i kēlā me kēia ʻano hoʻohālikelike, e loaʻa ana he 12 (3 x 4) mau hiʻohiʻona i aʻo ʻia. Ua hoʻohana ʻo SAS i ka ʻikepili paʻa e ana i ka pololei a kēlā me kēia kumu hoʻohālike e wānana i ka churn o ka mea kūʻai aku. Hōʻike ʻia nā hopena ma lalo nei, e hoʻomaka ana me kekahi mau helu kumu.

Hoʻokumu ʻia ka pipeline aʻo mīkini ma SAS

Kiʻi: ʻO ka pipeline aʻo mīkini i hana ʻia ma SAS Visual Data Mining a me ke aʻo ʻana i ka mīkini

Nā ʻikepili kumu ke hoʻohālikelike i ka ʻikepili inoa ʻole me ka ʻikepili kumu

Hoʻopau nā ʻenehana anonymization i nā kumu maʻamau, nā loina ʻoihana, nā pilina a me nā helu (e like me ka laʻana ma lalo). ʻO ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili i ʻike ʻole ʻia no ka ʻikepili kumu e hoʻopuka i nā hopena hilinaʻi ʻole. ʻO ka ʻoiaʻiʻo, ʻo ka maikaʻi ʻole o ka ʻikepili i ʻike ʻole ʻia ua aneane hiki ʻole ke hoʻohana iā ia no nā hana loiloi holomua (e laʻa me ka hoʻohālike AI/ML a me ka dashboarding).

ka hoʻohālikelike ʻana i ka ʻikepili inoa ʻole me ka ʻikepili kumu

Nā ʻikepili kumu ke hoʻohālikelike i ka ʻikepili synthetic me ka ʻikepili kumu

Mālama ʻo Synthetic data generation me AI i nā kumu maʻamau, loiloi ʻoihana, pilina a me nā helu (e like me ka laʻana ma lalo). ʻO ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili synthetic no ka ʻikepili kumu e hana i nā hopena hilinaʻi. Nīnau koʻikoʻi, paʻa anei ka ʻikepili synthetic no nā hana loiloi kiʻekiʻe (e laʻa me ka hoʻohālike AI/ML a me ka dashboarding)?

ka hoʻohālikelike ʻana i ka ʻikepili synthetic i ka ʻikepili kumu

Nā ʻikepili synthetic i haku ʻia e AI a me nā ʻikepili kiʻekiʻe

ʻAʻole paʻa ka ʻikepili synthetic no nā kumu kumu (e like me ka mea i hōʻike ʻia ma nā ʻāpana mua), hopu pū ia i nā kumu helu 'huna' hohonu i koi ʻia no nā hana loiloi holomua. Hōʻike ʻia ka mea hope ma ka pakuhi pahu ma lalo, e hōʻike ana i ka pololei o nā kumu hoʻohālike i aʻo ʻia ma ka ʻikepili synthetic me nā hiʻohiʻona i aʻo ʻia ma ka ʻikepili kumu. Eia kekahi, me kahi ʻāpana ma lalo o ka pihi (AUC*) kokoke i 0.5, ʻoi aku ka maikaʻi o nā kumu hoʻohālike i aʻo ʻia ma ka ʻikepili inoa ʻole. Loaʻa ka hōʻike piha me nā loiloi loiloi holomua āpau i ka ʻikepili synthetic i hoʻohālikelike ʻia me ka ʻikepili kumu ma ke noi.

*AUC: ʻo ka ʻāpana ma lalo o ka pihi kahi ana no ka pololei o nā kumu hoʻohālike kiʻekiʻe, e noʻonoʻo ana i ka maikaʻi ʻoiaʻiʻo, ka maikaʻi hoʻopunipuni, nā mea ʻino a me nā mea ʻoiaʻiʻo. 0,5 'o ia ho'i, 'o ia ho'i ke 'ano o ke kŘkohu 'ana wanana ma'amau a 'a'ohe mana wanana a 'o 1 'o ia ho'i he pololei mau ke kükohu a loa'a ka mana wanana piha.

Eia hou, hiki ke hoʻohana ʻia kēia ʻikepili synthetic no ka hoʻomaopopo ʻana i nā hiʻohiʻona ʻikepili a me nā ʻano nui e pono ai no ka hoʻomaʻamaʻa maoli ʻana o nā kumu hoʻohālike. ʻO nā mea hoʻokomo i koho ʻia e nā algorithms ma ka ʻikepili synthetic i hoʻohālikelike ʻia me ka ʻikepili kumu i like loa. No laila, hiki ke hana ʻia ke kaʻina hana hoʻohālike ma kēia ʻano synthetic, e hōʻemi ana i ka pilikia o ka uhaki ʻikepili. Eia nō naʻe, i ka wā e hoʻomaopopo ai i nā moʻolelo pākahi (e laʻa. ka mea kūʻai kelepona kelepona) e aʻo hou ʻia i ka ʻikepili kumu no ka wehewehe ʻana, hoʻonui ʻia ka ʻae ʻana a i ʻole ma muli o ke kānāwai.                              

ʻO AUC e ka Algorithm i hui pū ʻia e ke ʻano

AUC

Nā hopena:

  • Hōʻike ʻia nā hiʻohiʻona i aʻo ʻia ma ka ʻikepili synthetic i hoʻohālikelike ʻia me nā hiʻohiʻona i hoʻomaʻamaʻa ʻia ma ka ʻikepili kumu e hōʻike ana i ka hana like loa
  • Hōʻike nā kumu hoʻohālike i hoʻomaʻamaʻa ʻia ma ka ʻikepili inoa ʻole me nā 'ʻenehana anonymization maʻamau' i ka hana haʻahaʻa ma mua o nā kumu hoʻohālike i aʻo ʻia ma ka ʻikepili kumu a i ʻole ka ʻikepili synthetic.
  • He mea maʻalahi a wikiwiki hoʻi ka hana ʻana i ka ʻikepili synthetic no ka mea e hana like ke ʻano hana i kēlā me kēia waihona a me kēlā me kēia ʻano ʻikepili.

Nā hihia hoʻohana ʻikepili synthetic hoʻohui waiwai

E hoʻohana i ka hihia 1: Nā ʻikepili synthetic no ka hoʻomohala ʻana i nā kumu hoʻohālike a me nā ʻikepili kiʻekiʻe

Loaʻa i kahi kumu ʻikepili ikaika me ka maʻalahi a me ka wikiwiki o ka hoʻohana ʻana, pono ka ʻikepili kiʻekiʻe no ka hoʻomohala ʻana i nā hiʻohiʻona (e laʻa i nā dashboards [BI] a me nā analytics holomua [AI & ML]). Eia nō naʻe, nui nā hui i loaʻa i kahi kumu ʻikepili suboptimal e hopena i nā pilikia koʻikoʻi 3:

  • ʻO ke kiʻi ʻana i ka ʻikepili he mau makahiki ma muli o nā lula (pilikino), nā hana o loko a i ʻole nā ​​silos ʻikepili
  • Hoʻopau nā ʻenehana anonymization maʻamau i ka ʻikepili, no laila ʻaʻole kūpono ka ʻikepili no ka nānā ʻana a me ka ʻikepili kiʻekiʻe (ʻōpala i loko = ʻōpala i waho)
  • ʻAʻole hiki ke hoʻonui ʻia nā hoʻonā i kēia manawa no ka mea ʻokoʻa ka hana ʻana i kēlā me kēia waihona a me kēlā me kēia ʻano ʻikepili a ʻaʻole hiki ke mālama i nā ʻikepili nui-papakaukau nui.

Hoʻolālā ʻikepili synthetic: hoʻomohala i nā hiʻohiʻona me ka ʻikepili synthetic like-maikaʻi-ʻoiaʻiʻo i:

  • E hoʻohaʻahaʻa i ka hoʻohana o ka ʻikepili maoli, me ka ʻole o ka pale ʻana i kāu mau hoʻomohala
  • Wehe i ka ʻikepili pilikino a loaʻa i ka ʻikepili hou aʻe i pāpā ʻia (e laʻa ma muli o ka pilikino)
  • Loaʻa i ka ʻikepili maʻalahi a wikiwiki hoʻi i ka ʻikepili pili
  • ʻO ka hopena scalable e hana like no kēlā me kēia ʻikepili, datatype a no nā hōkeo nui

Hāʻawi kēia i ka hui e kūkulu i kahi kumu ʻikepili ikaika me ka maʻalahi a me ka wikiwiki i ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili kiʻekiʻe e wehe i ka ʻikepili a me ka hoʻohana ʻana i nā manawa ʻikepili.

 

E hoʻohana i ka hihia 2: nā ʻikepili hoʻāʻo synthetic akamai no ka hoʻāʻo ʻana i nā polokalamu, hoʻomohala a me ka lawe ʻana

Pono ka hoʻāʻo ʻana a me ka hoʻomohala ʻana me ka ʻikepili hoʻāʻo kiʻekiʻe e hoʻopuka i nā ʻōnaehana polokalamu hou. Me he mea lā ua maopopo ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili hana kumu, akā ʻaʻole ʻae ʻia ma muli o nā lula (pilikia). ʻOkoʻa Test Data Management (TDM) mea hana hoʻolauna "legacy-by-design” i ka loaʻa ʻana o ka ʻikepili hōʻike pololei:

  • Mai noʻonoʻo i ka ʻikepili hana a ʻaʻole mālama ʻia ka loina ʻoihana a me ka kūpaʻa kuhikuhi
  • Hana lohi a hoʻopau manawa
  • Pono ka hana lima

Hoʻopili i ka ʻikepili synthetic: E hoʻāʻo a hoʻomohala me ka ʻikepili hoʻāʻo synthetic i hana ʻia e AI no ka hoʻopuka ʻana i nā ʻōnaehana polokalamu akamai me:

  • ʻO ka ʻikepili e like me ka hana ʻana me ka loiloi ʻoihana mālama ʻia a me ka kūpaʻa kuhikuhi
  • ʻO ka hanauna ʻikepili maʻalahi a wikiwiki hoʻi me ka mokuʻāina ʻoi loa AI
  • Pilikino-ma-hoʻolālā
  • Maʻalahi, wikiwiki a agile

ʻAe kēia i ka hui e hoʻāʻo a hoʻomohala me nā ʻikepili hoʻāʻo pae aʻe e hāʻawi i nā ʻōnaehana polokalamu hou loa!

Nāʻike hou

hoihoi? No ka ʻike hou aku e pili ana i ka ʻikepili synthetic, e kipa i ka pūnaewele Syntho a i ʻole e kelepona iā Wim Kees Janssen. No ka 'ike hou aku e pili ana i SAS, e kipa www.aikak.eu a i ʻole e kelepona iā kees@syntho.ai.

Ma kēia hihia hoʻohana, hana pū ʻo Syntho, SAS a me ka NL AIC e hoʻokō i nā hopena i manaʻo ʻia. He loea ʻo Syntho i ka ʻikepili synthetic i hana ʻia e AI a ʻo SAS kahi alakaʻi mākeke i ka analytics a hāʻawi i nā polokalamu no ka ʻimi ʻana, ka nānā ʻana a me ka nānā ʻana i ka ʻikepili.

* Manaʻo 2021 - Nā ʻikepili a me nā hoʻolālā hoʻolālā e hoʻokele, hoʻonui a hoʻololi i ka ʻoihana kikohoʻe, Gartner, 2020.

uhi alakaʻi syntho

E mālama i kāu alakaʻi ʻikepili synthetic i kēia manawa!

  • He aha ka ʻikepili synthetic?
  • No ke aha e hoʻohana ai nā hui?
  • Hoʻohui waiwai hoʻohui i nā hihia mea kūʻai aku ʻikepili synthetic
  • Pehea e hoʻomaka ai
Noi alakai
Hoʻokaʻaʻike i nā loea