O mais recente ditado de dados sendo o novo óleo é verdade e, assim como seu combustível regular, está se tornando difícil de encontrar.
Ainda, dados do mundo real alimenta as iniciativas de aprendizado de máquina e IA de qualquer organização. No entanto, obter dados de treinamento de qualidade para seus projetos é um desafio. Isso ocorre porque apenas algumas empresas podem acessar um fluxo de dados enquanto o restante faz o seu próprio. E esses dados de treinamento feitos por conta própria, chamados dados sintéticos, são eficazes, baratos e disponíveis.
Mas o que exatamente é dados sintéticos? Como uma empresa pode gerar esses dados, superar os desafios e alavancar suas vantagens?
O que são dados sintéticos?
Dados sintéticos são dados gerados por computador, tornando-se rapidamente uma alternativa aos dados do mundo real. Em vez de serem coletados da documentação do mundo real, os algoritmos de computador geram dados sintéticos.
Os dados sintéticos são artificialmente gerado por algoritmos ou simulações de computador que refletem estatisticamente ou matematicamente dados do mundo real.
Dados sintéticos, de acordo com pesquisas, têm as mesmas propriedades preditivas que dados reais. Ele é gerado pela modelagem de padrões estatísticos e propriedades de dados do mundo real.
Tendências da Indústria?
De acordo com o Gartner pesquisa, dados sintéticos podem ser melhores para fins de treinamento de IA. Está sendo sugerido que os dados sintéticos às vezes podem ser mais benéficos do que os dados reais coletados de eventos, pessoas ou objetos reais. Essa eficiência de dados sintéticos é o motivo deep learning os desenvolvedores de redes neurais estão usando cada vez mais para desenvolver modelos de IA de ponta.
Um relatório sobre dados sintéticos previu que até 2030, a maioria dos dados usados para modelo de aprendizado de máquina propósitos de treinamento seriam dados sintéticos gerados por meio de simulações de computador, algoritmos, modelos estatísticos e muito mais. No entanto, os dados sintéticos representam menos de 1% dos dados de mercado atualmente, no entanto, por 2024 espera-se que contribua com mais de 60% de todos os dados gerados.
Por que usar dados sintéticos?
À medida que aplicativos avançados de IA estão sendo desenvolvidos, as empresas têm dificuldade em adquirir grandes quantidades de conjuntos de dados de qualidade para treinar modelos de ML. No entanto, os dados sintéticos estão ajudando os cientistas e desenvolvedores de dados a superar esses desafios e desenvolver modelos de ML altamente confiáveis.
Mas por que fazer uso de dados sintéticos?
O tempo necessário para gerar dados sintéticos é muito menos do que adquirir dados de eventos ou objetos reais. As empresas podem adquirir dados sintéticos e desenvolver um conjunto de dados personalizado para seu projeto mais rapidamente do que conjuntos de dados dependentes do mundo real. Assim, dentro de um período conciso, as empresas podem colocar as mãos em dados de qualidade anotados e rotulados.
Por exemplo, suponha que você precise de dados sobre eventos que raramente ocorrem ou aqueles que têm muito poucos dados. Nesse caso, é possível gerar dados sintéticos com base em amostras de dados do mundo real, especialmente quando os dados são necessários para casos extremos. Outra vantagem do uso de dados sintéticos é eliminar as preocupações com a privacidade, pois os dados não são baseados em nenhuma pessoa ou evento existente.
Dados aumentados e anônimos versus dados sintéticos
Dados sintéticos não devem ser confundidos com dados aumentados. Aumento de dados é uma técnica que os desenvolvedores usam para adicionar um novo conjunto de dados a um conjunto de dados existente. Por exemplo, eles podem clarear uma imagem, cortar ou girar.
Dados anonimizados remove todas as informações de identificação pessoal de acordo com as políticas e padrões governamentais. Portanto, dados anônimos são altamente cruciais ao desenvolver modelos financeiros ou de saúde.
Embora os dados anonimizados ou aumentados não sejam considerados parte dados sintéticos. Mas os desenvolvedores podem fazer dados sintéticos. Ao combinar essas duas técnicas, como misturar duas imagens de carros, você pode desenvolver uma imagem sintética de um carro completamente nova.
Tipos de dados sintéticos
Os desenvolvedores usam dados sintéticos, pois permitem que eles usem dados de alta qualidade que mascaram informações pessoais confidenciais, mantendo as qualidades estatísticas dos dados do mundo real. Os dados sintéticos geralmente se enquadram em três categorias principais:
Totalmente Sintético
Não contém informações dos dados originais. Em vez disso, um programa de computador gerador de dados usa certos parâmetros dos dados originais, como densidade de recursos. Então, usando essa característica do mundo real, ele gera aleatoriamente densidades de recursos estimadas com base em métodos generativos, o que garante privacidade completa dos dados ao custo da atualidade dos dados.
Parcialmente Sintético
Ele substitui certos valores específicos de dados sintéticos por dados do mundo real. Além disso, dados parcialmente sintéticos substituem certas lacunas presentes nos dados originais, e os cientistas de dados empregam metodologias baseadas em modelos para gerar esses dados.
HÍBRIDO
Ele combina dados do mundo real e dados sintéticos. Esse tipo de dados seleciona registros aleatórios do conjunto de dados original e os substitui por registros sintéticos. Ele fornece os benefícios de dados sintéticos e parcialmente sintéticos, combinando privacidade de dados com utilidade.
Casos de uso para dados sintéticos?
Embora gerados por um algoritmo de computador, os dados sintéticos representam dados reais com precisão e confiabilidade. Além disso, existem muitos casos de uso para dados sintéticos. No entanto, seu uso é sentido como um substituto para dados confidenciais, especialmente em ambientes de não produção para treinamento, teste e análise. Alguns dos melhores casos de uso de dados sintéticos são:
Training
A possibilidade de ter um modelo de ML preciso e confiável depende dos dados em que está sendo treinado. E os desenvolvedores dependem de dados sintéticos quando o mundo real dados de treinamento é difícil chegar. Como os dados sintéticos aumentam o valor dos dados do mundo real e removem não amostras (eventos ou padrões raros), eles ajudam a aumentar a eficiência dos modelos de IA.
ensaio
Quando o teste orientado a dados é fundamental para o desenvolvimento e o sucesso do modelo de ML, dados sintéticos devem ser usados. O motivo é que os dados sintéticos são muito mais fáceis de usar e mais rápidos de adquirir do que os dados baseados em regras. Também é escalável, confiável e flexível.
Análise
Os dados sintéticos estão livres do viés que normalmente está presente nos dados do mundo real. Isso torna os dados sintéticos um conjunto de dados muito adequado para modelos de IA de teste de estresse de eventos raros. Também analisa o comportamento do modelo de dados possível.
Vantagens dos dados sintéticos
Os cientistas de dados estão sempre procurando dados de alta qualidade que sejam confiáveis, equilibrados, livres de viés e representem padrões identificáveis. Algumas das vantagens de usar dados sintéticos incluem:
- Os dados sintéticos são mais fáceis de gerar, menos demorados para anotar e mais equilibrados.
- Como os dados sintéticos complementam os dados do mundo real, fica mais fácil preencher as lacunas de dados no mundo real
- É escalável, flexível e garante privacidade ou proteção de informações pessoais.
- Está livre de duplicações de dados, viés e imprecisões.
- Há acesso a dados relacionados a casos extremos ou eventos raros.
- A geração de dados é mais rápida, mais barata e mais precisa.
Desafios dos conjuntos de dados sintéticos
Semelhante a qualquer nova metodologia de coleta de dados, até mesmo dados sintéticos apresentam desafios.
A primeiro grande desafio é que os dados sintéticos não vêm com discrepantes. Embora removidos dos conjuntos de dados, esses valores discrepantes de ocorrência natural presentes nos dados do mundo real ajudam a treinar os modelos de ML com precisão.
A qualidade dos dados sintéticos pode variar ao longo do conjunto de dados. Como os dados são gerados usando dados iniciais ou de entrada, a qualidade dos dados sintéticos depende da qualidade dos dados iniciais. Se houver viés nos dados de sementes, você pode assumir com segurança que haverá viés nos dados finais.
Anotadores humanos devem verificar conjuntos de dados sintéticos completamente para garantir a precisão usando alguns métodos de controle de qualidade.
Métodos para Gerar Dados Sintéticos
Um modelo confiável que possa imitar um conjunto de dados autêntico deve ser desenvolvido para gerar dados sintéticos. Então, dependendo dos pontos de dados presentes no conjunto de dados real, é possível gerar pontos semelhantes nos conjuntos de dados sintéticos.
Para fazer isso, cientistas de dados fazer uso de redes neurais capazes de criar pontos de dados sintéticos semelhantes aos presentes na distribuição original. Algumas de como as redes neurais geram dados são:
Autoencoders Variacionais
Autoencoders variantes ou VAEs pegam uma distribuição original, convertem-na em distribuição latente e a transformam de volta na condição original. Este processo de codificação e decodificação provoca um 'erro de reconstrução'. Esses modelos generativos de dados não supervisionados são adeptos de aprender a estrutura inata da distribuição de dados e desenvolver um modelo complexo.
Redes Adversariais Generativas
Ao contrário dos autoencoders variacionais, um modelo não supervisionado, redes adversariais generativas, ou GAN, é um modelo supervisionado usado para desenvolver representações de dados altamente realistas e detalhadas. Neste método, dois redes neurais são treinados – uma rede geradora gerará pontos de dados falsos e o outro discriminador tentará identificar pontos de dados reais e falsos.
Após várias rodadas de treinamento, o gerador se tornará apto a gerar pontos de dados falsos completamente críveis e realistas que o discriminador não será capaz de identificar. GAN funciona melhor ao gerar dados não estruturados. No entanto, se não for construído e treinado por especialistas, pode gerar pontos de dados falsos de quantidade limitada.
Campo de Radiância Neural
Este método de geração de dados sintéticos é usado ao criar novas visualizações de uma cena 3D parcialmente vista existente. O algoritmo Neural Radiance Field ou NeRF analisa um conjunto de imagens, determina pontos de dados focais nelas e interpola e adiciona novos pontos de vista nas imagens. Ao olhar para uma imagem 3D estática como uma cena 5D em movimento, ele prevê todo o conteúdo de cada voxel. Ao estar conectado à rede neural, o NeRF preenche os aspectos ausentes da imagem em uma cena.
Embora o NeRF seja altamente funcional, é lento para renderizar e treinar e pode gerar imagens inutilizáveis de baixa qualidade.
Então, onde você pode obter dados sintéticos?
Até agora, apenas alguns provedores de conjuntos de dados de treinamento altamente avançados conseguiram fornecer dados sintéticos de alta qualidade. Você pode obter acesso a ferramentas de código aberto, como Cofre de dados sintéticos. No entanto, se você deseja adquirir um conjunto de dados altamente confiável, Saip é o lugar certo, pois oferece uma ampla variedade de dados de treinamento e serviços de anotação. Além disso, graças à sua experiência e parâmetros de qualidade estabelecidos, eles atendem a uma ampla vertical do setor e fornecem conjuntos de dados para vários projetos de ML.