Com o avanço da tecnologia, tem havido escassez de dados utilizados pelos modelos de ML. Para preencher essa lacuna, muitos dados sintéticos/dados artificiais são gerados ou simulados para treinar modelos de ML. A coleta de dados primários, embora altamente confiável, muitas vezes é cara e demorada e, portanto, há uma demanda crescente por dados simulados que podem ou não ser precisos e imitar experiências do mundo real. O artigo abaixo apenas tenta explorar os prós e contras.
Qual é a promessa dos dados sintéticos e quando usá-los?
Dados sintéticos é gerado algoritmicamente em vez de ser produzido por incidentes do mundo real. Dados reais, são observados diretamente do mundo real. Ele é usado para obter os melhores insights. Embora os dados reais sejam valiosos, geralmente são caros, demorados para coletar e inviáveis devido a problemas de privacidade. Os dados sintéticos, portanto, tornam-se secundários/alternativos aos dados reais e podem ser usados para desenvolver dados precisos e modelos avançados de IA. Este dados gerados artificialmente é usado junto com dados reais para construir um conjunto de dados aprimorado que não está repleto de falhas inerentes aos dados reais.
Os dados sintéticos são melhor usados para testar um sistema recém-desenvolvido onde os dados reais não estão disponíveis ou são tendenciosos. Os dados sintéticos também podem complementar os dados reais, que são pequenos, não compartilháveis, inutilizáveis e inamovíveis.
Os dados sintéticos são obrigatórios e essenciais para o futuro da IA?
Ciência dos dados os profissionais introduzem informações no modelo de IA para desenvolver dados sintéticos que podem ser usados para demonstrações de produtos e prototipagem interna. Por exemplo, as instituições financeiras podem usar dados sintéticos para simular as flutuações e o comportamento do mercado para identificar fraudes e tomar melhores decisões.
Dados sintéticos também são usados para aumentar a precisão e a eficiência dos modelos de aprendizado de máquina. Dados do mundo real não pode dar conta de todas as combinações em eventos plausíveis ou prováveis de acontecer no mundo real. Dados sintéticos podem ser usados para gerar insights para casos extremos e eventos que ainda não aconteceram no mundo real.
Quais são os riscos dos dados sintéticos?
Uma das principais vantagens dos dados sintéticos é, sem dúvida, a relação custo-benefício e a falta de preocupações com a privacidade. No entanto, ele vem com seu conjunto de limitações e riscos.
Primeiro, a qualidade dos dados sintéticos geralmente depende do modelo que ajudou a criá-los e desenvolvê-los. Além disso, antes de usar dados sintéticos, eles precisam passar por várias etapas de verificação para garantir a veracidade de seus resultados, comparando-os com modelos de dados do mundo real anotados por humanos.
Dados sintéticos também podem ser enganosos e não totalmente imunes a problemas de privacidade. Além disso, pode haver menos compradores de dados sintéticos, pois podem ser percebidos como falsos ou abaixo do padrão.
Por fim, perguntas sobre os métodos usados para criar dados sintéticos também pode surgir. Questões relacionadas à transparência das técnicas de geração de dados também precisam ser respondidas.
Por que usar dados sintéticos?
Adquirir grandes quantidades de dados de qualidade para treinar um modelo dentro do prazo pré-estabelecido é um desafio para muitas empresas. Além disso, rotular manualmente os dados é um processo lento e caro. É por isso que a geração de dados sintéticos pode ajudar as empresas a superar esses desafios e desenvolver modelos confiáveis rapidamente.
Dados sintéticos reduzem a dependência de dados originais e limita a necessidade de capturá-lo. É um método mais fácil, econômico e que economiza tempo de geração de conjuntos de dados. Grandes quantidades de dados de qualidade podem ser desenvolvidos em um tempo muito menor quando comparados com dados do mundo real. É especialmente útil para gerar dados com base em eventos de borda – eventos que raramente ocorrem. Além disso, os dados sintéticos podem ser rotulados e anotados automaticamente à medida que são gerados, reduzindo o tempo necessário para rotulagem de dados.
Quando as preocupações com privacidade e segurança de dados são as principais preocupações, conjuntos de dados sintéticos pode ser usado para minimizar os riscos. Os dados do mundo real precisam ser anonimizados para serem considerados utilizáveis dados de treinamento. Mesmo com anonimização, como a remoção de identificadores do conjunto de dados, ainda é possível que outra variável atue como variável identificadora. Felizmente, nunca é o caso de dados sintéticos, pois nunca foram baseados em uma pessoa real ou em um evento real.
Vantagens dos dados sintéticos sobre os dados reais
As principais vantagens de conjuntos de dados sintéticos sobre conjuntos de dados originais e guarante que os mesmos estão
- Com dados sintéticos, é possível gerar uma quantidade ilimitada de dados conforme o requisito do modelo.
- Com dados sintéticos, é possível construir um conjunto de dados de qualidade que pode ser arriscado e caro para coletar.
- Com dados sintéticos, é possível adquirir dados de alta qualidade que são rotulados e anotados automaticamente.
- A geração e anotação de dados não são tão demorado como é com dados reais.
Por que usar dados sintéticos (dados sintéticos versus reais)
Dados reais podem ser perigosos para aquisição
Mais importante ainda, os dados reais às vezes podem ser perigosos para obter. Se você pegar veículos autônomos, por exemplo, não se pode esperar que a IA dependa apenas de dados do mundo real para testar o modelo. A IA que executa o veículo autônomo precisa testar o modelo para evitar colisões, mas colocar as mãos em colisões pode ser arriscado, caro e não confiável – tornando as simulações a única opção para teste.
Dados reais podem ser baseados em eventos raros
Se os dados reais forem difíceis de obter devido à raridade do evento, os dados sintéticos serão a única solução. Dados sintéticos podem ser usados para gerar dados baseados em eventos raros para treinar os modelos.
Dados sintéticos podem ser personalizados
Os dados sintéticos podem ser personalizados e controlados pelo usuário. Para garantir que os dados sintéticos não percam casos extremos, eles podem ser complementados com dados reais. Além disso, a frequência, distribuição e diversidade do evento podem ser controladas pelo usuário.
Dados sintéticos vêm com anotação automática
Uma das razões pelas quais os dados sintéticos são preferidos aos dados reais é que eles vêm com anotação perfeita. Em vez de anotar os dados manualmente, os dados sintéticos vêm com anotações automatizadas para cada objeto. Você não precisa pagar mais pela rotulagem de dados, o que torna os dados sintéticos uma opção mais econômica.
Dados sintéticos permitem anotação de dados não visíveis
Existem alguns elementos nos dados visuais que os humanos são inerentemente incapazes de interpretar e, portanto, anotar. É uma das principais razões para o impulso da indústria em direção a dados sintéticos. Por exemplo, aplicativos desenvolvidos com base em imagens infravermelhas ou visão de radar só podem funcionar em anotação de dados sintéticos porque o olho humano não pode compreender as imagens.
Onde você pode aplicar dados sintéticos?
Com o lançamento de novas ferramentas e produtos, os dados sintéticos podem desempenhar um papel importante no desenvolvimento de Modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
No momento, dados sintéticos estão sendo amplamente aproveitados por – visão computacional e dados tabulares.
Com a visão computacional, os modelos de IA detectam padrões em imagens. Câmeras, equipadas com aplicativos de visão computacional, estão sendo usadas em muitos setores, como drones, automotivo e medicina. Os dados tabulares estão recebendo muita atenção dos pesquisadores. Os dados sintéticos estão abrindo as portas para o desenvolvimento de aplicativos para saúde que até então eram restritos devido a preocupações com violação de privacidade.
Desafios de dados sintéticos
Existem três grandes desafios para o uso de dados sintéticos. Eles são:
Deve refletir a realidade
Os dados sintéticos devem refletir a realidade com a maior precisão possível. No entanto, às vezes é impossível gerar dados sintéticos que não contém elementos de dados pessoais. Por outro lado, se os dados sintéticos não refletirem a realidade, eles não poderão exibir os padrões necessários para o treinamento e teste do modelo. Treinar seus modelos com dados irreais não produz insights confiáveis.
Deve ser desprovido de preconceito
Semelhante aos dados reais, os dados sintéticos também podem ser suscetíveis a vieses históricos. Os dados sintéticos podem reproduzir vieses se forem gerados com muita precisão a partir dos dados reais. Cientistas de dados precisam levar em conta o viés ao desenvolver modelos de ML para garantir que os dados sintéticos recém-gerados sejam mais representativos da realidade.
Deve estar livre de preocupações com privacidade
Se os dados sintéticos gerados a partir dos dados do mundo real forem muito semelhantes entre si, também poderão criar os mesmos problemas de privacidade. Quando os dados do mundo real contêm identificadores pessoais, os dados sintéticos gerados por eles também podem estar sujeitos a regulamentos de privacidade.
Considerações finais: dados sintéticos abrem novas possibilidades
Quando você coloca dados sintéticos e dados do mundo real uns contra os outros, os dados sintéticos não ficam muito atrás em três pontos: coleta de dados mais rápida, flexibilidade e escalabilidade. Ao ajustar os parâmetros, é possível gerar um novo conjunto de dados que pode ser perigoso para coletar ou pode não estar disponível na realidade.
Dados sintéticos ajudam a prever, antecipar tendências de mercado e elaborar planos robustos para o futuro. Além disso, dados sintéticos podem ser usados para testar a veracidade dos modelos, suas premissas e vários resultados.
Finalmente, os dados sintéticos podem fazer coisas muito mais inovadoras do que os dados reais. Com dados sintéticos, é possível alimentar modelos com cenários que nos darão um vislumbre do nosso futuro.
