Le dernier adage selon lequel les données sont le nouveau pétrole est vrai, et tout comme votre carburant habituel, il devient difficile à trouver.
Encore, données du monde réel alimente les initiatives d'apprentissage automatique et d'IA de toute organisation. Cependant, obtenir des données de formation de qualité pour leurs projets est un défi. C'est parce que seules quelques entreprises peuvent accéder à un flux de données tandis que les autres créent le leur. Et ces données de formation auto-produites appelées données synthétiques sont efficaces, peu coûteuses et disponibles.
Mais qu'est-ce que c'est exactement données synthétiques? Comment une entreprise peut-elle générer ces données, surmonter les défis et tirer parti de ses avantages ?
Qu'est-ce qu'une donnée synthétique ?
Les données synthétiques sont des données générées par ordinateur qui deviennent rapidement une alternative aux données du monde réel. Au lieu d'être rassemblés à partir de documentation du monde réel, les algorithmes informatiques génèrent des données synthétiques.
Les données synthétiques sont artificiellement généré par des algorithmes ou des simulations informatiques qui reflètent statistiquement ou mathématiquement des données du monde réel.
Les données synthétiques, selon les recherches, ont les mêmes propriétés prédictives que les données réelles. Il est généré en modélisant les modèles statistiques et les propriétés des données du monde réel.
Tendances de l'industrie?
Selon Gartner recherche, les données synthétiques pourraient être meilleures à des fins de formation à l'IA. Il est suggéré que les données synthétiques pourraient parfois s'avérer plus bénéfiques que les données réelles collectées à partir d'événements, de personnes ou d'objets réels. Cette efficacité des données synthétiques est la raison pour laquelle l'apprentissage en profondeur Les développeurs de réseaux de neurones l'utilisent de plus en plus pour développer des modèles d'IA haut de gamme.
Un rapport sur les données synthétiques a prédit que d'ici 2030, la plupart des données utilisées pour modèle d'apprentissage automatique à des fins de formation seraient des données synthétiques générées par des simulations informatiques, des algorithmes, des modèles statistiques, etc. Cependant, les données synthétiques représentent moins de 1 % des données de marché actuellement, mais par 2024 on s'attend à ce qu'il contribue à plus de 60 % de toutes les données générées.
Pourquoi utiliser des données synthétiques ?
Alors que des applications d'IA avancées sont en cours de développement, les entreprises ont du mal à acquérir de grandes quantités d'ensembles de données de qualité pour former des modèles ML. Cependant, les données synthétiques aident les data scientists et les développeurs à surmonter ces défis et à développer des modèles ML hautement crédibles.
Mais pourquoi utiliser des données synthétiques ?
Le temps nécessaire pour générer des données synthétiques est beaucoup moins que l'acquisition de données à partir d'événements ou d'objets réels. Les entreprises peuvent acquérir des données synthétiques et développer un ensemble de données personnalisé pour leur projet plus rapidement que des ensembles de données dépendants du monde réel. Ainsi, dans un délai concis, les entreprises peuvent mettre la main sur des données de qualité annotées et étiquetées.
Par exemple, supposons que vous ayez besoin de données sur des événements qui se produisent rarement ou sur lesquels il existe très peu de données. Dans ce cas, il est possible de générer des données synthétiques basées sur des échantillons de données du monde réel, en particulier lorsque des données sont requises pour des cas extrêmes. Un autre avantage de l'utilisation de données synthétiques est qu'elle élimine les problèmes de confidentialité car les données ne sont basées sur aucune personne ou événement existant.
Données augmentées et anonymisées versus données synthétiques
Les données synthétiques ne doivent pas être confondues avec les données augmentées. Augmentation des données est une technique utilisée par les développeurs pour ajouter un nouvel ensemble de données à un ensemble de données existant. Par exemple, ils peuvent éclaircir une image, la recadrer ou la faire pivoter.
Données anonymisées supprime toutes les informations d'identification personnelles conformément aux politiques et normes gouvernementales. Par conséquent, les données anonymisées sont extrêmement cruciales lors du développement de modèles financiers ou de soins de santé.
Bien que les données anonymisées ou augmentées ne soient pas considérées comme faisant partie de données synthétiques. Mais les développeurs peuvent créer des données synthétiques. En combinant ces deux techniques, comme le mélange de deux images de voitures, vous pouvez développer une toute nouvelle image synthétique d'une voiture.
Types de données synthétiques
Les développeurs utilisent des données synthétiques car elles leur permettent d'utiliser des données de haute qualité qui masquent des informations personnelles confidentielles tout en conservant les qualités statistiques des données du monde réel. Les données synthétiques se répartissent généralement en trois grandes catégories :
Entièrement synthétique
Il ne contient aucune information provenant des données d'origine. Au lieu de cela, un programme informatique générateur de données utilise certains paramètres des données d'origine, tels que la densité des caractéristiques. Ensuite, en utilisant une telle caractéristique du monde réel, il génère de manière aléatoire des densités de caractéristiques estimées basées sur des méthodes génératives, ce qui garantit une confidentialité complète des données au détriment de l'actualité des données.
Partiellement synthétique
Il remplace certaines valeurs spécifiques de données synthétiques par des données du monde réel. De plus, des données partiellement synthétiques remplacent certaines lacunes présentes dans les données d'origine, et les scientifiques des données utilisent des méthodologies basées sur des modèles pour générer ces données.
Hybride
Il combine à la fois des données du monde réel et des données synthétiques. Ce type de données sélectionne des enregistrements aléatoires dans l'ensemble de données d'origine et les remplace par des enregistrements synthétiques. Il offre les avantages des données synthétiques et partiellement synthétiques en combinant la confidentialité des données avec l'utilité.
Cas d'utilisation pour les données synthétiques ?
Bien que générées par un algorithme informatique, les données synthétiques représentent des données réelles avec précision et fiabilité. De plus, il existe de nombreux cas d'utilisation des données synthétiques. Cependant, son utilisation est vivement ressentie comme un substitut aux données sensibles, en particulier dans les environnements hors production pour la formation, les tests et l'analyse. Certains des meilleurs cas d'utilisation des données synthétiques sont :
Formation
La possibilité d'avoir un modèle ML précis et fiable dépend des données sur lesquelles il est formé. Et, les développeurs dépendent des données synthétiques lorsque le monde réel données d'entraînement est difficile à trouver. Étant donné que les données synthétiques augmentent la valeur des données du monde réel et suppriment les non-échantillons (événements ou modèles rares), elles contribuent à accroître l'efficacité des modèles d'IA.
Essais
Lorsque les tests basés sur les données sont essentiels au développement et au succès du modèle ML, des données synthétiques doivent être utilisées. La raison en est que les données synthétiques sont beaucoup plus faciles à utiliser et plus rapides à obtenir que les données basées sur des règles. Il est également évolutif, fiable et flexible.
Les données synthétiques sont exemptes de biais qui sont généralement présents dans les données du monde réel. Cela fait des données synthétiques un ensemble de données très adapté pour tester les modèles d'IA d'événements rares. Il analyse également le comportement possible du modèle de données.
Avantages des données synthétiques
Les scientifiques des données sont toujours à la recherche de données de haute qualité, fiables, équilibrées, sans biais et représentant des modèles identifiables. Certains des avantages de l'utilisation de données synthétiques incluent :
- Les données synthétiques sont plus faciles à générer, moins longues à annoter et plus équilibrées.
- Étant donné que les données synthétiques complètent les données du monde réel, il est plus facile de combler les lacunes de données dans le monde réel
- Il est évolutif, flexible et garantit la confidentialité ou la protection des informations personnelles.
- Il est exempt de duplications de données, de biais et d'inexactitudes.
- Il y a accès aux données liées aux cas extrêmes ou aux événements rares.
- La génération de données est plus rapide, moins chère et plus précise.
Défis des ensembles de données synthétiques
Comme pour toute nouvelle méthodologie de collecte de données, même les données synthétiques présentent des défis.
La premier le défi majeur est que les données synthétiques ne viennent pas avec valeurs aberrantes. Bien que supprimées des ensembles de données, ces valeurs aberrantes naturelles présentes dans les données du monde réel aident à former les modèles ML avec précision.
La qualité des données synthétiques peuvent varier dans l'ensemble de données. Étant donné que les données sont générées à l'aide de données de départ ou d'entrée, la qualité des données synthétiques dépend de la qualité des données de départ. S'il y a un biais dans les données de départ, vous pouvez supposer en toute sécurité qu'il y aura un biais dans les données finales.
Les annotateurs humains doivent vérifier ensembles de données synthétiques soigneusement pour assurer l'exactitude en utilisant certaines méthodes de contrôle de la qualité.
Méthodes de génération de données synthétiques
Un modèle fiable pouvant imiter un ensemble de données authentique doit être développé pour générer des données synthétiques. Ensuite, en fonction des points de données présents dans le jeu de données réel, il est possible d'en générer des similaires dans les jeux de données synthétiques.
Pour ce faire, scientifiques de données utiliser des réseaux de neurones capables de créer des points de données synthétiques similaires à ceux présents dans la distribution d'origine. Voici quelques-unes des façons dont les réseaux de neurones génèrent des données :
Autoencodeurs variationnels
Les auto-encodeurs variationnels ou VAE reprennent une distribution d'origine, la convertissent en distribution latente et la retransforment dans l'état d'origine. Ce processus d'encodage et de décodage entraîne une « erreur de reconstruction ». Ces modèles de génération de données non supervisés sont aptes à apprendre la structure innée de la distribution des données et à développer un modèle complexe.
Réseaux d'adversaires génératifs
Contrairement aux auto-encodeurs variationnels, un modèle non supervisé, les réseaux antagonistes génératifs, ou GAN, est un modèle supervisé utilisé pour développer des représentations de données très réalistes et détaillées. Dans cette méthode, deux les réseaux de neurones sont formés - un réseau générateur générera de faux points de données, et l'autre discriminateur tentera d'identifier les points de données réels et faux.
Après plusieurs cycles d'entraînement, le générateur deviendra apte à générer de faux points de données complètement crédibles et réalistes que le discriminateur ne pourra pas identifier. GAN fonctionne mieux lors de la génération synthétique données non structurées. Cependant, s'il n'est pas construit et formé par des experts, il peut générer de faux points de données en quantité limitée.
Champ de rayonnement neuronal
Cette méthode de génération de données synthétiques est utilisée lors de la création de nouvelles vues d'une scène 3D existante partiellement vue. L'algorithme Neural Radiance Field ou NeRF analyse un ensemble d'images, détermine les points de données focaux qu'elles contiennent, interpole et ajoute de nouveaux points de vue sur les images. En regardant une image 3D statique comme une scène 5D en mouvement, il prédit l'intégralité du contenu de chaque voxel. En étant connecté au réseau de neurones, NeRF comble les aspects manquants de l'image dans une scène.
Bien que NeRF soit hautement fonctionnel, il est lent à rendre et à former et peut générer des images inutilisables de mauvaise qualité.
Alors, où pouvez-vous obtenir des données synthétiques ?
Jusqu'à présent, seuls quelques fournisseurs d'ensembles de données de formation très avancés ont été en mesure de fournir des données synthétiques de haute qualité. Vous pouvez accéder à des outils open source tels que Coffre-fort de données synthétiques. Toutefois, si vous souhaitez acquérir un ensemble de données hautement fiable, Shai est le bon endroit où aller, car ils offrent une large gamme de données de formation et de services d'annotation. De plus, grâce à leur expérience et à leurs paramètres de qualité établis, ils s'adressent à un large secteur vertical et fournissent des ensembles de données pour plusieurs projets ML.