Données synthétiques

Un guide pratique sur les données synthétiques, leurs utilisations, leurs risques et leurs applications

Avec les progrès de la technologie, il y a eu une pénurie de données utilisées par les modèles ML. Pour combler cette lacune, de nombreuses données synthétiques / données artificielles sont générées ou simulées pour former des modèles ML. La collecte de données primaires, même si elle est très fiable, est souvent coûteuse et prend du temps et, par conséquent, il existe une demande croissante de données simulées qui peuvent ou non être exactes et imiter les expériences du monde réel. L'article ci-dessous essaie juste d'explorer les avantages et les inconvénients.

Quelle est la promesse des données synthétiques et quand les utiliser ?

Données synthétiques est généré de manière algorithmique au lieu d'être produit par des incidents du monde réel. Les données réelles sont directement observées depuis le monde réel. Il est utilisé pour obtenir les meilleures informations. Bien que les données réelles soient précieuses, elles sont généralement coûteuses, longues à collecter et irréalisables en raison de problèmes de confidentialité. Les données synthétiques deviennent ainsi une alternative/secondaire aux données réelles et peuvent être utilisées pour développer des modèles d'IA avancés. Ce données générées artificiellement est utilisé avec des données réelles pour créer un ensemble de données amélioré qui n'est pas criblé des défauts inhérents aux données réelles.

Les données synthétiques sont mieux utilisées pour tester un système nouvellement développé où les données réelles sont indisponibles ou biaisées. Les données synthétiques peuvent également compléter les données réelles, qui sont petites, non partageables, inutilisables et inamovibles.

Les données synthétiques sont-elles indispensables et essentielles pour l'avenir de l'IA ?

Science des données les professionnels introduisent des informations dans le modèle d'IA pour développer des données synthétiques qui peuvent être utilisées pour des démonstrations de produits et le prototypage interne. Par exemple, les institutions financières peuvent utiliser des données synthétiques pour simuler les fluctuations et le comportement du marché afin d'identifier la fraude et de prendre de meilleures décisions.

Les données synthétiques sont également utilisées pour améliorer la précision et l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique. Données du monde réel ne peut rendre compte de toutes les combinaisons d'événements plausibles ou susceptibles de se produire dans le monde réel. Les données synthétiques peuvent être utilisées pour générer des informations sur des cas extrêmes et des événements qui ne se sont pas encore produits dans le monde réel.

Quels sont les risques des données synthétiques ?

Les risques des données synthétiques L'un des principaux avantages des données synthétiques est sans aucun doute la rentabilité et l'absence de problèmes de confidentialité. Cependant, il vient avec son ensemble de limites et de risques.

Premièrement, la qualité des données synthétiques dépend souvent du modèle qui a permis de les créer et de les développer. De plus, avant d'utiliser des données synthétiques, il doit subir diverses étapes de vérification pour garantir la véracité de ses résultats en les comparant à des modèles de données du monde réel annotés par l'homme.

Les données synthétiques peuvent également être trompeuses et ne pas être entièrement à l'abri des problèmes de confidentialité. De plus, il pourrait y avoir moins de preneurs de données synthétiques car elles pourraient être perçues comme fausses ou de qualité inférieure.

Enfin, des questions sur les méthodes utilisées pour créer des données synthétiques pourraient également survenir. Les questions concernant la transparence des techniques de génération de données doivent également trouver une réponse.

Pourquoi utiliser des données synthétiques ?

L'acquisition de grandes quantités de données de qualité pour former un modèle dans les délais prédéfinis est un défi pour de nombreuses entreprises. De plus, l'étiquetage manuel des données est un processus lent et coûteux. C'est pourquoi la génération de données synthétiques peut aider les entreprises à surmonter ces défis et à développer rapidement des modèles crédibles.

Les données synthétiques réduisent la dépendance à données d'origine et limite le besoin de le capturer. Il s'agit d'une méthode plus simple, rentable et rapide pour générer des ensembles de données. De grandes quantités de données de qualité peuvent être développées en un temps beaucoup plus court par rapport aux données du monde réel. Il est particulièrement utile pour générer des données basées sur des événements de bord - des événements qui se produisent rarement. De plus, les données synthétiques peuvent être automatiquement étiquetées et annotées au fur et à mesure de leur génération, ce qui réduit le temps nécessaire à l'étiquetage des données.

Lorsque les préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données sont primordiales, ensembles de données synthétiques peut être utilisé pour minimiser les risques. Les données du monde réel doivent être anonymisées pour être considérées comme utilisables en tant que données d'entraînement. Même avec l'anonymisation telle que la suppression des identifiants de l'ensemble de données, il est toujours possible qu'une autre variable agisse comme une variable d'identification. Heureusement, ce n'est jamais le cas avec des données synthétiques car elles n'ont jamais été basées sur une personne réelle ou un événement réel.

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Avantages des données synthétiques par rapport aux données réelles

Les principaux avantages des ensembles de données synthétiques par rapport à ensembles de données originaux pouvez

  • Avec des données synthétiques, il est possible de générer une quantité illimitée de données conformément aux exigences du modèle.
  • Avec des données synthétiques, il est possible de construire un ensemble de données de qualité qui peut être risqué et coûteux à collecter.
  • Avec des données synthétiques, il est possible d'acquérir des données de haute qualité qui sont automatiquement étiquetées et annotées.
  • La génération et l'annotation des données ne sont pas aussi long comme c'est le cas avec des données réelles.

Pourquoi utiliser des données synthétiques (données synthétiques vs réelles)

Les données réelles peuvent être dangereuses à obtenir

Plus important encore, les données réelles peuvent parfois être dangereuses à obtenir. Si vous prenez des véhicules autonomes, par exemple, on ne peut pas s'attendre à ce que l'IA s'appuie uniquement sur des données du monde réel pour tester le modèle. L'IA qui gère le véhicule autonome doit tester le modèle pour éviter les accidents, mais mettre la main sur les accidents peut être risqué, coûteux et peu fiable, ce qui fait des simulations la seule option de test.

Les données réelles pourraient être basées sur des événements rares

Si les données réelles sont difficiles à obtenir en raison de la rareté de l'événement, les données synthétiques sont la seule solution. Les données synthétiques peuvent être utilisées pour générer des données basées sur des événements rares afin de former les modèles.

Les données synthétiques peuvent être personnalisées

Les données synthétiques peuvent être personnalisées et contrôlées par l'utilisateur. Pour s'assurer que les données synthétiques ne manquent pas de cas extrêmes, elles peuvent être complétées par des données réelles. De plus, la fréquence, la distribution et la diversité des événements peuvent être contrôlées par l'utilisateur.

Les données synthétiques sont accompagnées d'annotations automatiques

L'une des raisons pour lesquelles les données synthétiques sont préférées aux données réelles est qu'elles sont accompagnées d'annotations parfaites. Au lieu d'annoter les données à la main, les données synthétiques sont accompagnées d'annotations automatisées pour chaque objet. Vous n'avez pas à payer de supplément pour l'étiquetage des données, ce qui fait des données synthétiques un choix plus rentable.

Les données synthétiques permettent une annotation de données non visible

Il y a certains éléments dans les données visuelles que les humains sont intrinsèquement incapables d'interpréter, et donc d'annoter. C'est l'une des principales raisons de la poussée de l'industrie vers les données synthétiques. Par exemple, les applications développées à partir d'imagerie infrarouge ou de vision radar ne peuvent fonctionner que sur l'annotation de données synthétiques car l'œil humain ne peut pas appréhender l'imagerie.

Où pouvez-vous appliquer des données synthétiques ?

Avec la sortie de nouveaux outils et produits, les données synthétiques peuvent jouer un rôle majeur dans le développement de Modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

À l'heure actuelle, les données synthétiques sont largement exploitées par - vision par ordinateur et données tabulaires.

Avec la vision par ordinateur, les modèles d'IA détectent des motifs dans les images. Les caméras, équipées d'applications de vision par ordinateur, sont utilisées dans de nombreuses industries telles que les drones, l'automobile et la médecine. Les données tabulaires attirent beaucoup les chercheurs. Les données synthétiques ouvrent les portes au développement d'applications pour la santé qui étaient jusqu'alors restreintes en raison de problèmes de violation de la vie privée.

Défis des données synthétiques

Défis des données synthétiques

L'utilisation de données synthétiques présente trois défis majeurs. Elles sont:

Doit refléter la réalité

Les données synthétiques doivent refléter la réalité aussi fidèlement que possible. Cependant, il est parfois impossible de générer des données synthétiques qui ne contient pas d'éléments de données personnelles. D'un autre côté, si les données synthétiques ne reflètent pas la réalité, elles ne pourront pas présenter les modèles nécessaires à la formation et aux tests du modèle. La formation de vos modèles sur des données irréalistes ne produit pas d'informations crédibles.

Doit être dépourvu de parti pris

Semblables aux données réelles, les données synthétiques pourraient également être sensibles au biais historique. Les données synthétiques peuvent reproduire des biais si elles sont générées avec trop de précision à partir des données réelles. Data scientists doivent tenir compte des biais lors du développement de modèles ML pour s'assurer que les données synthétiques nouvellement générées sont plus représentatives de la réalité.

Doit être exempt de problèmes de confidentialité

Si les données synthétiques générées à partir des données du monde réel sont trop similaires les unes aux autres, elles peuvent également créer les mêmes problèmes de confidentialité. Lorsque les données du monde réel contiennent des identifiants personnels, les données synthétiques générées par celles-ci peuvent également être soumises à des règles de confidentialité.

Réflexions finales : les données synthétiques ouvrent de nouvelles possibilités

Lorsque vous opposez des données synthétiques et des données du monde réel, les données synthétiques ne sont pas loin derrière sur trois points : collecte de données plus rapide, flexibilité et évolutivité. En ajustant les paramètres, il est possible de générer un nouvel ensemble de données qui peut être dangereux à collecter ou qui peut ne pas être disponible dans la réalité.

Les données synthétiques aident à prévoir, à anticiper les tendances du marché et à concevoir des plans solides pour l'avenir. En outre, les données synthétiques peuvent être utilisées pour tester la véracité des modèles, leurs prémisses et divers résultats.

Enfin, les données synthétiques peuvent faire des choses beaucoup plus innovantes que les données réelles ne peuvent le faire. Avec des données synthétiques, il est possible d'alimenter des modèles avec des scénarios qui nous donneront un aperçu de notre avenir.

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