Введение
За последнее десятилетие искусственный интеллект переживает бурный рост благодаря важным технологическим достижениям, меняющим промышленную, экономическую и социальную среду. Данные играют ключевую роль в разработке и работе алгоритмов искусственного интеллекта, поэтому крайне важно иметь доступ к достаточному количеству высококачественных данных для создания надежных решений искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект в настоящее время замедляется из-за ограниченного объема данных, которые часто являются дорогостоящими, но также труднодоступными из-за конфиденциальности и их слишком конфиденциального характера. Это особенно верно в отношении здравоохранения, поскольку количество доступных данных ограничено (особенно в случае редких заболеваний), и они очень конфиденциальны, поэтому ими трудно поделиться.
Только представьте себе мир, в котором можно было бы производить неограниченное количество высококачественных, недорогих и полностью анонимных и безопасных данных… Теперь это возможно благодаря синтетическим данным!
Синтетические данные — это искусственно сгенерированные данные искусственным интеллектом. алгоритм, обученный на реальных данных. Эти сгенерированные синтетические данные способны воспроизвести характеристики и отношения, найденные в реальных данных. Количество не ограничено, и они построены с соблюдением конфиденциальности.
В мире, который все больше и больше зависит от данных, давайте посмотрим, как синтетические данные могут превысить существующие сегодня ограничения и позволить искусственному интеллекту войти в новую эру.
Контур
- Что такое синтетические данные?
- Преимущества синтетических данных
- Как мы можем оценить качество синтетических данных?
- Создайте свой собственный синтетический набор данных с помощью Alia Santé
Что такое синтетические данные?
В наши дни данные реального мира являются наиболее важной частью разработки решений искусственного интеллекта или анализа проекта, но доступ к ним может быть затруднен, они очень защищены правилами и могут быть дорогими. Действительно, менее 1% данных, используемых при разработке решений искусственного интеллекта, являются синтетическими, но, по оценкам исследовательской компании Gartner, к 2030 году синтетические данные затмят реальные данные в широком спектре моделей искусственного интеллекта.
Как известно, Gartner заявила, что «к 2030 году синтетические данные затмят реальные данные в широком спектре моделей искусственного интеллекта». Gartner также поместила синтетические данные в «Радар воздействия для периферийного ИИ», сделав их тремя наиболее популярными технологиями.
Следовательно, синтетические данные могут быть эффективной альтернативой или дополнением к реальным данным для улучшения существующего набора данных и повышения надежности моделей искусственного интеллекта.
Синтетические данные — это искусственные данные, сгенерированные алгоритмом искусственного интеллекта. Алгоритм генерации синтетических данных обучается на реальных данных и способен создавать синтетические данные, которые воспроизводят характеристики и статистические распределения исходных данных.
Синтетические данные особенно полезны и ценны в области искусственного интеллекта, но их также можно использовать во многих областях с анализом данных благодаря многочисленным преимуществам, которые мы подробно рассмотрим ниже.
Преимущества синтетических данных
1. Одним из основных преимуществ синтетических данных является то, что количество синтетических данных, которые мы можем создать, не ограничено. То есть мы можем создать набор данных со всеми ситуациями или характеристиками, которые мы хотим, без каких-либо количественных ограничений. Это очень полезно, когда исходный набор данных ограничен, его трудно получить или когда шаблон или ситуация представлены недостаточно хорошо.
2. Синтетические данные также являются хорошим решением для преодоления трудностей доступа к данным. Во многих случаях доступ к данным ограничен или невозможен, а синтетические данные позволяют ускорить исследования в области, где данных мало, например, в области здравоохранения, или там, где данные дороги, например, в финансах.
3. Реальные данные могут быть очень дорогими, а синтетические данные могут быть более рентабельными, чем настоящие. Это может быть хорошей альтернативой тестированию симуляции или статистическому анализу перед покупкой действительно дорогого набора данных.
4. Последнее преимущество касается безопасности и конфиденциальности. Синтетические данные — это фиктивные данные, поэтому они полностью анонимны и, таким образом, защищают конфиденциальность людей. Поэтому им легко поделиться или использовать его для любого проекта.
Как мы можем оценить качество синтетических данных?
Прежде всего, простой способ оценить качество синтетических данных — отследить и измерить производительность алгоритма искусственного интеллекта, который их генерирует. Во время и после обучения таких моделей можно оценить качество и, таким образом, получить представление о производительности генерации данных. Существует множество различных типов оценочных показателей, которые мы можем использовать для измерения производительности искусственного интеллекта при создании синтетических данных.
После создания синтетических данных мы можем оценить их собственное качество по трем ключевым параметрам: достоверность, полезность и конфиденциальность.
С помощью этих трех основных осей мы должны быть в состоянии ответить на следующие вопросы:
- Насколько похожи синтетические данные по сравнению с реальными данными, которые использовались для обучения модели искусственного интеллекта?
- Насколько полезны синтетические данные для проекта, для которого я хочу их использовать?
— Полностью ли синтетические данные анонимны и не содержат личную информацию исходного набора данных?
Для каждого измерения существуют метрики, которые позволяют нам ответить хотя бы на один из этих вопросов, но могут переходить от набора данных к другому. Например, метрики будут зависеть от типа данных, которые мы собираемся использовать. У изображений не будет таких же показателей оценки, как у табличных данных.
Метрика для оценки верности
Одна из основных целей синтетических данных — сделать их максимально реалистичными и сохранить характеристики, структуру и статистическое распределение реальных данных. Синтетические данные не должны распознаваться человеком при сравнении с реальными данными. Для оценки достоверности синтетических данных мы в основном используем визуальные представления. Например, можно сравнить статистическое распределение реального и сгенерированного набора данных, гистограмму для категориальных переменных, корреляцию между переменными и т. д.
Метрика для оценки полезности:
Как только мы подтвердим, что синтетические данные аналогичны реальным данным, важно убедиться, что их использование повышает производительность задачи.
Что касается обучения модели искусственного интеллекта, простой способ оценить полезность синтетических данных — сравнить производительность модели искусственного интеллекта, обученной только на данных реального мира, с той же моделью искусственного интеллекта, но обученной на обоих. реальные данные и синтетические данные. Если производительность модели достигает лучшего результата с синтетическими данными, синтетические данные имеют хорошее качество с точки зрения полезности.
Метрика для оценки конфиденциальности:
Наконец, правила конфиденциальности существуют и довольно строги, особенно в медицинском секторе, где конфиденциальная информация надежно защищена. Чтобы в полной мере использовать синтетические данные, нам необходимо обеспечить их полную анонимность и отсутствие личной информации из реальных данных в синтетических данных. В качестве показателя конфиденциальности мы можем сначала проверить, нет ли дубликатов между реальными данными и синтетическими данными. Затем мы можем рассчитать показатель конфиденциальности соседей, который измеряет соотношение синтетических данных, которые могут быть слишком близки по сходству с реальными данными и могут указать на потенциальную точку утечки конфиденциальности.
Все эти показатели дают нам качественную информацию о самих синтетических данных и способствуют принятию решения об их использовании в проекте.
Наконец, для оценки качества синтетических данных необходимо иметь обратную связь и отчет эксперта предметной области, к которой относятся данные. Если мы работаем, например, с МРТ, потребуется сотрудничество с радиологами, чтобы проверить качество созданного синтетического МРТ глазами специалиста и подтвердить его использование в клинических исследованиях.
Создайте свой собственный синтетический набор данных с Alia Santé
Алия Санте, состоящая из экспертов в области решений для разработки искусственного интеллекта, предлагает новую платформу для создания синтетических данных. Эта платформа, основанная на нескольких инновационных моделях искусственного интеллекта, позволяет любому создавать синтетические данные любого типа из собственного набора данных с высоким качеством. Проблемы недостаточности данных и трудности с обменом конфиденциальными или личными данными решены. Кроме того, существующие модели искусственного интеллекта могут быть улучшены.
Платформа Alia Santé предоставляет модели генерации синтетических данных, которые способны генерировать цифровых двойников и аватаров и, прежде всего, масштабировать данные реального мира. Конкретное изучение реального набора данных позволяет выбрать лучшую модель в библиотеке моделей генерации искусственного интеллекта для обеспечения высокого качества синтетических данных. Кроме того, к синтетическим данным прилагается отчет о качестве, дающий оценку качества. Этот отчет основан на нескольких элементах и показателях, которые влияют на итоговый показатель качества.
Заключение
В заключение следует сказать, что синтетические данные — это мощная инновация, которая должна преобразовать искусственный интеллект, преодолев ограничения, с которыми в настоящее время сталкиваются реальные данные. Это позволяет исследователям и предприятиям иметь доступ к неограниченному количеству данных, легко делиться ими, поскольку они полностью анонимны, и, таким образом, ускорять и улучшать свою работу.
Синтетические данные, без сомнения, являются ключом для доступа искусственного интеллекта к следующему этапу своей эволюции за счет создания более надежных моделей искусственного интеллекта и повышения производительности существующих при одновременной защите конфиденциальности.
Спасибо за прочтение!
#SyntheticData #ArtificialIntelligence #DataPrivacy #DeepLearning #DataSynthesis
