Внедрение бизнес-инноваций за счет интеллектуального использования синтетических данных

Что такое синтетические данные?

Всестороннее введение в синтетические данные, их характеристики, типы и значение в современном мире, управляемом данными.

Синтетические данные все чаще становятся краеугольным камнем современной аналитики данных и принятия решений, что усиливает потребность в более глубоком понимании их нюансов и потенциала. По своей сути синтетические данные генерируются искусственно с помощью компьютерных программ или моделирования, что четко отличает их от традиционных данных, собранных из реальных источников. Этот инновационный подход к генерированию данных основан на четырех критических элементах: аннотированной информации, компьютерном моделировании, алгоритмических операциях и ключевой особенности, заключающейся в том, что данные не измеряются напрямую в реальных условиях.

К определяющим характеристикам синтетических данных относятся:

  • Его генерация с помощью сложных алгоритмов
  • Его согласование с математическими или статистическими моделями
  • Его способность точно имитировать данные реального мира

Несмотря на то, что синтетические данные часто воспринимаются как менее надежные по сравнению с реальными данными, при правильном использовании они становятся незаменимым инструментом для специалистов по данным. Считайте это сродни талантливому пародисту, который может убедительно подражать известному певцу. Аналогичным образом синтетические данные предназначены для имитации реальных данных по структуре, характеристикам и статистическим свойствам, что делает их важным ресурсом в современном мире, управляемом данными.

Давайте представим компанию, которая хочет оптимизировать свой продукт на основе поведения пользователей, но не имеет обширных реальных данных. Здесь на помощь приходят синтетические данные, предоставляющие «притворный» набор данных о поведении пользователей, который точно отражает модели реального мира, позволяя компании принимать решения на основе данных.

Анатомия синтетических данных:

Синтетические данные можно разделить на две категории, каждая из которых играет свою роль в анализе данных:

  1. Данные, синтезированные из реальных наборов данных. Этот тип синтетических данных создается с использованием существующих реальных наборов данных в качестве схемы. Ученые и аналитики данных создают модели, которые фиксируют и воспроизводят распределение, структуру и сложные взаимосвязи в реальных данных. Синтетические данные впоследствии генерируются или выбираются из этой модели. Если модель является точным представлением реальных данных, полученные синтетические данные будут отражать статистические свойства исходного набора данных.
  2. Данные, сгенерированные независимо: эта форма синтетических данных рождается из уже существующих моделей или выводится из глубоких колодцев фоновых знаний аналитика. Эти существующие модели могут варьироваться от статистических интерпретаций конкретного процесса (разработанных с помощью опросов или других механизмов сбора данных) до сложных симуляций, таких как игровые механизмы, создающие смоделированные изображения. В качестве альтернативы фоновые знания аналитика могут варьироваться от понимания поведения финансовых рынков на основе академических знаний или исторических тенденций до прогнозирования моделей, таких как движение людей в розничном магазине, на основе многолетнего опыта. Создав модель и сделав выборку из этих фоновых знаний, можно получить синтетические данные. Однако точность и полезность таких синтетических данных напрямую зависят от точного понимания аналитиком основного процесса.

Потенциал синтетических данных:

В секторах, где нехватка данных является ограничивающим фактором или соображения конфиденциальности препятствуют использованию реальных данных, синтетические данные становятся эффективным и действенным решением. Он предоставляет аналитикам и специалистам по обработке и анализу данных инструмент для моделирования сложных сценариев реального мира, проведения надежного анализа и получения осмысленной информации. Кроме того, он также может помочь в обучении моделей машинного обучения, где потребность в разнообразных и обширных наборах данных часто является узким местом.

Изучение возможностей синтетических данных в различных секторах

Рассмотрим производственный сектор, где синтетические данные трансформируют операции. Такие компании, как Amazon, используют синтетические данные для обучения своих промышленных роботов на базе искусственного интеллекта и машинного обучения работе с объектами в различных условиях освещения и с различными текстурами, повышая их адаптивность и производительность в реальных условиях.

В здравоохранении синтетические данные позволяют создавать различные профили пациентов и сценарии состояния здоровья, продвигая инновации без нарушения правил конфиденциальности. Одним из таких примеров является использование синтетических данных такими компаниями, как DeepMind, для прогнозирования заболеваний почек или других осложнений со здоровьем, обходя проблемы конфиденциальности и доступности, часто связанные с реальными данными пациентов.

Сектор финансовых услуг также выигрывает от синтетических данных. Например, финтех-стартап может использовать синтетические данные для тестирования своих торговых моделей без необходимости покупать дорогостоящие исторические рыночные данные или рисковать раскрытием конфиденциальной финансовой информации потребителей.

Использование синтетических данных не ограничивается только традиционными бизнес-функциями — они также играют решающую роль в продвижении достижений в таких секторах, как автомобилестроение и транспорт. Tesla, например, широко использует синтетические данные для оценки гипотетических инфраструктурных изменений, таких как введение нового светофора, в безрисковой среде, что позволяет лучше планировать и принимать решения.

Мое дело

Моя работа выходит за рамки корпоративной сферы и пересекается с областями национальных исследований и общественных интересов. Преобразовывая данные национальных исследований о здоровье, финансах и образе жизни в синтетические данные, мы можем создавать динамические модели социальных моделей. Например, мы смоделировали, как на здоровье населения могут повлиять изменения образа жизни, основанные на финансовых факторах. Эти идеи бесценны для специалистов по планированию общественного здравоохранения, позволяя им более эффективно разрабатывать стратегии вмешательств.

Заключение

Синтетические данные в этом отношении — не просто средство для достижения цели; это мост, соединяющий сегодняшние идеи с завтрашними возможностями. Это мощное дополнение и стратегический инструмент в области науки о данных, раздвигающий границы возможного в аналитике и принятии решений. Его рост означает значительный шаг вперед в будущее, где ограничения данных устаревают и заменяются миром безграничного потенциала для инноваций, основанных на данных.

С помощью синтетических данных компании из разных секторов могут подготовиться к будущему, проверить свои гипотезы и спрогнозировать результаты в безрисковой и рентабельной среде. Независимо от отрасли — здравоохранения, финансовых услуг, транспорта или производства — полезность синтетических данных неоспорима. Он предоставляет бесценную информацию, стимулирует инновации и формирует стратегии, которые позволяют компаниям процветать в мире, управляемом данными.

Стратегически используя синтетические данные, мы не просто предоставляем услугу или решение. Мы стремимся создать динамичный инструмент, который позволит лицам, принимающим решения, и новаторам строить лучшее будущее. Таким образом, синтетические данные становятся больше, чем модным словечком или тенденцией — это катализатор значительных изменений в различных секторах, позволяющий нам понять настоящее и подготовиться к будущему.

По большому счету синтетические данные оказываются незаменимым инструментом. Это мост, соединяющий сегодняшние идеи с возможностями завтрашнего дня, делающий мир науки о данных еще более захватывающим и многообещающим. По мере того, как мы продолжаем развиваться и внедрять инновации в этой области, мы надеемся раскрыть еще больший потенциал благодаря разумному использованию синтетических данных.

www.mertbarbaros.com
https://www.mertbarbaros.com/post/harness-the-power-of-synthetic-data-creating-and-leveraging-simulated-data-with-python