El último adagio de que los datos son el nuevo aceite es cierto y, al igual que el combustible habitual, se está volviendo difícil de conseguir.
Todavía, datos del mundo real alimenta las iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático de cualquier organización. Sin embargo, obtener datos de capacitación de calidad para sus proyectos es un desafío. Se debe a que solo unas pocas empresas pueden acceder a un flujo de datos mientras que el resto crea el suyo propio. Y estos datos de entrenamiento hechos a sí mismos llamados datos sintéticos son efectivos, económicos y están disponibles.
Pero que es exactamente datos sintéticos? ¿Cómo puede una empresa generar estos datos, superar los desafíos y aprovechar sus ventajas?
¿Qué son los datos sintéticos?
Los datos sintéticos son datos generados por computadora que se están convirtiendo rápidamente en una alternativa a los datos del mundo real. En lugar de recopilarse a partir de documentación del mundo real, los algoritmos informáticos generan datos sintéticos.
Los datos sintéticos son artificialmente generado por algoritmos o simulaciones por computadora que estadística o matemáticamente reflejan datos del mundo real.
Los datos sintéticos, según la investigación, tienen las mismas propiedades predictivas que los datos reales. Se genera modelando los patrones estadísticos y las propiedades de los datos del mundo real.
¿Tendencias industriales?
Según la Gartner investigación, los datos sintéticos podrían ser mejores para propósitos de entrenamiento de IA. Se sugiere que los datos sintéticos a veces podrían resultar más beneficiosos que los datos reales recopilados de eventos, personas u objetos reales. Esta eficiencia de datos sintéticos es la razón por la cual deep learning Los desarrolladores de redes neuronales lo utilizan cada vez más para desarrollar modelos de inteligencia artificial de alta gama.
Un informe sobre datos sintéticos predijo que para 2030, la mayoría de los datos utilizados para modelo de aprendizaje automático Los propósitos de capacitación serían datos sintéticos generados a través de simulaciones por computadora, algoritmos, modelos estadísticos y más. Sin embargo, los datos sintéticos representan menos del 1% de los datos del mercado actualmente, sin embargo por 2024 se espera que aporte más del 60% de todos los datos generados.
¿Por qué usar datos sintéticos?
A medida que se desarrollan aplicaciones avanzadas de IA, a las empresas les resulta difícil adquirir grandes cantidades de conjuntos de datos de calidad para entrenar modelos de ML. Sin embargo, los datos sintéticos están ayudando a los científicos y desarrolladores de datos a superar estos desafíos y desarrollar modelos de ML altamente creíbles.
Pero, ¿por qué hacer uso de datos sintéticos?
El tiempo necesario para generar datos sintéticos es mucho menos que adquirir datos de eventos u objetos reales. Las empresas pueden adquirir datos sintéticos y desarrollar un conjunto de datos personalizado para su proyecto más rápidamente que los conjuntos de datos dependientes del mundo real. Por lo tanto, dentro de un período conciso, las empresas pueden obtener datos de calidad anotados y etiquetados.
Por ejemplo, suponga que necesita datos sobre eventos que rara vez ocurren o aquellos que tienen muy pocos datos para guiarse. En ese caso, es posible generar datos sintéticos basados en muestras de datos del mundo real, especialmente cuando se requieren datos para casos extremos. Otra ventaja de usar datos sintéticos es que elimina las preocupaciones sobre la privacidad, ya que los datos no se basan en ninguna persona o evento existente.
Datos aumentados y anonimizados frente a datos sintéticos
Los datos sintéticos no deben confundirse con los datos aumentados. Aumento de datos es una técnica que usan los desarrolladores para agregar un nuevo conjunto de datos a un conjunto de datos existente. Por ejemplo, pueden iluminar una imagen, recortarla o girarla.
Datos anonimizados elimina toda la información de identificación personal según las políticas y normas gubernamentales. Por lo tanto, los datos anonimizados son muy importantes al desarrollar modelos financieros o de atención médica.
Si bien los datos anonimizados o aumentados no se consideran parte de datos sintéticos. Pero los desarrolladores pueden hacer datos sintéticos. Al combinar estas dos técnicas, como mezclar dos imágenes de automóviles, puede desarrollar una imagen sintética completamente nueva de un automóvil.
Tipos de datos sintéticos
Los desarrolladores usan datos sintéticos, ya que les permite usar datos de alta calidad que enmascaran información personal confidencial mientras conservan las cualidades estadísticas de los datos del mundo real. Los datos sintéticos generalmente se dividen en tres categorías principales:
Completamente sintetico
No contiene información de los datos originales. En cambio, un programa de computadora que genera datos usa ciertos parámetros de los datos originales, como la densidad de características. Luego, utilizando una característica del mundo real, genera aleatoriamente densidades de características estimadas basadas en métodos generativos, lo que garantiza la privacidad completa de los datos a costa de la actualidad de los datos.
parcialmente sintético
Reemplaza ciertos valores específicos de datos sintéticos con datos del mundo real. Además, los datos parcialmente sintéticos reemplazan ciertos vacíos presentes en los datos originales, y los científicos de datos emplean metodologías basadas en modelos para generar estos datos.
Híbrido
Combina datos del mundo real y datos sintéticos. Este tipo de datos selecciona registros aleatorios del conjunto de datos original y los reemplaza con registros sintéticos. Proporciona los beneficios de los datos sintéticos y parcialmente sintéticos al combinar la privacidad de los datos con la utilidad.
¿Casos de uso para datos sintéticos?
Aunque generados por un algoritmo informático, los datos sintéticos representan datos reales de forma precisa y fiable. Además, hay muchos casos de uso para datos sintéticos. Sin embargo, su uso se siente como un sustituto de los datos confidenciales, especialmente en entornos que no son de producción para capacitación, pruebas y análisis. Algunos de los mejores casos de uso de datos sintéticos son:
Formación
La posibilidad de tener un modelo de ML preciso y confiable depende de los datos con los que se está entrenando. Y, los desarrolladores dependen de datos sintéticos cuando el mundo real datos de entrenamiento es difícil de conseguir. Dado que los datos sintéticos aumentan el valor de los datos del mundo real y eliminan las no muestras (eventos o patrones raros), ayudan a aumentar la eficiencia de los modelos de IA.
Pruebas
Cuando las pruebas basadas en datos son críticas para el desarrollo y el éxito del modelo ML, se deben usar datos sintéticos. La razón es que los datos sintéticos son mucho más fáciles de usar y más rápidos de obtener que los datos basados en reglas. También es escalable, confiable y flexible.
ECONOMÉTRICOS
Los datos sintéticos están libres del sesgo que suele estar presente en los datos del mundo real. Hace que los datos sintéticos sean un conjunto de datos muy adecuado para las pruebas de estrés de los modelos de IA de eventos raros. También analiza el posible comportamiento del modelo de datos.
Ventajas de los datos sintéticos
Los científicos de datos siempre buscan datos de alta calidad que sean confiables, equilibrados, libres de sesgos y que representen patrones identificables. Algunas de las ventajas de usar datos sintéticos incluyen:
- Los datos sintéticos son más fáciles de generar, requieren menos tiempo para anotar y están más equilibrados.
- Dado que los datos sintéticos complementan los datos del mundo real, hace que sea más fácil llenar los vacíos de datos en el mundo real.
- Es escalable, flexible y garantiza la privacidad o la protección de la información personal.
- Está libre de duplicaciones de datos, sesgos e inexactitudes.
- Hay acceso a datos relacionados con casos extremos o eventos raros.
- La generación de datos es más rápida, más barata y más precisa.
Desafíos de los conjuntos de datos sintéticos
Al igual que cualquier nueva metodología de recopilación de datos, incluso los datos sintéticos presentan desafíos.
La la primera El mayor desafío es que los datos sintéticos no vienen con outliers. Aunque se eliminaron de los conjuntos de datos, estos valores atípicos que ocurren naturalmente presentes en los datos del mundo real ayudan a entrenar los modelos de ML con precisión.
La calidad de los datos sintéticos puede variar a lo largo del conjunto de datos. Dado que los datos se generan utilizando datos semilla o de entrada, la calidad de los datos sintéticos depende de la calidad de los datos semilla. Si hay sesgo en los datos iniciales, puede suponer con seguridad que habrá sesgo en los datos finales.
Los anotadores humanos deben verificar conjuntos de datos sintéticos minuciosamente para garantizar la precisión mediante el uso de algunos métodos de control de calidad.
Métodos para generar datos sintéticos
Se debe desarrollar un modelo confiable que pueda imitar un conjunto de datos auténtico para generar datos sintéticos. Luego, dependiendo de los puntos de datos presentes en el conjunto de datos reales, es posible generar otros similares en los conjuntos de datos sintéticos.
Hacer esto, científicos de datos hacer uso de redes neuronales capaces de crear puntos de datos sintéticos similares a los presentes en la distribución original. Algunas de las formas en que las redes neuronales generan datos son:
Autoencoders variacionales
Los autocodificadores variacionales o VAE toman una distribución original, la convierten en distribución latente y la transforman de nuevo en la condición original. Este proceso de codificación y decodificación provoca un 'error de reconstrucción'. Estos modelos generativos de datos no supervisados son expertos en aprender la estructura innata de la distribución de datos y desarrollar un modelo complejo.
Redes generativas antagónicas
A diferencia de los codificadores automáticos variacionales, un modelo no supervisado, las redes antagónicas generativas, o GAN, es un modelo supervisado que se utiliza para desarrollar representaciones de datos altamente realistas y detalladas. En este método, dos redes neuronales están capacitados: una red generadora generará puntos de datos falsos y el otro discriminador intentará identificar puntos de datos reales y falsos.
Después de varias rondas de entrenamiento, el generador se volverá experto en generar puntos de datos falsos completamente creíbles y realistas que el discriminador no podrá identificar. GAN funciona mejor cuando genera sintético datos no estructurados. Sin embargo, si no está construido y entrenado por expertos, puede generar puntos de datos falsos de cantidad limitada.
Campo de radiación neuronal
Este método de generación de datos sintéticos se utiliza cuando se crean nuevas vistas de una escena 3D vista parcialmente. El algoritmo Neural Radiance Field o NeRF analiza un conjunto de imágenes, determina puntos de datos focales en ellas e interpola y agrega nuevos puntos de vista en las imágenes. Al mirar una imagen 3D estática como una escena 5D en movimiento, predice el contenido completo de cada vóxel. Al estar conectado a la red neuronal, NeRF llena los aspectos faltantes de la imagen en una escena.
Aunque NeRF es muy funcional, es lento para renderizar y entrenar y puede generar imágenes inutilizables de baja calidad.
Entonces, ¿dónde puede obtener datos sintéticos?
Hasta ahora, solo unos pocos proveedores de conjuntos de datos de entrenamiento altamente avanzados han podido entregar datos sintéticos de alta calidad. Puede obtener acceso a herramientas de código abierto como Bóveda de datos sintéticos. Sin embargo, si desea adquirir un conjunto de datos altamente confiable, Saip es el lugar adecuado para ir, ya que ofrecen una amplia gama de datos de entrenamiento y servicios de anotación. Además, gracias a su experiencia y parámetros de calidad establecidos, atienden a una amplia industria vertical y proporcionan conjuntos de datos para varios proyectos de ML.