Con el avance de la tecnología, ha habido escasez de datos utilizados por los modelos ML. Para llenar este vacío, se genera o simula una gran cantidad de datos sintéticos / datos artificiales para entrenar modelos ML. La recopilación de datos primarios, aunque es altamente confiable, a menudo es costosa y lleva mucho tiempo y, por lo tanto, existe una demanda creciente de datos simulados que pueden o no ser precisos e imitar experiencias del mundo real. El siguiente artículo solo trata de explorar los pros y los contras.
¿Cuál es la promesa de los datos sintéticos y cuándo usarlos?
Datos sintéticos se genera algorítmicamente en lugar de ser producido por incidentes del mundo real. Los datos reales, se observan directamente desde el mundo real. Se utiliza para obtener los mejores conocimientos. Aunque los datos reales son valiosos, por lo general son costosos, requieren mucho tiempo para recopilarlos e inviables debido a problemas de privacidad. Por lo tanto, los datos sintéticos se convierten en una alternativa/secundaria a los datos reales y se pueden utilizar para desarrollar datos precisos y modelos avanzados de IA. Esto datos generados artificialmente se utiliza junto con datos reales para construir un conjunto de datos mejorado que no está plagado de fallas inherentes a los datos reales.
Los datos sintéticos se utilizan mejor para probar un sistema recién desarrollado donde los datos reales no están disponibles o están sesgados. Los datos sintéticos también pueden complementar los datos reales, que son pequeños, incompartibles, inutilizables e inamovibles.
¿Son los datos sintéticos imprescindibles y esenciales para el futuro de la IA?
Ciencia de los datos los profesionales introducen información en el modelo de IA para desarrollar datos sintéticos que pueden usarse para demostraciones de productos y creación de prototipos internos. Por ejemplo, las instituciones financieras pueden usar datos sintéticos para simular las fluctuaciones y el comportamiento del mercado para identificar el fraude y tomar mejores decisiones.
Los datos sintéticos también se utilizan para aumentar la precisión y la eficiencia de los modelos de aprendizaje automático. Datos del mundo real no puede dar cuenta de todas las combinaciones en eventos plausibles o probables de suceder en el mundo real. Los datos sintéticos se pueden usar para generar información para casos extremos y eventos que aún no han ocurrido en el mundo real.
¿Cuáles son los riesgos de los datos sintéticos?
Una de las principales ventajas de los datos sintéticos es, sin duda, la rentabilidad y la falta de preocupaciones sobre la privacidad. Sin embargo, viene con su conjunto de limitaciones y riesgos.
Primero, la calidad de los datos sintéticos a menudo depende del modelo que ayudó a crearlos y desarrollarlos. Además, antes de usar datos sintéticos, debe someterse a una variedad de pasos de verificación para garantizar la veracidad de sus resultados comparándolos con modelos de datos del mundo real anotados por humanos.
Los datos sintéticos también pueden ser engañosos y no del todo inmunes a los problemas de privacidad. Además, podría haber menos usuarios de datos sintéticos, ya que podrían percibirse como falsos o de calidad inferior.
Finalmente, las preguntas sobre los métodos utilizados para crear datos sintéticos también podría surgir. También es necesario responder a las cuestiones relacionadas con la transparencia de las técnicas de generación de datos.
¿Por qué usar datos sintéticos?
La adquisición de grandes cantidades de datos de calidad para entrenar un modelo dentro del marco de tiempo preestablecido es un desafío para muchas empresas. Además, el etiquetado manual de datos es un proceso lento y costoso. Es por eso que generar datos sintéticos puede ayudar a las empresas a superar estos desafíos y desarrollar modelos creíbles rápidamente.
Los datos sintéticos reducen la dependencia de datos originales y limita la necesidad de capturarlo. Es un método más fácil, rentable y que ahorra tiempo para generar conjuntos de datos. Se pueden desarrollar grandes cantidades de datos de calidad en un tiempo mucho más corto en comparación con los datos del mundo real. Es especialmente útil para generar datos basados en eventos perimetrales, eventos que rara vez ocurren. Además, los datos sintéticos se pueden etiquetar y anotar automáticamente a medida que se generan, lo que reduce el tiempo necesario para el etiquetado de datos.
Cuando las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones principales, conjuntos de datos sintéticos puede utilizarse para minimizar los riesgos. Los datos del mundo real deben anonimizarse para que se consideren utilizables como datos de entrenamiento. Incluso con la anonimización, como la eliminación de identificadores del conjunto de datos, todavía es posible que otra variable actúe como variable de identificación. Afortunadamente, nunca es el caso de los datos sintéticos, ya que nunca se basó en una persona real o un evento real.
Ventajas de los datos sintéticos sobre los datos reales
Las principales ventajas de los conjuntos de datos sintéticos sobre conjuntos de datos originales en
- Con datos sintéticos, es posible generar una cantidad ilimitada de datos según el requisito del modelo.
- Con datos sintéticos, es posible crear un conjunto de datos de calidad que puede ser arriesgado y costoso de recopilar.
- Con datos sintéticos, es posible adquirir datos de alta calidad que se etiquetan y anotan automáticamente.
- La generación y anotación de datos no son tan prolongado como lo es con los datos reales.
Por qué usar datos sintéticos (datos sintéticos vs reales)
Los datos reales pueden ser peligrosos de obtener
Lo que es más importante, a veces puede ser peligroso obtener datos reales. Si toma vehículos autónomos, por ejemplo, no se puede esperar que la IA se base solo en datos del mundo real para probar el modelo. La IA que ejecuta el vehículo autónomo necesita probar el modelo para evitar choques, pero controlar los choques puede ser arriesgado, costoso y poco confiable, lo que hace que las simulaciones sean la única opción para la prueba.
Los datos reales podrían basarse en eventos raros
Si los datos reales son difíciles de obtener debido a la rareza del evento, entonces los datos sintéticos son la única solución. Los datos sintéticos se pueden usar para generar datos basados en eventos raros para entrenar los modelos.
Los datos sintéticos se pueden personalizar
Los datos sintéticos pueden ser personalizados y controlados por el usuario. Para asegurarse de que los datos sintéticos no pasen por alto los casos extremos, se pueden complementar con datos reales. Además, el usuario puede controlar la frecuencia, la distribución y la diversidad de eventos.
Los datos sintéticos vienen con anotación automática
Una de las razones por las que se prefieren los datos sintéticos a los datos reales es que vienen con una anotación perfecta. En lugar de anotar manualmente los datos, los datos sintéticos vienen con anotaciones automatizadas para cada objeto. No tiene que pagar extra por el etiquetado de datos, lo que hace que los datos sintéticos sean una opción más rentable.
Los datos sintéticos permiten la anotación de datos no visibles
Hay algunos elementos en los datos visuales que los humanos son intrínsecamente incapaces de interpretar y, por lo tanto, anotar. Es una de las principales razones del impulso de la industria hacia los datos sintéticos. Por ejemplo, las aplicaciones desarrolladas en base a imágenes infrarrojas o visión de radar solo pueden funcionar con anotaciones de datos sintéticos porque el ojo humano no puede comprender las imágenes.
¿Dónde se pueden aplicar datos sintéticos?
Con el lanzamiento de nuevas herramientas y productos, los datos sintéticos pueden desempeñar un papel importante en el desarrollo de Modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
En este momento, los datos sintéticos están siendo aprovechados ampliamente por: visión artificial y datos tabulares.
Con la visión artificial, los modelos de IA detectan patrones en las imágenes. Las cámaras, equipadas con aplicaciones de visión por computadora, se utilizan en muchas industrias, como drones, automotriz y médica. Los datos tabulares están recibiendo mucha atención de los investigadores. Los datos sintéticos están abriendo las puertas al desarrollo de aplicaciones para la salud que hasta ahora estaban restringidas debido a problemas de violación de la privacidad.
Desafíos de datos sintéticos
Hay tres desafíos principales para el uso de datos sintéticos. Están:
debe reflejar la realidad
Los datos sintéticos deben reflejar la realidad con la mayor precisión posible. Sin embargo, a veces es imposible generar datos sintéticos que no contiene elementos de datos personales. Por otro lado, si los datos sintéticos no reflejan la realidad, no podrán exhibir los patrones necesarios para el entrenamiento y las pruebas del modelo. Entrenar sus modelos con datos poco realistas no produce información creíble.
Debe estar libre de prejuicios
Al igual que los datos reales, los datos sintéticos también podrían ser susceptibles al sesgo histórico. Los datos sintéticos pueden reproducir sesgos si se generan con demasiada precisión a partir de los datos reales. Científicos de datos debe tener en cuenta el sesgo al desarrollar modelos ML para asegurarse de que los datos sintéticos recién generados sean más representativos de la realidad.
Debe estar libre de problemas de privacidad.
Si los datos sintéticos generados a partir de los datos del mundo real son demasiado similares entre sí, también pueden crear los mismos problemas de privacidad. Cuando los datos del mundo real contienen identificadores personales, los datos sintéticos generados por ellos también pueden estar sujetos a regulaciones de privacidad.
Reflexiones finales: los datos sintéticos abren nuevas posibilidades
Cuando enfrenta datos sintéticos y datos del mundo real entre sí, los datos sintéticos no se quedan atrás en tres aspectos: recopilación de datos más rápida, flexibilidad y escalabilidad. Al ajustar los parámetros, es posible generar un nuevo conjunto de datos que puede ser peligroso recopilar o que puede no estar disponible en la realidad.
Los datos sintéticos ayudan a pronosticar, anticipar las tendencias del mercado y diseñar planes sólidos para el futuro. Es más, los datos sintéticos se pueden usar para probar la veracidad de los modelos, su premisa y varios resultados.
Finalmente, los datos sintéticos pueden hacer cosas mucho más innovadoras que las que pueden lograr los datos reales. Con datos sintéticos, es posible alimentar modelos con escenarios que nos darán una idea de nuestro futuro.
