Синтетические данные — это информация, созданная искусственно, а не собранная в результате реальных событий. Такие данные генерируют с помощью алгоритмов, и используют их для двух основных целей: тестирования математических моделей и обучения моделей машинного обучения.
Зачем вообще нужны искусственные данные
Чтобы нейросеть работала хорошо, разработчикам нужны огромные, тщательно размеченные датасеты — и чем разнообразнее данные, тем точнее в итоге модель. Проблема в том, что собрать и разметить набор из нескольких тысяч, а то и десятков миллионов записей — задача трудоёмкая и часто попросту неподъёмная по бюджету. Здесь на помощь и приходят синтетические данные.
Есть и другая ситуация, где без них не обойтись: когда реальные данные недоступны из соображений безопасности или их физически не хватает для обучения модели.
Инструменты генерации синтетических данных позволяют быстро и без лишних сложностей воспроизвести чувствительные и ценные наборы данных — например, истории болезни пациентов в здравоохранении или транзакции в банковской сфере. Такие «искусственные» датасеты можно безопасно передавать другим командам и совместно с ними работать, не рискуя приватностью и не увязая в бюрократических согласованиях, при этом не теряя пользы от данных. Возможность делиться, редактировать, удалять, менять размер и дорабатывать синтетические наборы — то, что нужно и для построения моделей ИИ и машинного обучения, и для их управляемости и объяснимости.
Главные плюсы синтетических данных — это низкая стоимость, сохранение приватности и скорость создания.
Какими бывают синтетические данные
Синтетические данные делятся на несколько типов: текстовые, табличные, а также синтетические видео, изображения и звук.
Табличные данные. Это данные, оформленные в виде таблиц со строками и столбцами, но сгенерированные искусственно. Это может быть что угодно — от базы пациентов до сведений о поведении пользователей в аналитике или финансовых логов.
Синтетические изображения и видео. Здесь искусственно создаётся медиаконтент, по характеристикам максимально приближенный к реальным данным. Благодаря такому сходству фейковые медиа могут спокойно заменить настоящие данные при обучении алгоритмов машинного обучения. Например, если реальные видеоданные недоступны из-за требований приватности, их можно заменить синтетическими. Такой подход также помогает увеличить объём и разнообразие датасетов при обучении алгоритмов распознавания изображений.
Синтетический текст. Это текст, искусственно созданный обученной моделью. Долгое время генерировать качественный синтетический текст было сложной задачей — мешала сама сложность языка. Но появление новых архитектур машинного обучения сделало возможным создание по-настоящему эффективных систем генерации естественного языка.
Источник: MarkTechPost.