Подаци постају све важнији за изградњу модела машинског учења, тестирање апликација и извлачење пословних увида.
Међутим, ради усаглашености са многим прописима о подацима, често је заклоњен и строго заштићен. Приступ таквим подацима могао би да потраје месецима да би се добила неопходна одјава. Алтернативно, предузећа могу да користе синтетичке податке.
Преглед садржаја
Шта су синтетички подаци?
Фото: Твинифи
Синтетички подаци су вештачки генерисани подаци који статистички подсећају на стари скуп података. Може се користити са стварним подацима за подршку и побољшање АИ модела или се може користити као замена у потпуности.
Пошто не припада ниједном субјекту података и не садржи личне информације или осетљиве податке као што су бројеви социјалног осигурања, може се користити као алтернатива за заштиту приватности стварним производним подацима.
Разлике између стварних и синтетичких података
- Најважнија разлика је у томе како се ове две врсте података генеришу. Прави подаци потичу од стварних субјеката чији су подаци прикупљени током анкета или док су користили вашу апликацију. С друге стране, синтетички подаци су вештачки генерисани, али и даље подсећају на оригинални скуп података.
- Друга разлика је у прописима о заштити података који утичу на стварне и синтетичке податке. Са стварним подацима, субјекти би требали бити у могућности да знају који подаци о њима се прикупљају и зашто се прикупљају, а постоје ограничења у погледу начина на који се могу користити. Међутим, ти прописи се више не примењују на синтетичке податке јер се подаци не могу приписати субјекту и не садрже личне податке.
- Трећа разлика је у количини доступних података. Са стварним подацима, можете имати само онолико колико вам корисници дају. С друге стране, можете генерисати онолико синтетичких података колико желите.
Зашто би требало да размислите о коришћењу синтетичких података
- Релативно је јефтиније за производњу јер можете генерисати много веће скупове података који личе на мањи скуп података који већ имате. То значи да ће ваши модели машинског учења имати више података за обуку.
- Генерисани подаци се аутоматски означавају и чисте уместо вас. То значи да не морате да трошите време на дуготрајан посао припреме података за машинско учење или аналитику.
- Нема проблема са приватношћу јер подаци не идентификују лично и не припадају субјекту података. То значи да га можете користити и слободно делити.
- Можете превазићи пристрасност АИ тако што ћете осигурати да су мањинске класе добро заступљене. Ово вам помаже да изградите поштену и одговорну вештачку интелигенцију.
Како генерисати синтетичке податке
Иако се процес генерисања разликује у зависности од тога који алат користите, генерално, процес почиње повезивањем генератора са постојећим скупом података. Након тога идентификујете поља која лично идентификују у вашем скупу података и означите их за изузимање или замагљивање.
Генератор затим почиње да идентификује типове података преосталих колона и статистичке обрасце у тим колонама. Од тада можете да генеришете онолико синтетичких података колико вам је потребно.
Обично можете да упоредите генерисане податке са оригиналним скупом података да бисте видели колико добро синтетички подаци подсећају на стварне податке.
Сада ћемо истражити алате за генерисање синтетичких података за обуку модела машинског учења.
Углавном АИ
Углавном АИ има синтетички генератор података са АИ који учи из статистичких образаца оригиналног скупа података. АИ затим генерише измишљене ликове који су у складу са наученим обрасцима.
Са већином АИ, можете генерисати читаве базе података са референтним интегритетом. Можете синтетизовати све врсте података који ће вам помоћи да направите боље АИ моделе.
Синтхесизед.ио
Синтхесизед.ио користе водеће компаније за своје АИ иницијативе. Да бисте користили синтхесизе.ио, наведите захтеве за подацима у ИАМЛ конфигурационој датотеци.
Затим креирате посао и покрећете га као део цевовода података. Такође има веома великодушан бесплатни ниво који вам омогућава да експериментишете и видите да ли одговара вашим потребама за подацима.
ИДата
Уз ИДата, можете да генеришете табеларне, временске серије, трансакцијске, вишетабеларне и релационе податке. Ово вам омогућава да избегнете проблеме повезане са прикупљањем, дељењем и квалитетом података.
Долази са АИ и СДК-ом за интеракцију са њиховом платформом. Поред тога, имају великодушан бесплатни ниво који можете користити за демонстрацију производа.
Гретел АИ
Гретел АИ нуди АПИ-је за генерисање неограничених количина синтетичких података. Гретел има генератор података отвореног кода који можете инсталирати и користити.
Алтернативно, можете користити њихов РЕСТ АПИ или ЦЛИ, што ће коштати. Њихова цена је, међутим, разумна и зависи од величине предузећа.
Цопулас
Цопулас је Питхон библиотека отвореног кода за моделирање мултиваријантних дистрибуција користећи копула функције и генерисање синтетичких података који прате иста статистичка својства.
Пројекат је започео 2018. године на МИТ-у као део пројекта Синтхетиц Дата Ваулт.
ЦТГАН
ЦТГАН се састоји од генератора који су у стању да уче из стварних података једне табеле и генеришу синтетичке податке из идентификованих образаца.
Имплементирана је као Питхон библиотека отвореног кода. ЦТГАН, заједно са Цопулас-ом, део је пројекта синтетичког трезора података.
Двојник
ДоппелГАНгер је опен-соурце имплементација Генеративних Адверсариал Нетворкс за генерисање синтетичких података.
ДоппелГАНгер је користан за генерисање података о временским серијама и користе га компаније као што је Гретел АИ. Питхон библиотека је доступна бесплатно и отвореног је кода.
Синтх
Синтх је генератор података отвореног кода који вам помаже да креирате реалистичне податке према вашим спецификацијама, сакријете личне информације и развијете тестне податке за своје апликације.
Можете користити Синтх да генеришете серије у реалном времену и релационе податке за ваше потребе машинског учења. Синтх је такође агностик базе података, тако да можете да га користите са својим СКЛ и НоСКЛ базама података.
СДВ.дев
СДВ је скраћеница од Синтхетиц Дата Ваулт. СДВ.дев је софтверски пројекат који је започео на МИТ-у 2016. године и креирао је различите алате за генерисање синтетичких података.
Ови алати укључују Цопулас, ЦТГАН, ДеепЕцхо и РДТ. Ови алати су имплементирани као Питхон библиотеке отвореног кода које можете лако да користите.
Тофу
Тофу је Питхон библиотека отвореног кода за генерисање синтетичких података заснованих на подацима о биобанки УК. За разлику од претходно поменутих алата који ће вам помоћи да генеришете било коју врсту података на основу вашег постојећег скупа података, Тофу генерише податке који личе само на податке из биобанке.
УК Биобанк је студија о фенотипским и генотипским карактеристикама 500 000 одраслих особа средњих година из Велике Британије.
Твинифи
Твинифи је софтверски пакет који се користи као библиотека или алат командне линије за упаривање осетљивих података тако што производи синтетичке податке са идентичним статистичким дистрибуцијама.
Да бисте користили Твинифи, пружате праве податке као ЦСВ датотеку, а он учи из података да би произвео модел који се може користити за генерисање синтетичких података. Потпуно је бесплатан за коришћење.
Датанамиц
Датанамиц вам помаже да направите тестне податке за апликације засноване на подацима и машинско учење. Генерише податке на основу карактеристика колоне као што су е-пошта, име и број телефона.
Генератори података Датанамиц су прилагодљиви и подржавају већину база података као што су Орацле, МиСКЛ, МиСКЛ Сервер, МС Аццесс и Постгрес. Подржава и осигурава референтни интегритет у генерисаним подацима.
Бенератор
Бенератор је софтвер за прикривање података, генерисање и миграцију у сврхе тестирања и обуке. Користећи Бенератор, ви описујете податке користећи КСМЛ (Ектенсибле Маркуп Лангуаге) и генеришете помоћу алата командне линије.
Направљен је да га користе не-програмери, а помоћу њега можете да генеришете милијарде редова података. Бенератор је бесплатан и отвореног кода.
Завршне речи
Гартнер процењује да ће до 2030. године бити више синтетичких података који се користе за машинско учење него што ће бити стварних података.
Није тешко схватити зашто с обзиром на трошкове и забринутост за приватност коришћења стварних података. Стога је неопходно да предузећа науче о синтетичким подацима и различитим алатима који ће им помоћи да их генеришу.
Затим погледајте синтетичке алате за праћење вашег пословања на мрежи.