ข้อมูลสังเคราะห์และบทบาทในโลกของ AI – ประโยชน์ กรณีใช้งาน ประเภท & ความท้าทาย

ใช้กรณีสำหรับข้อมูลสังเคราะห์?

แม้ว่าจะสร้างโดยอัลกอริธึมของคอมพิวเตอร์ ข้อมูลสังเคราะห์จะแสดงข้อมูลจริงได้อย่างถูกต้องและเชื่อถือได้ นอกจากนี้ยังมีกรณีการใช้งานมากมายสำหรับข้อมูลสังเคราะห์ อย่างไรก็ตาม การใช้งานนั้นถือว่าใช้แทนข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ไม่ใช่การผลิตสำหรับการฝึกอบรม การทดสอบ และการวิเคราะห์ กรณีการใช้งานที่ดีที่สุดของข้อมูลสังเคราะห์คือ:

การฝึกอบรม

ความเป็นไปได้ที่จะมีโมเดล ML ที่แม่นยำและเชื่อถือได้นั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม และนักพัฒนาพึ่งพาข้อมูลสังเคราะห์เมื่ออยู่ในโลกแห่งความจริง ข้อมูลการฝึกอบรม ยากที่จะได้มา เนื่องจากข้อมูลสังเคราะห์เพิ่มมูลค่าของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงและลบที่ไม่ใช่ตัวอย่าง (เหตุการณ์หรือรูปแบบที่หายาก) จึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI
การทดสอบ

เมื่อการทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความสำคัญต่อการพัฒนาและความสำเร็จของโมเดล ML ต้องใช้ข้อมูลสังเคราะห์ เหตุผลที่เป็นข้อมูลสังเคราะห์นั้นง่ายต่อการใช้งานและจัดหาได้เร็วกว่าข้อมูลตามกฎ นอกจากนี้ยังสามารถปรับขนาดได้ เชื่อถือได้ และยืดหยุ่น
การวิเคราะห์

ข้อมูลสังเคราะห์ปราศจากอคติซึ่งมักมีอยู่ในข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง มันทำให้ข้อมูลสังเคราะห์เป็นชุดข้อมูลที่เหมาะสมมากสำหรับแบบจำลอง AI ที่ทดสอบความเค้นของเหตุการณ์หายาก นอกจากนี้ยังวิเคราะห์พฤติกรรมของแบบจำลองข้อมูลที่เป็นไปได้

ข้อดีของข้อมูลสังเคราะห์

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักมองหาข้อมูลคุณภาพสูงที่มีความน่าเชื่อถือ สมดุล ปราศจากอคติ และแสดงถึงรูปแบบที่สามารถระบุตัวตนได้ ข้อดีบางประการของการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ ได้แก่:

• ข้อมูลสังเคราะห์สร้างได้ง่ายขึ้น ใช้เวลาน้อยลงในการใส่คำอธิบายประกอบ และมีความสมดุลมากขึ้น
• เนื่องจากข้อมูลสังเคราะห์เสริมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง จึงช่วยให้เติมช่องว่างข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงได้ง่ายขึ้น
• สามารถปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น และรับประกันความเป็นส่วนตัวหรือการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล
• ปราศจากความซ้ำซ้อนของข้อมูล อคติ และความไม่ถูกต้อง
• มีการเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเคส Edge หรือเหตุการณ์หายาก
• การสร้างข้อมูลทำได้เร็วกว่า ถูกกว่า และแม่นยำกว่า

ความท้าทายของชุดข้อมูลสังเคราะห์

เช่นเดียวกับวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลแบบใหม่ แม้แต่ข้อมูลสังเคราะห์ก็มาพร้อมกับความท้าทาย

พื้นที่ เป็นครั้งแรก ความท้าทายที่สำคัญคือข้อมูลสังเคราะห์ไม่ได้มาพร้อมกับ ค่าผิดปกติ. แม้ว่าจะถูกลบออกจากชุดข้อมูล แต่ค่าผิดปกติที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติเหล่านี้มีอยู่ในข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ช่วยฝึกโมเดล ML ได้อย่างแม่นยำ

พื้นที่ คุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์ สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดทั้งชุดข้อมูล เนื่องจากข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยใช้ข้อมูลเมล็ดพันธุ์หรือข้อมูลที่ป้อนเข้า คุณภาพข้อมูลสังเคราะห์จึงขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลเมล็ดพันธุ์ หากมีอคติในข้อมูลเมล็ดพันธุ์ คุณสามารถสันนิษฐานได้อย่างปลอดภัยว่าจะมีอคติในข้อมูลสุดท้าย

นักบันทึกย่อที่เป็นมนุษย์ควรตรวจสอบ ชุดข้อมูลสังเคราะห์ อย่างละเอียดถี่ถ้วนโดยใช้วิธีการควบคุมคุณภาพบางวิธี

วิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์

ต้องพัฒนาแบบจำลองที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถเลียนแบบชุดข้อมูลของแท้เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ จากนั้น ขึ้นอยู่กับจุดข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลจริง มันเป็นไปได้ที่จะสร้างจุดที่คล้ายกันในชุดข้อมูลสังเคราะห์

เพื่อทำสิ่งนี้, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถสร้างจุดข้อมูลสังเคราะห์ที่คล้ายกับที่มีอยู่ในการแจกแจงดั้งเดิม โครงข่ายประสาทเทียมสร้างข้อมูลบางส่วนดังนี้:

ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน

ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันหรือ VAE ใช้การแจกจ่ายดั้งเดิม แปลงเป็นการกระจายแบบแฝง และแปลงกลับเป็นเงื่อนไขดั้งเดิม ขั้นตอนการเข้ารหัสและถอดรหัสนี้ทำให้เกิด 'ข้อผิดพลาดในการสร้างใหม่' โมเดลการสร้างข้อมูลที่ไม่มีผู้ดูแลเหล่านี้เชี่ยวชาญในการเรียนรู้โครงสร้างโดยกำเนิดของการกระจายข้อมูลและการพัฒนาแบบจำลองที่ซับซ้อน

เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป

ต่างจากตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน โมเดลที่ไม่มีผู้ดูแล เครือข่ายปฏิปักษ์กำเนิด หรือ GAN เป็นแบบจำลองภายใต้การดูแลที่ใช้ในการพัฒนาการแสดงข้อมูลที่สมจริงและมีรายละเอียดสูง ในวิธีนี้ สอง เครือข่ายประสาทเทียม ได้รับการฝึกอบรม – เครือข่ายตัวสร้างเครือข่ายหนึ่งจะสร้างจุดข้อมูลปลอม และอีกเครือข่ายหนึ่งจะพยายามระบุจุดข้อมูลจริงและของปลอม

หลังจากการฝึกฝนมาหลายรอบ ตัวสร้างจะกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในการสร้างจุดข้อมูลปลอมที่น่าเชื่อถือและสมจริงอย่างสมบูรณ์ซึ่งผู้เลือกปฏิบัติจะไม่สามารถระบุได้ GAN ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อสร้างสารสังเคราะห์ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง. อย่างไรก็ตาม หากไม่ได้สร้างและฝึกอบรมโดยผู้เชี่ยวชาญ ก็สามารถสร้างจุดข้อมูลปลอมได้ในจำนวนจำกัด

สนามเรเดียนประสาท

วิธีการสร้างข้อมูลสังเคราะห์นี้ใช้ในการสร้างมุมมองใหม่ของฉาก 3D ที่เห็นได้บางส่วนที่มีอยู่ Neural Radiance Field หรืออัลกอริธึม NeRF วิเคราะห์ชุดของรูปภาพ กำหนดจุดข้อมูลโฟกัสในรูปภาพเหล่านั้น และสอดแทรกและเพิ่มมุมมองใหม่บนรูปภาพ โดยการดูภาพนิ่ง 3D เป็นฉาก 5D ที่เคลื่อนไหว จะคาดการณ์เนื้อหาทั้งหมดของแต่ละ voxel เมื่อเชื่อมต่อกับโครงข่ายประสาทเทียม NeRF จะเติมส่วนที่ขาดหายไปของภาพในฉาก

แม้ว่า NeRF จะทำงานได้ดี แต่เรนเดอร์และฝึกก็ช้า และอาจสร้างภาพที่คุณภาพต่ำใช้ไม่ได้

คุณสามารถหาข้อมูลสังเคราะห์ได้จากที่ไหน?

จนถึงตอนนี้ มีผู้ให้บริการชุดข้อมูลการฝึกอบรมขั้นสูงเพียงไม่กี่รายเท่านั้นที่สามารถส่งข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงได้ คุณสามารถเข้าถึงเครื่องมือโอเพ่นซอร์สเช่น คลังข้อมูลสังเคราะห์. อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการได้รับชุดข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือสูง ไชยป์ เป็นสถานที่ที่เหมาะสม เนื่องจากมีข้อมูลการฝึกอบรมและบริการคำอธิบายประกอบที่หลากหลาย ยิ่งไปกว่านั้น ด้วยประสบการณ์และพารามิเตอร์คุณภาพที่กำหนด พวกเขารองรับกลุ่มอุตสาหกรรมในวงกว้างและจัดเตรียมชุดข้อมูลสำหรับโครงการ ML หลายโครงการ