ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี ทำให้มีการขาดแคลนข้อมูลที่ใช้โดยแบบจำลอง ML เพื่อเติมเต็มช่องว่างจำนวนมากนี้ ข้อมูลสังเคราะห์/ข้อมูลเทียมจะถูกสร้างขึ้นหรือจำลองเพื่อฝึกโมเดล ML การรวบรวมข้อมูลหลักแม้ว่าจะมีความน่าเชื่อถือสูง แต่ก็มักจะมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน ดังนั้นจึงมีความต้องการข้อมูลจำลองที่เพิ่มขึ้นซึ่งอาจหรืออาจไม่ถูกต้องและเลียนแบบประสบการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง บทความด้านล่างพยายามสำรวจข้อดีและข้อเสีย
สัญญาของข้อมูลสังเคราะห์คืออะไรและควรใช้เมื่อใด
ข้อมูลสังเคราะห์ ถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึมแทนที่จะเกิดจากเหตุการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง ข้อมูลจริงสังเกตได้โดยตรงจากโลกแห่งความเป็นจริง ใช้เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุด แม้ว่าข้อมูลจริงจะมีคุณค่า แต่มักจะมีราคาแพง ใช้เวลาในการรวบรวม และไม่สามารถทำได้เนื่องจากปัญหาความเป็นส่วนตัว ข้อมูลสังเคราะห์จึงกลายเป็นข้อมูลสำรอง/ทางเลือกสำหรับข้อมูลจริงและสามารถนำมาใช้เพื่อพัฒนาข้อมูลที่ถูกต้องและ โมเดล AI ขั้นสูง. นี้ ข้อมูลที่สร้างขึ้นเทียม ใช้ควบคู่ไปกับข้อมูลจริงเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งไม่มีข้อบกพร่องโดยธรรมชาติของข้อมูลจริง
ข้อมูลสังเคราะห์ใช้ดีที่สุดในการทดสอบระบบที่พัฒนาขึ้นใหม่ โดยที่ข้อมูลจริงไม่มีอยู่หรือมีความเอนเอียง ข้อมูลสังเคราะห์ยังสามารถเสริมข้อมูลจริง ซึ่งมีขนาดเล็ก ไม่สามารถแบ่งปัน ใช้ไม่ได้ และไม่สามารถเคลื่อนย้ายได้
ข้อมูลสังเคราะห์เป็นสิ่งจำเป็นและจำเป็นสำหรับอนาคตของ AI หรือไม่?
ข้อมูลวิทยาศาสตร์ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำข้อมูลให้กับโมเดล AI เพื่อพัฒนาข้อมูลสังเคราะห์ที่สามารถใช้ในการสาธิตผลิตภัณฑ์และการสร้างต้นแบบภายใน ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินสามารถใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อจำลองความผันผวนและพฤติกรรมของตลาดเพื่อระบุการฉ้อโกงและตัดสินใจได้ดีขึ้น
ข้อมูลสังเคราะห์ยังใช้เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่สามารถอธิบายการรวมกันทั้งหมดในเหตุการณ์ที่มีความเป็นไปได้หรือมีแนวโน้มว่าจะเกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริง ข้อมูลสังเคราะห์สามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกสำหรับกรณี Edge และเหตุการณ์ที่ยังไม่ได้เกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริง
ความเสี่ยงของข้อมูลสังเคราะห์คืออะไร?
ข้อได้เปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งของข้อมูลสังเคราะห์คือความคุ้มค่าอย่างไม่ต้องสงสัยและการขาดความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว อย่างไรก็ตาม มันมาพร้อมกับข้อจำกัดและความเสี่ยง
ประการแรก คุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์มักขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่ช่วยในการสร้างและพัฒนา นอกจากนี้ ก่อนใช้ข้อมูลสังเคราะห์ จะต้องผ่านขั้นตอนการตรวจสอบที่หลากหลายเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ได้เป็นจริงโดยเปรียบเทียบกับแบบจำลองข้อมูลจริงที่มีคำอธิบายประกอบโดยมนุษย์
ข้อมูลสังเคราะห์อาจทำให้เข้าใจผิดได้ และไม่สามารถป้องกันปัญหาความเป็นส่วนตัวได้ทั้งหมด นอกจากนี้ อาจมีผู้รับข้อมูลสังเคราะห์น้อยลง เนื่องจากอาจถูกมองว่าเป็นของปลอมหรือต่ำกว่ามาตรฐาน
สุดท้าย คำถามเกี่ยวกับวิธีการที่ใช้ในการ สร้างข้อมูลสังเคราะห์ ก็สามารถเกิดขึ้นได้เช่นกัน ประเด็นเกี่ยวกับความโปร่งใสของเทคนิคการสร้างข้อมูลยังต้องได้รับคำตอบ
เหตุใดจึงต้องใช้ข้อมูลสังเคราะห์
การรับข้อมูลคุณภาพจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลภายในกรอบเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้านั้นเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับธุรกิจจำนวนมาก นอกจากนี้ การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเองยังเป็นกระบวนการที่ช้าและมีราคาแพง นั่นคือเหตุผลที่การสร้างข้อมูลสังเคราะห์สามารถช่วยให้ธุรกิจเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และพัฒนาแบบจำลองที่น่าเชื่อถือได้อย่างรวดเร็ว
ข้อมูลสังเคราะห์ลดการพึ่งพา ข้อมูลต้นฉบับ และจำกัดความจำเป็นในการจับมัน เป็นวิธีที่ง่ายกว่า ประหยัดต้นทุน และประหยัดเวลาในการสร้างชุดข้อมูล ข้อมูลคุณภาพปริมาณมากสามารถพัฒนาได้ในเวลาที่สั้นกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลจริง มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างข้อมูลตามเหตุการณ์ขอบ – เหตุการณ์ที่ไม่ค่อยเกิดขึ้น นอกจากนี้ ข้อมูลสังเคราะห์สามารถติดป้ายกำกับและใส่คำอธิบายประกอบโดยอัตโนมัติในขณะที่กำลังสร้าง ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ในการติดฉลากข้อมูล
เมื่อความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลเป็นประเด็นหลัก ชุดข้อมูลสังเคราะห์ สามารถใช้เพื่อลดความเสี่ยง ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงจะต้องไม่เปิดเผยตัวตนจึงจะถือว่าใช้งานได้เหมือน ข้อมูลการฝึกอบรม. แม้จะลบข้อมูลระบุตัวตน เช่น การลบตัวระบุออกจากชุดข้อมูล ตัวแปรอื่นยังสามารถทำหน้าที่เป็นตัวแปรระบุได้ โชคดีที่ข้อมูลสังเคราะห์ไม่เคยเกิดขึ้นจริง เนื่องจากไม่เคยอิงจากบุคคลจริงหรือเหตุการณ์จริง
ข้อดีของข้อมูลสังเคราะห์มากกว่าข้อมูลจริง
ข้อได้เปรียบที่สำคัญของชุดข้อมูลสังเคราะห์มากกว่า ชุดข้อมูลเดิม เป็น
- ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ สามารถสร้างข้อมูลจำนวนไม่จำกัดตามความต้องการของแบบจำลอง
- ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลที่มีคุณภาพซึ่งอาจมีความเสี่ยงและมีราคาแพงในการรวบรวม
- ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ สามารถรับข้อมูลคุณภาพสูงที่มีป้ายกำกับและใส่คำอธิบายประกอบโดยอัตโนมัติ
- การสร้างข้อมูลและคำอธิบายประกอบไม่เหมือนกับ ต้องใช้เวลามาก เช่นเดียวกับข้อมูลจริง
เหตุใดจึงต้องใช้ข้อมูลสังเคราะห์ (ข้อมูลสังเคราะห์เทียบกับข้อมูลจริง)
ข้อมูลจริงอาจเป็นอันตรายในการจัดหา
ที่สำคัญที่สุด บางครั้งข้อมูลจริงอาจเป็นอันตรายต่อการจัดหา ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้ยานยนต์ไร้คนขับ เราไม่สามารถคาดหวัง AI ให้อาศัยเพียงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อทดสอบแบบจำลองได้ AI ที่ขับเคลื่อนยานยนต์ไร้คนขับจำเป็นต้องทดสอบโมเดลเพื่อหลีกเลี่ยงการชน แต่การรับมือกับการชนอาจมีความเสี่ยง มีราคาแพง และไม่น่าเชื่อถือ ทำให้การจำลองเป็นทางเลือกเดียวสำหรับการทดสอบ
ข้อมูลจริงอาจอิงจากเหตุการณ์หายาก
หากข้อมูลจริงหาได้ยากเนื่องจากเหตุการณ์หายาก ข้อมูลสังเคราะห์คือทางออกเดียว ข้อมูลสังเคราะห์สามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลตามเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยากในการฝึกโมเดล
ข้อมูลสังเคราะห์สามารถปรับแต่งได้
ข้อมูลสังเคราะห์สามารถปรับแต่งและควบคุมโดยผู้ใช้ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลสังเคราะห์จะไม่พลาดเคส Edge จึงสามารถเสริมด้วยข้อมูลจริงได้ นอกจากนี้ ผู้ใช้สามารถควบคุมความถี่ของเหตุการณ์ การกระจาย และความหลากหลายได้
ข้อมูลสังเคราะห์มาพร้อมกับคำอธิบายประกอบอัตโนมัติ
สาเหตุหนึ่งที่ทำให้ต้องการใช้ข้อมูลสังเคราะห์มากกว่าข้อมูลจริง เนื่องจากมีคำอธิบายประกอบที่สมบูรณ์แบบ แทนที่จะใช้คำอธิบายประกอบกับข้อมูลด้วยมือ ข้อมูลสังเคราะห์จะมาพร้อมกับคำอธิบายประกอบอัตโนมัติสำหรับแต่ละออบเจ็กต์ คุณไม่จำเป็นต้องจ่ายเพิ่มสำหรับการติดฉลากข้อมูล ซึ่งทำให้ข้อมูลสังเคราะห์เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่า
ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยให้สามารถใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มองไม่เห็นได้
มีองค์ประกอบบางอย่างในข้อมูลภาพที่มนุษย์ไม่สามารถตีความได้โดยเนื้อแท้และด้วยเหตุนี้จึงมีคำอธิบายประกอบ เป็นสาเหตุสำคัญประการหนึ่งที่อุตสาหกรรมผลักดันไปสู่ข้อมูลสังเคราะห์ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้นโดยใช้ภาพอินฟราเรดหรือการมองเห็นด้วยเรดาร์สามารถทำงานบนคำอธิบายประกอบข้อมูลสังเคราะห์เท่านั้น เนื่องจากสายตามนุษย์ไม่สามารถเข้าใจภาพได้
คุณสามารถใช้ข้อมูลสังเคราะห์ได้ที่ไหน
เมื่อมีการเปิดตัวเครื่องมือและผลิตภัณฑ์ใหม่ ข้อมูลสังเคราะห์อาจมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา โมเดลปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง
ขณะนี้ ข้อมูลสังเคราะห์กำลังถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางโดย – คอมพิวเตอร์วิทัศน์และข้อมูลตาราง.
ด้วยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ โมเดล AI จะตรวจจับรูปแบบในรูปภาพ กล้องที่ติดตั้งแอพพลิเคชั่นวิชันซิสเต็มกำลังถูกใช้งานในหลายอุตสาหกรรม เช่น โดรน ยานยนต์ และยา ข้อมูลแบบตารางกำลังได้รับความสนใจจากนักวิจัยเป็นอย่างมาก ข้อมูลสังเคราะห์กำลังเปิดประตูสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันด้านสุขภาพที่ถูกจำกัดเนื่องจากข้อกังวลเรื่องการละเมิดความเป็นส่วนตัว
ความท้าทายด้านข้อมูลสังเคราะห์
มีความท้าทายหลักสามประการในการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ พวกเขาคือ:
ควรสะท้อนความเป็นจริง
ข้อมูลสังเคราะห์ควรสะท้อนถึงความเป็นจริงได้อย่างแม่นยำที่สุด อย่างไรก็ตาม บางครั้งมันก็เป็นไปไม่ได้ที่จะ สร้างข้อมูลสังเคราะห์ ที่ไม่มีองค์ประกอบของข้อมูลส่วนบุคคล ในทางกลับกัน หากข้อมูลสังเคราะห์ไม่สะท้อนความเป็นจริง จะไม่สามารถแสดงรูปแบบที่จำเป็นสำหรับการฝึกและทดสอบแบบจำลองได้ การฝึกโมเดลของคุณเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่สมจริงไม่ได้สร้างข้อมูลเชิงลึกที่น่าเชื่อถือ
ควรปราศจากอคติ
เช่นเดียวกับข้อมูลจริง ข้อมูลสังเคราะห์อาจอ่อนไหวต่ออคติในอดีต ข้อมูลสังเคราะห์อาจสร้างอคติซ้ำ หากสร้างจากข้อมูลจริงอย่างแม่นยำเกินไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จำเป็นต้องคำนึงถึงอคติเมื่อพัฒนาโมเดล ML เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นใหม่นั้นเป็นตัวแทนของความเป็นจริงมากกว่า
ควรปราศจากความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว
หากข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างจากข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมีความคล้ายคลึงกันมากเกินไป ก็สามารถสร้างปัญหาความเป็นส่วนตัวเช่นเดียวกันได้ เมื่อข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมีตัวระบุส่วนบุคคล ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นโดยข้อมูลดังกล่าวอาจอยู่ภายใต้ระเบียบข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว
ความคิดสุดท้าย: ข้อมูลสังเคราะห์ปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่
เมื่อคุณเจาะข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงซึ่งกันและกัน ข้อมูลสังเคราะห์นั้นอยู่ไม่ไกลหลังการรวบรวมข้อมูล ความยืดหยุ่น และความสามารถในการปรับขนาดได้เร็วกว่าสามรายการ การปรับแต่งพารามิเตอร์ทำให้สามารถสร้างชุดข้อมูลใหม่ที่อาจเป็นอันตรายในการรวบรวมหรืออาจไม่พร้อมใช้งานในความเป็นจริง
ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยในการพยากรณ์ คาดการณ์แนวโน้มของตลาด และวางแผนที่แข็งแกร่งสำหรับอนาคต นอกจากนี้, ข้อมูลสังเคราะห์สามารถใช้เพื่อทดสอบความถูกต้องของแบบจำลอง หลักฐาน และผลลัพธ์ต่างๆ
สุดท้าย ข้อมูลสังเคราะห์สามารถทำสิ่งใหม่ๆ ได้มากกว่าที่ข้อมูลจริงจะทำได้ ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ เป็นไปได้ที่จะป้อนโมเดลด้วยสถานการณ์ที่จะช่วยให้เรามองเห็นอนาคตของเราได้
