Pepatah terbaru tentang data bahwa oli baru itu benar, dan sama seperti bahan bakar biasa Anda, itu menjadi sulit didapat.
Namun, data dunia nyata mendorong pembelajaran mesin dan inisiatif AI organisasi mana pun. Namun, mendapatkan data pelatihan yang berkualitas untuk proyek mereka merupakan suatu tantangan. Itu karena hanya beberapa perusahaan yang dapat mengakses aliran data sementara sisanya membuat sendiri. Dan data pelatihan buatan sendiri yang disebut data sintetis ini efektif, murah, dan tersedia.
Tapi apa sebenarnya data sintetis? Bagaimana bisnis dapat menghasilkan data ini, mengatasi tantangan, dan memanfaatkan keunggulannya?
Apa itu Data Sintetis?
Data sintetis adalah data yang dihasilkan komputer dengan cepat menjadi alternatif data dunia nyata. Alih-alih dikumpulkan dari dokumentasi dunia nyata, algoritme komputer menghasilkan data sintetis.
Data sintetis dibuat secara artifisial dihasilkan oleh algoritma atau simulasi komputer yang secara statistik atau matematis mencerminkan data dunia nyata.
Data sintetis, menurut penelitian, memiliki sifat prediksi yang sama dengan data aktual. Ini dihasilkan dengan memodelkan pola statistik dan properti data dunia nyata.
Tren Industri?
Menurut Gartner penelitian, data sintetis bisa lebih baik untuk tujuan pelatihan AI. Disarankan bahwa data sintetis terkadang terbukti lebih bermanfaat daripada data nyata yang dikumpulkan dari peristiwa, orang, atau objek aktual. Efisiensi data sintetis ini adalah alasannya belajar mendalam pengembang jaringan saraf semakin menggunakannya untuk mengembangkan model AI kelas atas.
Sebuah laporan tentang data sintetis memperkirakan bahwa pada tahun 2030, sebagian besar data digunakan untuk model pembelajaran mesin tujuan pelatihan akan menjadi data sintetis yang dihasilkan melalui simulasi komputer, algoritma, model statistik, dan banyak lagi. Namun, data sintetis menyumbang kurang dari 1% dari data pasar saat ini, namun dengan 2024 diharapkan berkontribusi lebih dari 60% dari semua data yang dihasilkan.
Mengapa Menggunakan Data Sintetis?
Saat aplikasi AI tingkat lanjut sedang dikembangkan, perusahaan merasa sulit untuk memperoleh kumpulan data berkualitas dalam jumlah besar untuk melatih model ML. Namun, data sintetis membantu ilmuwan dan pengembang data mengatasi tantangan ini dan mengembangkan model ML yang sangat kredibel.
Tapi mengapa menggunakan data sintetis?
Waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan data sintetis jauh lebih sedikit daripada memperoleh data dari peristiwa atau objek nyata. Perusahaan dapat memperoleh data sintetis dan mengembangkan kumpulan data yang disesuaikan untuk proyek mereka lebih cepat daripada kumpulan data yang bergantung pada dunia nyata. Jadi, dalam periode yang singkat, perusahaan dapat memperoleh data berkualitas yang beranotasi dan berlabel.
Misalnya, Anda memerlukan data tentang peristiwa yang jarang terjadi atau peristiwa yang hanya memiliki sedikit data. Dalam hal ini, dimungkinkan untuk menghasilkan data sintetis berdasarkan sampel data dunia nyata, terutama ketika data diperlukan untuk kasus tepi. Keuntungan lain menggunakan data sintetis adalah menghilangkan masalah privasi karena data tidak didasarkan pada orang atau peristiwa yang ada.
Data Sintetis Versus yang Diperbesar dan Dianonimkan
Data sintetis tidak boleh disamakan dengan data tambahan. Augmentasi data adalah teknik yang digunakan pengembang untuk menambahkan kumpulan data baru ke kumpulan data yang ada. Misalnya, mereka mungkin mencerahkan gambar, memotong, atau memutar.
Data anonim menghapus semua informasi pengenal pribadi sesuai dengan kebijakan dan standar pemerintah. Oleh karena itu, data anonim sangat penting ketika mengembangkan model keuangan atau perawatan kesehatan.
Sementara data yang dianonimkan atau ditambah tidak dianggap sebagai bagian dari data sintetis. Tetapi pengembang dapat membuat data sintetis. Dengan menggabungkan kedua teknik ini, seperti memadukan dua gambar mobil, Anda dapat mengembangkan gambar sintetis yang sama sekali baru dari sebuah mobil.
Jenis Data Sintetis
Pengembang menggunakan data sintetis karena memungkinkan mereka menggunakan data berkualitas tinggi yang menutupi informasi rahasia pribadi sambil mempertahankan kualitas statistik data dunia nyata. Data sintetis umumnya jatuh ke dalam tiga kategori utama:
Sepenuhnya Sintetis
Ini tidak mengandung informasi dari data asli. Sebagai gantinya, program komputer penghasil data menggunakan parameter tertentu dari data asli, seperti kepadatan fitur. Kemudian, menggunakan karakteristik dunia nyata seperti itu, secara acak menghasilkan perkiraan kepadatan fitur berdasarkan metode generatif, yang memastikan privasi data lengkap dengan mengorbankan aktualitas data.
Sintetis Sebagian
Ini menggantikan nilai spesifik tertentu dari data sintetis dengan data dunia nyata. Selain itu, sebagian data sintetis menggantikan celah tertentu yang ada dalam data asli, dan ilmuwan data menggunakan metodologi berbasis model untuk menghasilkan data ini.
Hibrida
Ini menggabungkan data dunia nyata dan data sintetis. Jenis data ini mengambil catatan acak dari kumpulan data asli dan menggantinya dengan catatan sintetis. Ini memberikan manfaat data sintetis dan sebagian sintetis dengan menggabungkan privasi data dengan utilitas.
Gunakan Kasus untuk Data Sintetis?
Meskipun dihasilkan oleh algoritma komputer, data sintetis mewakili data nyata secara akurat dan andal. Selain itu, ada banyak kasus penggunaan untuk data sintetis. Namun, penggunaannya sangat dirasakan sebagai pengganti data sensitif, terutama di lingkungan non-produksi untuk pelatihan, pengujian, dan analisis. Beberapa kasus penggunaan terbaik dari data sintetis adalah:
Pelatihan
Kemungkinan memiliki model ML yang akurat dan andal bergantung pada data yang dilatihnya. Dan, pengembang bergantung pada data sintetis saat dunia nyata data pelatihan sulit didapat. Karena data sintetis meningkatkan nilai data dunia nyata dan menghilangkan non-sampel (peristiwa atau pola langka), ini membantu meningkatkan efisiensi model AI.
pengujian
Saat pengujian berbasis data sangat penting untuk pengembangan dan keberhasilan model ML, data sintetis harus digunakan. Alasannya karena data sintetis jauh lebih mudah digunakan dan lebih cepat diperoleh daripada data berbasis aturan. Ini juga skalabel, andal, dan fleksibel.
Analisis
Data sintetis bebas dari bias yang biasanya ada dalam data dunia nyata. Itu menjadikan data sintetis sebagai kumpulan data yang sangat cocok untuk model AI pengujian stres dari peristiwa langka. Ini juga menganalisis perilaku model data yang mungkin.
Keuntungan Data Sintetis
Ilmuwan data selalu mencari data berkualitas tinggi yang andal, seimbang, bebas bias, dan mewakili pola yang dapat diidentifikasi. Beberapa keuntungan menggunakan data sintetis meliputi:
- Data sintetis lebih mudah dibuat, lebih sedikit waktu untuk membuat anotasi, dan lebih seimbang.
- Karena data sintetik melengkapi data dunia nyata, ini mempermudah mengisi kesenjangan data di dunia nyata
- Ini terukur, fleksibel, dan memastikan privasi atau perlindungan informasi pribadi.
- Ini bebas dari duplikasi data, bias, dan ketidakakuratan.
- Ada akses ke data yang terkait dengan kasus tepi atau peristiwa langka.
- Pembuatan data lebih cepat, lebih murah, dan lebih akurat.
Tantangan Kumpulan Data Sintetis
Mirip dengan metodologi pengumpulan data baru, bahkan data sintetis pun memiliki tantangan.
Grafik pertama tantangan utama adalah data sintetis tidak datang dengan pencilan. Meskipun dihapus dari set data, outlier yang terjadi secara alami ini hadir dalam data dunia nyata membantu melatih model ML secara akurat.
Grafik kualitas data sintetis dapat bervariasi di seluruh kumpulan data. Karena data dihasilkan menggunakan seed atau data input, kualitas data sintetik bergantung pada kualitas data seed. Jika ada bias dalam data awal, Anda dapat dengan aman berasumsi bahwa akan ada bias dalam data akhir.
Annotator manusia harus memeriksa kumpulan data sintetis secara menyeluruh untuk memastikan akurasi dengan menggunakan beberapa metode kontrol kualitas.
Metode untuk Menghasilkan Data Sintetis
Model yang andal yang dapat meniru kumpulan data otentik harus dikembangkan untuk menghasilkan data sintetis. Kemudian, tergantung pada titik data yang ada dalam kumpulan data nyata, dimungkinkan untuk menghasilkan yang serupa dalam kumpulan data sintetis.
Untuk melakukan ini, ilmuwan data memanfaatkan jaringan saraf yang mampu membuat titik data sintetis yang serupa dengan yang ada dalam distribusi aslinya. Beberapa cara jaringan saraf menghasilkan data adalah:
Variational Autoencoder
Autoencoder atau VAE variasi mengambil distribusi asli, mengubahnya menjadi distribusi laten dan mengubahnya kembali ke kondisi semula. Proses encoding dan decoding ini menimbulkan 'kesalahan rekonstruksi'. Model generatif data tanpa pengawasan ini mahir mempelajari struktur bawaan distribusi data dan mengembangkan model yang kompleks.
Jaringan Adversarial Generatif
Tidak seperti autoencoder variasi, model tanpa pengawasan, jaringan permusuhan generatif, atau GAN, adalah model terawasi yang digunakan untuk mengembangkan representasi data yang sangat realistis dan terperinci. Dalam metode ini, dua jaringan saraf dilatih – satu jaringan generator akan menghasilkan titik data palsu, dan pembeda lainnya akan mencoba mengidentifikasi titik data asli dan palsu.
Setelah beberapa putaran pelatihan, generator akan menjadi mahir dalam menghasilkan titik data palsu yang benar-benar dapat dipercaya dan realistis yang tidak dapat diidentifikasi oleh diskriminator. GAN bekerja paling baik saat menghasilkan sintetis data tidak terstruktur. Namun, jika tidak dibangun dan dilatih oleh para ahli, dapat menghasilkan titik data palsu dengan jumlah terbatas.
Medan Cahaya Saraf
Metode pembuatan data sintetis ini digunakan saat membuat tampilan baru dari adegan 3D yang terlihat sebagian. Neural Radiance Field atau algoritma NeRF menganalisis sekumpulan gambar, menentukan titik data fokus di dalamnya, dan menginterpolasi serta menambahkan sudut pandang baru pada gambar. Dengan melihat gambar 3D statis sebagai adegan 5D bergerak, ini memprediksi seluruh konten setiap voxel. Dengan terhubung ke jaringan saraf, NeRF mengisi aspek gambar yang hilang dalam sebuah adegan.
Meskipun NeRF sangat fungsional, lambat untuk dirender dan dilatih dan mungkin menghasilkan gambar berkualitas rendah yang tidak dapat digunakan.
Jadi, di mana Anda bisa mendapatkan data sintetis?
Sejauh ini, hanya beberapa penyedia set data pelatihan yang sangat canggih yang mampu memberikan data sintetis berkualitas tinggi. Anda bisa mendapatkan akses ke alat sumber terbuka seperti Gudang Data Sintetis. Namun, jika Anda ingin memperoleh kumpulan data yang sangat andal, Shaip adalah tempat yang tepat untuk dikunjungi, karena mereka menawarkan berbagai layanan data pelatihan dan anotasi. Selain itu, berkat pengalaman mereka dan parameter kualitas yang ditetapkan, mereka melayani vertikal industri yang luas dan menyediakan kumpulan data untuk beberapa proyek ML.