Data Sintetis

Panduan praktis untuk Data Sintetis, kegunaan, risiko, dan aplikasinya

Dengan kemajuan teknologi, ada kekurangan data yang digunakan oleh model ML. Untuk mengisi celah ini, banyak data sintetis / data buatan dihasilkan atau disimulasikan untuk melatih model ML. Pengumpulan data primer meskipun sangat andal, seringkali mahal dan memakan waktu dan karenanya ada permintaan yang meningkat untuk data simulasi yang mungkin atau mungkin tidak akurat dan meniru pengalaman dunia nyata. Artikel di bawah ini hanya mencoba mengeksplorasi pro dan kontra.

Apa janji data sintetis, dan kapan menggunakannya?

Data sintetis dihasilkan secara algoritme alih-alih diproduksi oleh insiden dunia nyata. Data nyata, diamati langsung dari dunia nyata. Ini digunakan untuk mendapatkan wawasan terbaik. Meskipun data nyata berharga, biasanya mahal, memakan waktu untuk dikumpulkan, dan tidak layak karena masalah privasi. Data sintetik dengan demikian menjadi data sekunder/alternatif dari data nyata dan dapat digunakan untuk mengembangkan data yang akurat dan model AI canggih. Ini data yang dibuat secara artifisial digunakan bersama dengan data nyata untuk membangun kumpulan data yang disempurnakan yang tidak penuh dengan kesalahan bawaan dari data nyata.

Data sintetis paling baik digunakan untuk menguji sistem yang baru dikembangkan di mana data nyata tidak tersedia atau bias. Data sintetis juga dapat melengkapi data nyata, yang kecil, tidak dapat dibagikan, tidak dapat digunakan, dan tidak dapat dipindahkan.

Apakah data sintetis harus dimiliki dan penting untuk masa depan AI?

Ilmu data profesional memperkenalkan informasi ke model AI untuk mengembangkan data sintetis yang dapat digunakan untuk demonstrasi produk dan pembuatan prototipe internal. Misalnya, lembaga keuangan dapat menggunakan data sintetis untuk mensimulasikan fluktuasi pasar dan perilaku untuk mengidentifikasi penipuan dan membuat keputusan yang lebih baik.

Data sintetis juga digunakan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi model pembelajaran mesin. Data dunia nyata tidak dapat menjelaskan semua kombinasi dalam peristiwa yang masuk akal atau mungkin terjadi di dunia nyata. Data sintetis dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan untuk kasus dan peristiwa tepi yang belum terjadi di dunia nyata.

Apa risiko data sintetis?

Risiko Data Sintetis Salah satu keuntungan utama dari data sintetis tidak diragukan lagi adalah efektivitas biaya dan kurangnya masalah privasi. Namun, ia datang dengan serangkaian keterbatasan dan risikonya.

Pertama, kualitas data sintetik seringkali bergantung pada model yang membantu menciptakan dan mengembangkannya. Selanjutnya, sebelum menggunakan data sintetis, ia harus menjalani berbagai langkah verifikasi untuk memastikan kebenaran hasilnya dengan membandingkannya dengan model data dunia nyata yang dianotasi oleh manusia.

Data sintetis juga bisa menyesatkan, dan tidak sepenuhnya kebal terhadap masalah privasi. Selain itu, mungkin ada lebih sedikit penerima untuk data sintetis karena dapat dianggap palsu atau di bawah standar.

Akhirnya, pertanyaan tentang metode yang digunakan untuk buat data sintetis juga bisa timbul. Isu mengenai transparansi teknik pembuatan data juga perlu dijawab.

Mengapa Menggunakan Data Sintetis?

Memperoleh data berkualitas dalam jumlah besar untuk melatih model dalam kerangka waktu yang telah ditentukan sebelumnya merupakan tantangan bagi banyak bisnis. Selain itu, pelabelan data secara manual adalah proses yang lambat dan mahal. Itulah mengapa menghasilkan data sintetis dapat membantu bisnis mengatasi tantangan ini dan mengembangkan model yang kredibel dengan cepat.

Data sintetis mengurangi ketergantungan pada data asli dan membatasi kebutuhan untuk menangkapnya. Ini adalah metode yang lebih mudah, hemat biaya, dan hemat waktu untuk menghasilkan kumpulan data. Sejumlah besar data berkualitas dapat dikembangkan dalam waktu yang jauh lebih singkat jika dibandingkan dengan data dunia nyata. Ini sangat berguna untuk menghasilkan data berdasarkan peristiwa tepi – peristiwa yang jarang terjadi. Selain itu, data sintetis dapat secara otomatis diberi label dan diberi anotasi saat dibuat, sehingga mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pelabelan data.

Ketika masalah privasi dan keamanan data menjadi perhatian utama, kumpulan data sintetis dapat digunakan untuk meminimalkan risiko. Data dunia nyata perlu dianonimkan agar dapat digunakan sebagai data pelatihan. Bahkan dengan anonimisasi seperti penghapusan pengidentifikasi dari kumpulan data, masih ada kemungkinan variabel lain untuk bertindak sebagai variabel pengidentifikasi. Untungnya, tidak pernah terjadi pada data sintetis karena tidak pernah didasarkan pada orang atau peristiwa nyata.

Layanan Pengumpulan Data AI yang Andal untuk melatih Model ML.

Keuntungan Data Sintetis Dibandingkan Data Asli

Keuntungan utama dari kumpulan data sintetis dibandingkan kumpulan data asli adalah

  • Dengan data sintetis, dimungkinkan untuk menghasilkan jumlah data yang tidak terbatas sesuai dengan kebutuhan model.
  • Dengan data sintetis, dimungkinkan untuk membangun kumpulan data berkualitas yang berisiko dan mahal untuk dikumpulkan.
  • Dengan data sintetis, dimungkinkan untuk memperoleh data berkualitas tinggi yang diberi label dan diberi keterangan secara otomatis.
  • Pembuatan dan anotasi data tidak seperti membuang-buang waktu seperti halnya dengan data nyata.

Mengapa menggunakan data sintetis (data sintetis vs data nyata)

Data Nyata Bisa Berbahaya Untuk Didapat

Yang terpenting, data nyata terkadang berbahaya untuk diperoleh. Jika Anda menggunakan kendaraan otonom, misalnya, AI tidak dapat diharapkan hanya mengandalkan data dunia nyata untuk menguji model. AI yang menjalankan kendaraan otonom perlu menguji model untuk menghindari tabrakan, tetapi menangani tabrakan bisa berisiko, mahal, dan tidak dapat diandalkan – menjadikan simulasi sebagai satu-satunya pilihan untuk pengujian.

Data Nyata Bisa Berdasarkan Kejadian Langka

Jika data nyata sulit diperoleh karena kelangkaan kejadiannya, maka data sintetik adalah satu-satunya solusi. Data sintetis dapat digunakan untuk menghasilkan data berdasarkan kejadian langka untuk melatih model.

Data Sintetis Dapat Disesuaikan

Data sintetis dapat disesuaikan dan dikendalikan oleh pengguna. Untuk memastikan data sintetis tidak ketinggalan kasus tepi, dapat dilengkapi dengan data nyata. Selain itu, frekuensi acara, distribusi, dan keragaman dapat dikontrol oleh pengguna.

Data sintetis dilengkapi dengan anotasi otomatis

Salah satu alasan mengapa data sintetis lebih disukai daripada data nyata adalah karena dilengkapi dengan anotasi yang sempurna. Alih-alih menganotasi data secara manual, data sintetis dilengkapi dengan anotasi otomatis untuk setiap objek. Anda tidak perlu membayar ekstra untuk pelabelan data yang membuat data sintetis menjadi pilihan yang lebih hemat biaya.

Data sintetis memungkinkan anotasi data yang tidak terlihat

Ada beberapa elemen dalam data visual yang secara inheren tidak mampu diinterpretasikan oleh manusia, dan karenanya dianotasi. Ini adalah salah satu alasan utama dorongan industri terhadap data sintetis. Misalnya, aplikasi yang dikembangkan berdasarkan citra inframerah atau penglihatan radar hanya dapat bekerja pada anotasi data sintetis karena mata manusia tidak dapat memahami citra tersebut.

Di mana Anda dapat menerapkan data sintetis?

Dengan dirilisnya alat dan produk baru, data sintetik dapat memainkan peran utama dalam pengembangan Kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin.

Saat ini, data sintetis sedang dimanfaatkan secara ekstensif oleh – visi komputer dan data tabular.

Dengan visi komputer, model AI mendeteksi pola dalam gambar. Kamera, dilengkapi dengan aplikasi visi komputer, digunakan di banyak industri seperti drone, otomotif, dan obat-obatan. Data tabular mendapatkan banyak daya tarik dari para peneliti. Data sintetis membuka pintu untuk mengembangkan aplikasi untuk kesehatan yang sampai sekarang dibatasi karena masalah pelanggaran privasi.

Tantangan Data Sintetis

Tantangan Data Sintetis

Ada tiga tantangan utama dalam menggunakan data sintetis. Mereka:

Harus Mencerminkan Realitas

Data sintetis harus mencerminkan realitas seakurat mungkin. Namun, terkadang tidak mungkin untuk menghasilkan data sintetis yang tidak mengandung elemen data pribadi. Di sisi lain, jika data sintetis tidak mencerminkan kenyataan, itu tidak akan dapat menunjukkan pola yang diperlukan untuk pelatihan dan pengujian model. Melatih model Anda pada data yang tidak realistis tidak menghasilkan wawasan yang kredibel.

Harus tanpa bias

Mirip dengan data nyata, data sintetis juga bisa rentan terhadap bias historis. Data sintetis dapat mereproduksi bias jika dihasilkan terlalu akurat dari data nyata. Ilmuwan data perlu memperhitungkan bias saat mengembangkan model ML untuk memastikan data sintetis yang baru dibuat lebih mewakili kenyataan.

Harus bebas dari masalah privasi

Jika data sintetis yang dihasilkan dari data dunia nyata terlalu mirip satu sama lain, maka hal itu juga dapat menimbulkan masalah privasi yang sama. Ketika data dunia nyata berisi pengenal pribadi, maka data sintetis yang dihasilkannya juga dapat tunduk pada peraturan privasi.

Pikiran terakhir: data sintetis membuka kemungkinan baru

Saat Anda mengadu data sintetis dan data dunia nyata satu sama lain, data sintetis tidak jauh tertinggal dalam tiga hal - pengumpulan data yang lebih cepat, fleksibilitas, dan skalabilitas. Dengan mengutak-atik parameter, dimungkinkan untuk menghasilkan kumpulan data baru yang mungkin berbahaya untuk dikumpulkan atau mungkin tidak tersedia dalam kenyataan.

Data sintetis membantu dalam memperkirakan, mengantisipasi tren pasar, dan merancang rencana yang kuat untuk masa depan. Lebih-lebih lagi, data sintetis dapat digunakan untuk menguji kebenaran model, premisnya, dan berbagai hasil.

Terakhir, data sintetis dapat melakukan lebih banyak hal inovatif daripada yang dapat dicapai oleh data nyata. Dengan data sintetis, dimungkinkan untuk memberi makan model dengan skenario yang akan memberi kita gambaran sekilas tentang masa depan kita.

sosial Share