DI modelio kokybė tiesiogiai priklauso nuo duomenų, kuriais jis mokomas. Tačiau realaus pasaulio duomenų rinkiniai dažnai yra pernelyg maži, pernelyg siauri arba pernelyg šališki, kad būtų galima apmokyti modelį, kuris patikimai veiktų palikęs laboratoriją. Surinkti pakankamai realių duomenų, apimančių visus ribinius atvejus, gali užtrukti mėnesius, o tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra ar autonominis vairavimas kai kurie scenarijai yra pernelyg reti arba pernelyg pavojingi, kad būtų galima jų tiesiog palaukti. Tai yra tiksliai ta vieta, kurioje sintetinių duomenų generavimas užsitarnauja savo vietą rimtoje DI strategijoje.
Kas iš tikrųjų yra sintetiniai duomenys
Sintetiniai duomenys yra informacija, sukurta algoritmiškai, siekiant imituoti realaus pasaulio duomenų statistinius modelius, o ne surinkta iš tikrų įvykių ar sandorių. Vietoj to, kad lauktų, kol susikaupia pakankamai realių pavyzdžių, komandos sugeneruoja tiek duomenų, kiek jiems reikia, tokia apimtimi, kokios reikia, ir tokiu grafiku, koks jiems reikalingas.
Šis skirtumas yra svarbesnis, nei gali pasirodyti iš pirmo žvilgsnio. Realaus pasaulio duomenų rinkimas iš prigimties yra lėtas ir brangus: kažkas turi pastebėti įvykį, jį užrašyti, išgryninti ir teisingai paženklinti, kad modelis galėtų iš jo mokytis. Sintetinis generavimas sutrumpina šį laikotarpį nuo mėnesių iki dienų, ir jį galima padidinti arba sumažinti, atsižvelgiant į tai, ko modeliui iš tikrųjų reikia.
Kodėl sintetiniai duomenys pakeičia tai, ko gali išmokti jūsų modelis
Jie apima scenarijus, kurių jūsų realūs duomenys niekada neapims
Realūs duomenų rinkiniai gerai fiksuoja tai, kas vyksta dažnai. Jie yra kur kas prastesni fiksuojant tai, kas vyksta retai, o retai pasitaikantys įvykiai dažnai yra svarbiausi saugumui ir patikimumui. Autonominei transporto priemonei reikia susitvarkyti tiek su giedru dangumi, tiek su smarkiu lietumi, tiek su tuščiais greitkeliais, tiek su sangrūdomis sankryžose, tačiau realios vairavimo situacijos natūraliai dažniausiai atitinka įprastus, niekuo neišskirtinius atvejus. Sintetiniai duomenys leidžia komandoms simuliuoti ekstremalias ir nebūdingas sąlygas, kurias sunku, ar tiesiog per pavojinga, užfiksuoti tradiciniais būdais, todėl gaunami modeliai, kurie pritaikyti veikti realiomis sąlygomis apibendrina rezultatus kur kas geriau.
Jie pašalina triukšmą, kurį realūs duomenys visada atsineša
Realaus pasaulio duomenys retai yra švarūs. Juose pasitaiko žymėjimo klaidų, nenuoseklumų ir triukšmo, kurie gali tyliai iškreipti modelio veikimą taip, kad niekas to nepastebėtų, kol modelis nesuklys jau veikiant gamybinėje aplinkoje. Sintetiniai duomenys, priešingai, gali būti sugeneruoti su nuo pat pradžių tobulomis žymomis, nes generavimo procesas tiksliai žino, ką jis sukūrė. Šis tikslumas sumažina privalomų duomenų paruošimo darbų kiekį ir pagreitina visą modelio kūrimo ciklą.
Jie užpildo tarpus, kai realių duomenų trūksta
Kai kurios sritys neturi tos prabangos, kurią suteikia gausūs istoriniai duomenys. Medicininis vaizdavimas yra ryškus pavyzdys: retos ligos atveju gali nebūti sukaupta pakankamai anotuotų nuotraukų, kad būtų galima apmokyti modelį, kuris veiktų patikimai. Sintetinis generavimas gali sukurti papildomus diagnostinius vaizdus, reikalingus šiems modeliams sustiprinti, ir ta pati logika taikoma robotikoje, kur simuliuoti scenarijai leidžia sistemai išmokti susitvarkyti su situacijomis, su kuriomis ji dar nesusidūrė fiziniame pasaulyje.
Kur sintetiniai duomenys turi didžiausią poveikį
Šis modelis pasitvirtina visose srityse, kuriose realūs duomenys yra brangūs, pavojingi arba tiesiog pernelyg reti, kad būtų galima juos surinkti reikiama apimtimi: medicininis vaizdavimas, autonominis vairavimas ir robotika yra akivaizdiausi pavyzdžiai, tačiau ta pati esminė trūkstamų duomenų problema pasireiškia beveik kiekvienoje rimtoje DI iniciatyvoje. Kur tik modelio našumą riboja jam apmokyti prieinami duomenys, sintetinį generavimą verta įvertinti kaip dalį sprendimo.
Sintetinių duomenų integravimas į DI strategiją
Sintetiniai duomenys nepakeičia realaus pasaulio duomenų, tai būdas išplėsti tai, ko modelį gali išmokyti vien realūs duomenys. Organizacijos, kurios gauna daugiausiai naudos iš DI, į duomenų strategiją žiūri taip pat rimtai, kaip ir į modelio pasirinkimą, o tai reiškia, kad jos iš anksto identifikuoja trūkstamus duomenis ir įvertina, ar sintetinis generavimas galėtų juos užpildyti, kol jie nepavirsta našumo riba.
Kadangi DI sistemos perima vis sudėtingesnes ir svarbesnes užduotis, gebėjimas sugeneruoti aukštos kokybės, įvairius ir gausius mokymo duomenis vis labiau skirs modelius, kurie veikia tik demonstracijoje, nuo modelių, kurie atlaiko realaus pasaulio sąlygas.
Jei kuriate DI modelį ir nesate tikri, ar jūsų duomenys jus nuves ten, kur reikia, susisiekite su mūsų komanda: mes padedame klientams sukurti duomenų srautus, sintetinius ar kitokius, kurių jų modeliams iš tikrųjų reikia.