合成データ

人工知能とAIの世界におけるその役割–メリット、ユースケース、タイプ、課題

データが新しい石油であるという最新の格言は真実であり、通常の燃料と同じように、入手が困難になっています。

しかし、 実世界のデータ 組織の機械学習とAIイニシアチブを促進します。 ただし、プロジェクトの質の高いトレーニングデータを取得することは困難です。 これは、データストリームにアクセスできるのはごく少数の企業であり、残りの企業は独自の企業であるためです。 そして、合成データと呼ばれるこの自作のトレーニングデータは、効果的で、安価で、利用可能です。

しかし正確には何ですか 合成データ? 企業はどのようにしてこのデータを生成し、課題を克服し、その利点を活用できるでしょうか。

合成データとは何ですか?

合成データは、コンピューターで生成されたデータであり、実際のデータに代わるものになりつつあります。 コンピュータアルゴリズムは、実際のドキュメントから収集されるのではなく、合成データを生成します。

合成データは人為的に 生成された 実世界のデータを統計的または数学的に反映するアルゴリズムまたはコンピューターシミュレーションによる。

研究によると、合成データは実際のデータと同じ予測特性を持っています。 これは、実世界のデータの統計パターンとプロパティをモデル化することによって生成されます。

業界の動向?

による ガートナー 研究では、AIトレーニングの目的には合成データの方が適している可能性があります。 合成データは、実際のイベント、人、またはオブジェクトから収集された実際のデータよりも有益であることが判明する場合があることが示唆されています。 この合成データの効率が理由です 深い学習 ニューラルネットワークの開発者は、ハイエンドのAIモデルを開発するためにますますそれを使用しています。

合成データに関するレポートでは、2030年までに、ほとんどのデータが 機械学習モデル トレーニングの目的は、コンピューターシミュレーション、アルゴリズム、統計モデルなどによって生成された合成データです。 ただし、合成データは現在の市場データの1%未満を占めていますが、 2024 生成されるすべてのデータの60%以上に貢献することが期待されています。

なぜ合成データを使用するのですか?

高度なAIアプリケーションが開発されているため、企業はMLモデルをトレーニングするための高品質のデータセットを大量に取得することが難しいと感じています。 ただし、合成データは、データサイエンティストと開発者がこれらの課題を乗り越え、信頼性の高いMLモデルを開発するのに役立ちます。

しかし、なぜ合成データを利用するのでしょうか。

に必要な時間 合成データを生成する 実際のイベントやオブジェクトからデータを取得するよりもはるかに少ないです。 企業は、実際の依存データセットよりも迅速に、合成データを取得して、プロジェクト用にカスタマイズされたデータセットを開発できます。 したがって、簡潔な期間内に、企業は注釈とラベルが付けられた品質データを手に入れることができます。

たとえば、めったに発生しないイベントや、通過するデータがほとんどないイベントに関するデータが必要だとします。 その場合、特にエッジケースにデータが必要な場合は、実際のデータサンプルに基づいて合成データを生成することができます。 合成データを使用するもうXNUMXつの利点は、データが既存の人物やイベントに基づいていないため、プライバシーの懸念がなくなることです。

拡張および匿名化されたデータと合成データ

合成データを拡張データと混同しないでください。 データ増強 開発者が既存のデータセットに新しいデータセットを追加するために使用する手法です。 たとえば、画像を明るくしたり、トリミングしたり、回転させたりする場合があります。

匿名化されたデータ 政府のポリシーと基準に従って、すべての個人識別子情報を削除します。 したがって、匿名化されたデータは、財務モデルまたは医療モデルを開発する際に非常に重要です。

匿名化または拡張されたデータは一部とは見なされませんが 合成データ。 しかし、開発者は合成データを作成できます。 車のXNUMXつの画像をブレンドするなど、これらXNUMXつの手法を組み合わせることで、まったく新しい車の合成画像を開発できます。

合成データの種類

合成データの種類

開発者は、実世界のデータの統計的品質を維持しながら、個人の機密情報をマスクする高品質のデータを使用できるため、合成データを使用します。 合成データは、一般的にXNUMXつの主要なカテゴリに分類されます。

  1. 完全合成

    元のデータからの情報は含まれていません。 代わりに、データ生成コンピュータープログラムは、特徴密度など、元のデータからの特定のパラメーターを使用します。 次に、このような実世界の特性を使用して、生成手法に基づいて推定された特徴密度をランダムに生成します。これにより、データの現実性を犠牲にして完全なデータプライバシーが確保されます。

  2. 部分合成

    合成データの特定の値を実際のデータに置き換えます。 さらに、部分的に合成されたデータは、元のデータに存在する特定のギャップを置き換え、データサイエンティストは、モデルベースの方法論を使用してこのデータを生成します。

  3. ハイブリッド

    実世界のデータと合成データの両方を組み合わせます。 このタイプのデータは、元のデータセットからランダムなレコードを選択し、それらを合成レコードに置き換えます。 データのプライバシーとユーティリティを組み合わせることにより、合成データと部分合成データの利点を提供します。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

合成データのユースケース?

合成データはコンピューターアルゴリズムによって生成されますが、実際のデータを正確かつ確実に表します。 さらに、合成データには多くのユースケースがあります。 ただし、特にトレーニング、テスト、および分析のための非本番環境では、機密データの代わりとしてその使用が強く感じられます。 合成データの最良のユースケースのいくつかは次のとおりです。

トレーニング

正確で信頼性の高いMLモデルを使用できるかどうかは、トレーニング対象のデータによって異なります。 そして、開発者は実際の世界では合成データに依存しています トレーニングデータ 入手困難です。 合成データは実世界のデータの価値を高め、非サンプル(まれなイベントまたはパターン)を削除するため、AIモデルの効率を高めるのに役立ちます。
検t

MLモデルの開発と成功にとってデータ駆動型テストが重要な場合は、合成データを使用する必要があります。 合成データである理由は、ルールベースのデータよりもはるかに使いやすく、調達も高速です。 また、スケーラブルで信頼性が高く、柔軟性があります。
分析

合成データには、実際のデータに通常存在するバイアスがありません。 合成データは、まれなイベントのAIモデルのストレステストに最適なデータセットになります。 また、可能なデータモデルの動作を分析します。

合成データの利点

データサイエンティストは、信頼性が高く、バランスが取れており、偏りがなく、識別可能なパターンを表す高品質のデータを常に探しています。 合成データを使用する利点には、次のようなものがあります。

  • 合成データは、生成が簡単で、注釈を付けるのに時間がかからず、よりバランスが取れています。
  • 合成データは実世界のデータを補足するため、実世界のデータギャップを簡単に埋めることができます
  • スケーラブルで柔軟性があり、プライバシーまたは個人情報の保護を保証します。
  • データの重複、偏り、不正確さはありません。
  • エッジケースまたはまれなイベントに関連するデータへのアクセスがあります。
  • データ生成は、より速く、より安く、より正確です。

合成データセットの課題

新しいデータ収集方法と同様に、合成データでさえ課題が伴います。

世界 最初の 主な課題は、合成データが付属していないことです 異常値。 データセットから削除されていますが、実際のデータに存在するこれらの自然に発生する外れ値は、MLモデルを正確にトレーニングするのに役立ちます。

世界 合成データの品質 データセット全体で異なる場合があります。 データはシードデータまたは入力データを使用して生成されるため、合成データの品質はシードデータの品質に依存します。 シードデータに偏りがある場合は、最終データに偏りがあると安全に想定できます。

人間のアノテーターはチェックする必要があります 合成データセット いくつかの品質管理方法を使用して精度を確保するために徹底的に。

合成データを生成するための方法

合成データを生成するための方法

合成データを生成するには、本物のデータセットを模倣できる信頼性の高いモデルを開発する必要があります。 次に、実際のデータセットに存在するデータポイントに応じて、合成データセットで同様のデータセットを生成することができます。

これをする、 データサイエンティスト 元の分布に存在するものと同様の合成データポイントを作成できるニューラルネットワークを利用します。 ニューラルネットワークがデータを生成する方法のいくつかは次のとおりです。

変分オートエンコーダ

変分オートエンコーダーまたはVAEは、元の分布を取得し、それを潜在分布に変換して、元の状態に戻します。 このエンコードおよびデコードプロセスは、「再構築エラー」を引き起こします。 これらの教師なしデータ生成モデルは、データ分散の固有の構造を学習し、複雑なモデルを開発することに長けています。

生成的敵対的ネットワーク

変分オートエンコーダーとは異なり、教師なしモデル、生成的敵対的ネットワーク、またはGANは、非常に現実的で詳細なデータ表現を開発するために使用される教師ありモデルです。 この方法では、XNUMXつ ニューラルネットワーク トレーニング済み– XNUMXつのジェネレータネットワークが偽のデータポイントを生成し、もうXNUMXつのディスクリミネータが実際のデータポイントと偽のデータポイントを識別しようとします。

数回のトレーニングラウンドの後、ジェネレータは、識別器が識別できない完全に信頼できる現実的な偽のデータポイントを生成することに熟達します。 GANは、合成を生成するときに最適に機能します 非構造化データ。 ただし、専門家によって構築およびトレーニングされていない場合は、限られた量の偽のデータポイントを生成する可能性があります。

神経放射輝度フィールド

この合成データ生成方法は、既存の部分的に見られる3Dシーンの新しいビューを作成するときに使用されます。 Neural Radiance FieldまたはNeRFアルゴリズムは、一連の画像を分析し、それらの焦点データポイントを決定し、画像に新しい視点を補間して追加します。 静止した3D画像を動く5Dシーンとして見ることにより、各ボクセルのコンテンツ全体を予測します。 NeRFはニューラルネットワークに接続することで、シーン内の画像の欠落している側面を埋めます。

NeRFは非常に機能的ですが、レンダリングとトレーニングに時間がかかり、低品質の使用できない画像が生成される可能性があります。

では、どこで合成データを入手できますか?

これまでのところ、高品質の合成データを提供できる高度なトレーニングデータセットプロバイダーはごくわずかです。 次のようなオープンソースツールにアクセスできます。 合成データボールト。 ただし、信頼性の高いデータセットを取得する場合は、 シャイプ 幅広いトレーニングデータと注釈サービスを提供しているため、最適な場所です。 さらに、彼らの経験と確立された品質パラメータのおかげで、幅広い業界に対応し、いくつかのMLプロジェクトのデータセットを提供します。

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