合成データ

合成データ、その用途、リスク、およびアプリケーションに関する便利なガイド

テクノロジーの進歩に伴い、ML モデルで使用されるデータが不足しています。 このギャップを埋めるために、多くの合成データ/人工データが生成またはシミュレートされ、ML モデルがトレーニングされます。 一次データの収集は信頼性が高くても、多くの場合、費用と時間がかかるため、正確であるかどうかに関係なく、実際の経験を模倣するシミュレートされたデータに対する需要が高まっています。 以下の記事では、長所と短所を調べようとしています。

合成データの可能性と、それをいつ使用するか?

合成データ 現実世界のインシデントによって生成されるのではなく、アルゴリズムによって生成されます。 実際のデータは、現実世界から直接観測されます。 これは、最良の洞察を導き出すために使用されます。 実際のデータは価値がありますが、通常は高価で、収集に時間がかかり、プライバシーの問題のために実行できません. したがって、合成データは実際のデータの二次的/代替となり、正確で正確な開発に使用できます。 高度な AI モデル。 この 人工的に生成されたデータ を実際のデータとともに使用して、実際のデータ固有の欠点に悩まされない強化されたデータセットを構築します。

合成データは、実際のデータが入手できない、または偏っている場合に、新しく開発されたシステムをテストするのに最適です。 合成データは、小さい、共有できない、使用できない、移動できない実際のデータを補完することもできます。

合成データは、AI の未来にとってなくてはならないものですか?

データサイエンス 専門家は AI モデルに情報を導入して、製品のデモンストレーションや内部プロトタイピングに使用できる合成データを開発します。 たとえば、金融機関は合成データを使用して市場の変動と行動をシミュレートし、詐欺を特定してより良い意思決定を下すことができます。

合成データは、機械学習モデルの精度と効率を高めるためにも使用されます。 現実世界のデータ もっともらしい、または現実世界で発生する可能性が高いイベントのすべての組み合わせを説明することはできません。 合成データを使用して、現実世界でまだ発生していないエッジ ケースやイベントの洞察を生成できます。

合成データのリスクは何ですか?

合成データのリスク 合成データの主な利点の XNUMX つは、間違いなく費用対効果が高く、プライバシーに関する懸念がないことです。 ただし、それには一連の制限とリスクが伴います。

まず、合成データの品質は、多くの場合、その作成と開発を支援したモデルに依存します。 さらに、合成データを使用する前に、さまざまな検証手順を経て、人間が注釈を付けた実世界のデータ モデルと比較することで、結果の正確性を確認する必要があります。

合成データも誤解を招く可能性があり、プライバシーの問題を完全に回避できるわけではありません. さらに、合成データは偽物または標準以下であると認識される可能性があるため、合成データを受け入れる人が少なくなる可能性があります。

最後に、使用された方法に関する質問 合成データを作成する 発生することもあります。 データ生成技術の透明性に関する問題も解決する必要があります。

なぜ合成データを使用するのですか?

多くの企業にとって、あらかじめ設定された時間枠内でモデルをトレーニングするために大量の高品質データを取得することは困難です。 さらに、手動でのデータのラベル付けは、時間とコストのかかるプロセスです。 そのため、合成データの生成は、企業がこれらの課題を克服し、信頼できるモデルを迅速に開発するのに役立ちます。

合成データは、への依存を減らします 元データ キャプチャする必要性を制限します。 これは、データセットを生成するための、より簡単で、費用対効果が高く、時間を節約できる方法です。 現実世界のデータと比較すると、大量の高品質データをはるかに短い時間で開発できます。 これは、エッジ イベント (めったに発生しないイベント) に基づいてデータを生成する場合に特に役立ちます。 さらに、合成データは生成時に自動的にラベル付けされ、注釈が付けられるため、データのラベル付けにかかる時間が短縮されます。

プライバシーの懸念とデータのセキュリティが主な関心事である場合、 合成データセット リスクを最小限に抑えるために使用できます。 実世界のデータを匿名化して、 トレーニングデータ. データセットから識別子を削除するなどの匿名化を行っても、別の変数が識別変数として機能する可能性があります。 幸いなことに、実在の人物や実際の出来事に基づいたものではないため、合成データには決して当てはまりません。

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実際のデータに対する合成データの利点

合成データセットの主な利点 元のデータセット  

  • 合成データを使用すると、モデルの要件に従って無制限の量のデータを生成できます。
  • 合成データを使用すると、リスクが高く、収集に費用がかかる可能性のある高品質のデータセットを構築できます。
  • 合成データを使用すると、自動的にラベルと注釈が付けられた高品質のデータを取得できます。
  • データの生成と注釈はそうではありません 時間がかかる 実際のデータと同じです。

合成データを使用する理由 (合成データと実際のデータ)

実際のデータは入手するのが危険な場合があります

最も重要なことは、実際のデータを入手するのが危険な場合があることです。 たとえば自動運転車の場合、AI が実世界のデータだけに頼ってモデルをテストすることは期待できません。 自律走行車を走らせる AI は、衝突を回避するためにモデルをテストする必要がありますが、衝突を手に入れることはリスクが高く、費用がかかり、信頼性に欠ける可能性があるため、シミュレーションがテストの唯一のオプションになります。

実際のデータはまれなイベントに基づいている可能性があります

イベントの希少性のために実際のデータを入手するのが難しい場合は、合成データが唯一の解決策です。 合成データを使用して、まれなイベントに基づいてデータを生成し、モデルをトレーニングできます。

合成データはカスタマイズ可能

合成データは、ユーザーがカスタマイズおよび制御できます。 合成データが特殊なケースを見逃さないようにするために、実際のデータで補うことができます。 さらに、イベントの頻度、分布、および多様性は、ユーザーが制御できます。

合成データには自動アノテーションが付いています

合成データが実際のデータよりも好まれる理由の XNUMX つは、完全な注釈が付いていることです。 データに手動で注釈を付ける代わりに、合成データには各オブジェクトの自動注釈が付いています。 データのラベル付けに追加料金を支払う必要がないため、合成データはより費用対効果の高い選択肢になります。

合成データにより、目に見えないデータの注釈が可能になります

ビジュアル データには、人間が本質的に解釈できない要素がいくつかあり、それによって注釈を付けることができません。 これは、業界が合成データを推進する主な理由の XNUMX つです。 たとえば、赤外線画像やレーダー ビジョンに基づいて開発されたアプリケーションは、人間の目では画像を理解できないため、合成データの注釈に対してのみ機能します。

合成データをどこに適用できますか?

新しいツールや製品がリリースされると、合成データが開発において主要な役割を果たす可能性があります。 人工知能と機械学習モデル。

現在、合成データは以下によって広く活用されています。 コンピューター ビジョンと表形式のデータ.

コンピューター ビジョンでは、AI モデルが画像内のパターンを検出します。 コンピューター ビジョン アプリケーションを搭載したカメラは、ドローン、自動車、医療などの多くの業界で使用されています。 表形式のデータは、研究者から多くの注目を集めています。 合成データは、プライバシー侵害の懸念によりこれまで制限されていた健康のためのアプリケーションの開発への扉を開きつつあります。

合成データの課題

合成データの課題

合成データの使用には XNUMX つの大きな課題があります。 彼らです:

現実を反映する必要があります

合成データは、現実を可能な限り正確に反映する必要があります。 ただし、できない場合もある 合成データを生成する 個人データの要素を含まない。 反対に、合成データが現実を反映していない場合、モデルのトレーニングとテストに必要なパターンを示すことができません。 非現実的なデータでモデルをトレーニングしても、信頼できる洞察は得られません。

偏見をなくすべき

実際のデータと同様に、合成データも過去のバイアスの影響を受けやすい可能性があります。 合成データは、実際のデータからあまりにも正確に生成された場合、バイアスを再現する可能性があります。 データサイエンティスト 新しく生成された合成データが現実をよりよく表していることを確認するために、ML モデルを開発する際にバイアスを考慮する必要があります。

プライバシーの懸念から解放されるべきです

現実世界のデータから生成された合成データが互いに類似しすぎると、同じプライバシーの問題が発生する可能性があります。 実世界のデータに個人識別子が含まれている場合、それによって生成された合成データもプライバシー規制の対象となる可能性があります。

最終的な考え: 合成データは新しい可能性を解き放ちます

合成データと実際のデータを比較すると、データ収集の高速化、柔軟性、およびスケーラビリティという XNUMX つの点で、合成データが大きく遅れをとることはありません。 パラメータを微調整することで、収集するのが危険であったり、実際には利用できない可能性のある新しいデータセットを生成することができます。

合成データは、予測、市場動向の予測、および将来に向けた確固たる計画の考案に役立ちます。 さらに、 合成データを使用して、モデルの正確性、その前提、およびさまざまな結果をテストできます。

最後に、合成データは、実際のデータよりもはるかに革新的なことを行うことができます。 合成データを使用すると、未来を垣間見ることができるシナリオをモデルに与えることができます。

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