最新的数据是新油的格言是正确的，就像你的常规燃料一样，它变得越来越难获得。
然而， 真实世界的数据 推动任何组织的机器学习和人工智能计划。 然而，为他们的项目获取高质量的训练数据是一个挑战。 这是因为只有少数公司可以访问数据流，而其他公司则自己制作。 而这种被称为合成数据的自制训练数据是有效、廉价且可用的。
但是到底是什么 综合数据? 企业如何生成这些数据、克服挑战并利用其优势？
什么是合成数据？
合成数据是计算机生成的数据，正在迅速成为现实世界数据的替代品。 计算机算法不是从现实世界的文档中收集，而是生成合成数据。
人工合成的数据 产生 通过统计或数学反映现实世界数据的算法或计算机模拟。
根据研究，合成数据具有与实际数据相同的预测特性。 它是通过对真实世界数据的统计模式和属性进行建模而生成的。
行业趋势？
根据 Gartner公司 研究表明，合成数据可能更适合人工智能训练。 有人建议，合成数据有时可能比从实际事件、人或物体中收集的真实数据更有益。 这种合成数据效率就是为什么 深入学习 神经网络开发人员越来越多地使用它来开发高端 AI 模型。
一份关于合成数据的报告预测，到 2030 年，大部分用于 机器学习模型 训练目的将是通过计算机模拟、算法、统计模型等生成的合成数据。 然而，合成数据目前在市场数据中的占比不到 1%，然而 2024 预计它将贡献超过 60% 的生成数据。
为什么要使用合成数据？
随着高级 AI 应用程序的开发，公司发现很难获得大量高质量的数据集来训练 ML 模型。 然而，合成数据正在帮助数据科学家和开发人员克服这些挑战并开发高度可信的 ML 模型。
但是为什么要使用合成数据呢？
需要的时间 生成综合数据 远不如从真实事件或对象中获取数据。 与实际依赖数据集相比，公司可以更快地获取合成数据并为其项目开发定制数据集。 因此，在简洁的时间内，公司可以得到带注释和标记的质量数据。
例如，假设您需要有关很少发生的事件的数据，或者需要经过很少数据的事件的数据。 在这种情况下，可以根据现实世界的数据样本生成合成数据，尤其是在边缘情况需要数据时。 使用合成数据的另一个优点是它消除了隐私问题，因为数据不基于任何现有的人或事件。
增强和匿名与合成数据
合成数据不应与增强数据相混淆。 资料扩充 是开发人员用来向现有数据集添加一组新数据的技术。 例如，它们可能会使图像变亮、裁剪或旋转。
匿名数据 根据政府政策和标准删除所有个人标识符信息。 因此，在开发财务或医疗保健模型时，匿名数据非常重要。
虽然匿名或增强数据不被视为 综合数据. 但开发人员可以制作合成数据。 通过结合这两种技术，例如混合两个汽车图像，您可以开发出全新的汽车合成图像。
合成数据的类型
开发人员使用合成数据，因为它允许他们使用掩盖个人机密信息的高质量数据，同时保留真实数据的统计质量。 综合数据一般分为三大类：
完全合成
它不包含来自原始数据的信息。 相反，数据生成计算机程序使用原始数据中的某些参数，例如特征密度。 然后，利用这种真实世界的特征，它基于生成方法随机生成估计的特征密度，以牺牲数据真实性为代价确保完全的数据隐私。
部分合成
它将合成数据的某些特定值替换为真实数据。 此外，部分合成数据取代了原始数据中存在的某些空白，数据科学家采用基于模型的方法来生成这些数据。
杂交种
它结合了真实世界的数据和合成数据。 这种类型的数据从原始数据集中挑选随机记录，并用合成记录替换它们。 它通过将数据隐私与实用程序相结合，提供合成和部分合成数据的好处。
合成数据的用例？
虽然由计算机算法生成，但合成数据准确可靠地代表了真实数据。 此外，合成数据有很多用例。 但是，人们强烈认为它可以替代敏感数据，尤其是在用于培训、测试和分析的非生产环境中。 合成数据的一些最佳用例是：
产品培训
拥有准确可靠的 ML 模型的可能性取决于它所训练的数据。 而且，开发人员在现实世界中依赖合成数据 训练数据 很难得。 由于合成数据增加了真实世界数据的价值并去除了非样本（罕见事件或模式），它有助于提高 AI 模型的效率。
测试
当数据驱动测试对 ML 模型的开发和成功至关重要时，必须使用合成数据。 与基于规则的数据相比，合成数据更易于使用且获取速度更快的原因。 它还具有可扩展性、可靠性和灵活性。
分析
合成数据没有实际数据中通常存在的偏差。 它使合成数据成为非常适合对罕见事件的 AI 模型进行压力测试的数据集。 它还分析可能的数据模型行为。
合成数据的优势
数据科学家一直在寻找可靠、平衡、无偏见并代表可识别模式的高质量数据。 使用合成数据的一些优点包括：
- 合成数据更容易生成，注释时间更少，并且更平衡。
- 由于合成数据补充了现实世界的数据，因此更容易填补现实世界中的数据空白
- 它是可扩展的、灵活的，并确保隐私或个人信息保护。
- 它没有数据重复、偏见和不准确。
- 可以访问与边缘情况或罕见事件相关的数据。
- 数据生成更快、更便宜、更准确。
合成数据集的挑战
与任何新的数据收集方法类似，即使是合成数据也面临挑战。
第一 主要挑战是合成数据不附带 离群. 尽管已从数据集中移除，但现实世界数据中存在的这些自然发生的异常值有助于准确地训练 ML 模型。
合成数据的质量 可以在整个数据集中变化。 由于数据是使用种子或输入数据生成的，因此合成数据的质量取决于种子数据的质量。 如果种子数据存在偏差，您可以放心地假设最终数据存在偏差。
人工注释者应该检查 合成数据集 通过使用一些质量控制方法彻底确保准确性。
生成合成数据的方法
必须开发一个可以模拟真实数据集的可靠模型来生成合成数据。 然后，根据真实数据集中存在的数据点，可以在合成数据集中生成类似的数据点。
要做到这一点， 数据科学家 利用能够创建类似于原始分布中存在的合成数据点的神经网络。 神经网络生成数据的一些方式是：
变体自动编码器
变分自编码器或 VAE 采用原始分布，将其转换为潜在分布，然后将其转换回原始条件。 这种编码和解码过程会带来“重构错误”。 这些无监督数据生成模型擅长学习数据分布的固有结构并开发复杂模型。
生成对抗网络
与变分自动编码器不同，无监督模型、生成对抗网络或 GAN 是用于开发高度真实和详细的数据表示的监督模型。 在这个方法中，两个 神经网络 被训练——一个生成器网络将生成假数据点，另一个鉴别器将尝试识别真实和假数据点。
经过几轮训练后，生成器将擅长生成鉴别器无法识别的完全可信和真实的假数据点。 GAN 在生成合成时效果最好 非结构化数据. 但是，如果它不是由专家构建和训练的，它可能会生成数量有限的假数据点。
神经辐射场
这种合成数据生成方法用于创建现有部分可见 3D 场景的新视图。 神经辐射场或 NeRF 算法分析一组图像，确定其中的焦点数据点，并在图像上插入和添加新的视点。 通过将静态 3D 图像视为移动的 5D 场景，它可以预测每个体素的全部内容。 通过连接到神经网络，NeRF 填补了场景中图像的缺失部分。
尽管 NeRF 功能强大，但它的渲染和训练速度很慢，并且可能会生成低质量的不可用图像。
那么，您在哪里可以获得合成数据？
到目前为止，只有少数高度先进的训练数据集提供商能够提供高质量的合成数据。 您可以访问开源工具，例如 综合数据库. 但是，如果您想获取高度可靠的数据集， 夏普 是正确的去处，因为他们提供广泛的训练数据和注释服务。 此外，由于他们的经验和既定的质量参数，他们迎合了广泛的垂直行业并为多个 ML 项目提供数据集。