随着技术的进步，机器学习模型使用的数据一直短缺。 为了填补这一空白，生成或模拟了大量合成数据/人工数据来训练 ML 模型。 原始数据收集尽管高度可靠，但通常既昂贵又耗时，因此对模拟数据的需求不断增长，这些模拟数据可能准确也可能不准确，并模仿现实世界的经验。 下面的文章只是试图探讨利弊。
合成数据的前景如何，何时使用？
综合数据 是算法生成的，而不是由现实世界的事件产生的。 真实数据，是从现实世界中直接观察到的。 它用于获得最佳见解。 尽管真实数据很有价值，但由于隐私问题，它通常价格昂贵、收集耗时且不可行。 因此，合成数据成为真实数据的次要/替代，可用于开发准确和 先进的人工智能模型。 这 人工生成的数据 与真实数据一起使用来构建一个增强的数据集，该数据集没有被真实数据的固有缺陷所困扰。
合成数据最好用于测试新开发的系统，其中真实数据不可用或有偏差。 合成数据还可以补充真实数据，这些数据很小、不可共享、不可使用和不可移动。
合成数据对于 AI 的未来是否必不可少？
数据科学 专业人员将信息引入 AI 模型以开发可用于产品演示和内部原型设计的合成数据。 例如，金融机构可以使用合成数据来模拟市场波动和行为，以识别欺诈并做出更好的决策。
合成数据还用于提高机器学习模型的准确性和效率。 真实数据 无法解释现实世界中可能发生或可能发生的事件的所有组合。 合成数据可用于为现实世界中尚未发生的边缘案例和事件生成见解。
合成数据的风险是什么？
首先，合成数据的质量通常取决于帮助创建和开发它的模型。 此外，在使用合成数据之前，它必须经过各种验证步骤，通过将其与人工注释的真实数据模型进行比较来确保其结果的准确性。
合成数据也可能具有误导性，并且不能完全不受隐私问题的影响。 此外，合成数据的获取者可能会减少，因为它可能被认为是假的或不合标准的。
最后，关于使用方法的问题 创建合成数据 也可能出现。 还需要回答有关数据生成技术透明度的问题。
为什么要使用合成数据？
对于许多企业来说，在预设的时间范围内获取大量质量数据来训练模型是一项挑战。 此外，手动标记数据是一个缓慢且昂贵的过程。 这就是为什么生成合成数据可以帮助企业克服这些挑战并快速开发可靠模型的原因。
合成数据减少了对 原始数据 并限制捕获它的需要。 这是一种更简单、经济高效且省时的数据集生成方法。 与现实世界的数据相比，可以在更短的时间内开发出大量质量数据。 它对于基于边缘事件（很少发生的事件）生成数据特别有用。 此外，合成数据可以在生成时自动标记和注释，从而减少数据标记所需的时间。
当隐私问题和数据安全是首要问题时， 合成数据集 可以用来降低风险。 现实世界的数据需要被匿名化以被认为是可用的 训练数据. 即使使用匿名化（例如从数据集中删除标识符），另一个变量仍然可以充当识别变量。 幸运的是，合成数据从未如此，因为它从未基于真实的人或真实的事件。
合成数据相对于真实数据的优势
合成数据集的主要优势 原始数据集 旨在
- 使用合成数据，可以根据模型要求生成无限量的数据。
- 使用合成数据，可以构建一个有风险且收集成本高的高质量数据集。
- 使用合成数据，可以获得自动标记和注释的高质量数据。
- 数据生成和注释不如 耗时的 与真实数据一样。
为什么使用合成数据（合成数据与真实数据）
获取真实数据可能很危险
最重要的是，获取真实数据有时可能很危险。 例如，如果您使用自动驾驶汽车，则不能指望 AI 仅依靠现实世界的数据来测试模型。 运行自动驾驶汽车的 AI 需要测试模型以避免碰撞，但亲身体验碰撞可能是有风险的、昂贵的且不可靠的 - 使模拟成为测试的唯一选择。
真实数据可能基于罕见事件
如果由于事件的稀有性而难以获取真实数据，那么合成数据是唯一的解决方案。 合成数据可用于生成基于罕见事件的数据来训练模型。
合成数据可定制
合成数据可以由用户定制和控制。 为确保合成数据不会遗漏边缘情况，可以补充真实数据。 此外，用户可以控制事件频率、分布和多样性。
合成数据带有自动注释
合成数据优于真实数据的原因之一是它带有完美的注释。 合成数据不是手动注释数据，而是为每个对象提供自动注释。 您无需为数据标记支付额外费用，这使合成数据成为更具成本效益的选择。
合成数据允许不可见的数据注释
视觉数据中有一些元素是人类天生无法解释和注释的。 这是行业推动合成数据的主要原因之一。 例如，基于红外图像或雷达视觉开发的应用程序只能用于合成数据注释，因为人眼无法理解图像。
您可以在哪里应用合成数据？
随着新工具和产品的发布，合成数据可能在 人工智能和机器学习模型。
目前，合成数据正被广泛利用—— 计算机视觉和表格数据.
借助计算机视觉，人工智能模型可以检测图像中的模式。 配备计算机视觉应用的相机正被用于无人机、汽车和医药等许多行业。 表格数据正受到研究人员的广泛关注。 合成数据为开发健康应用程序打开了大门，这些应用程序迄今为止由于隐私侵犯问题而受到限制。
合成数据挑战
使用合成数据存在三个主要挑战。 他们是：
应该反映现实
合成数据应尽可能准确地反映现实。 然而，有时不可能 生成综合数据 不包含个人数据元素。 另一方面，如果合成数据不能反映现实，它将无法展示模型训练和测试所需的模式。 在不切实际的数据上训练模型不会产生可信的见解。
应该没有偏见
与真实数据类似，合成数据也可能容易受到历史偏差的影响。 如果从真实数据中生成的合成数据过于准确，它可能会重现偏差。 数据科学家 在开发 ML 模型时需要考虑偏差，以确保新生成的合成数据更能代表现实。
应该没有隐私问题
如果从现实世界数据生成的合成数据彼此过于相似，那么它也会产生相同的隐私问题。 当现实世界的数据包含个人标识符时，它生成的合成数据也可能受到隐私法规的约束。
最后的想法：合成数据开启了新的可能性
当您将合成数据和真实数据相互对比时，合成数据在三个方面并不落后——更快的数据收集、灵活性和可扩展性。 通过调整参数，可以生成一个新的数据集，该数据集可能收集起来很危险，或者在现实中可能不可用。
合成数据有助于预测、预测市场趋势并为未来制定稳健的计划。 而且， 合成数据可用于测试模型的准确性、其前提和各种结果。
最后，合成数据可以做比真实数据更多的创新。 使用合成数据，可以为模型提供场景，让我们一窥未来。
