🤓Что такое синтетические данные и зачем их используют?
Синтетические данные — это искусственные данные, имитирующие наблюдения реального мира и используемые для подготовки моделей машинного обучения, когда получение реальных данных невозможно из-за сложности или дороговизны. Синтезированные данные могут использоваться практически для любого проекта, в котором требуется, чтобы компьютерная симуляция прогнозировала или анализировала реальные события. Существует множество причин, по которым бизнес может задуматься об использовании синтетических данных. Вот некоторые из них:
1. Эффективность финансовых и временных затрат. Если нет подходящего датасета, генерация синтетических данных может быть намного дешевле, чем сбор данных событий реального мира. То же самое относится и к временному фактору: синтезирование может занять считанные дни, а для сбора и обработки реальных данных иногда требуются недели, месяцы или даже годы.
2. Исследование редких данных. В некоторых случаях данные редки или их сбор связан с опасностью. Примером редких данных может быть набор необычных случаев мошенничества. Пример опасных реальных данных — это дорожно-транспортные происшествия, на которые должны научиться реагировать беспилотные автомобили. В таком случае их можно заменить синтетическими ДТП.
3. Устранение проблем с конфиденциальностью. При необходимости обработки или передачи сторонним лицам уязвимых данных следует учитывать вопросы конфиденциальности. В отличие от анонимизации, генерация синтетических данных устраняет любые следы идентификации реальных данных, создавая новые валидные датасеты без ущерба конфиденциальности.
4. Простота разметки и контроля. С технической точки зрения, полностью синтетические данные упрощают разметку. Например, если сгенерировано изображение парка, можно легко автоматически присвоить метки деревьям, людям и животным. Вам не придётся нанимать людей для ручной разметки этих объектов. К тому же полностью синтезированные данные легко контролировать и изменять.