Die Vorteile und Einschränkungen der Verwendung von synthetischen Daten im Machine Learning

Daten sind überall, wo wir hinschauen – von sozialen Medien und Online-Käufen bis hin zu unseren alltäglichen Interaktionen auf der Straße und am Arbeitsplatz. Mit Zugang zu hochwertigen Datenquellen können Entscheidungsträger diese nutzen, um die Zukunft von Unternehmen, Organisationen und Gesellschaften zu gestalten.

Synthetic Data bietet Forschern und Analysten Einblicke, ohne sensible oder vertrauliche Informationen verwenden zu müssen, wodurch die Datenerhebung einfacher, kosteneffizienter und sensible Informationen besser für Analysen oder Forschungszwecke nutzbar gemacht werden.

KI-generierte synthetische Daten simulieren reale Muster und Eigenschaften, während sie Forschern und Analysten nützliche Einblicke bieten, ohne tatsächlich auf tatsächliche sensible Datensätze zuzugreifen.

Dieser Blogbeitrag wird die Vor- und Nachteile von Methoden zur Generierung synthetischer Daten untersuchen, um ihre Nützlichkeit als Werkzeuge zu maximieren. Wir werden auch bewährte Praktiken diskutieren, um dieses wertvolle Gut bestmöglich zu nutzen.

Lass uns anfangen!

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten beziehen sich auf künstlich generierte Modellsätze, die verwendet werden, um Modelle mithilfe von Algorithmen zu validieren oder zu trainieren. Darüber hinaus können künstliche Daten auch zum Training von Machine-Learning (ML)-Modellen verwendet werden.

Ansätze für synthetische Daten bieten viele Vorteile, wie die Möglichkeit, große Datensätze für das Training schnell zu generieren, ohne manuelle Kennzeichnung und reduzierte Einschränkungen im Zusammenhang mit sensiblen oder regulierten Informationen. Synthetische Daten ermöglichen eine Datenanpassung, die mit echten Datensätzen sonst nicht möglich wäre.

Vorteile der Generierung synthetischer Daten

Synthetische Daten können ein unschätzbares Gut für Organisationen sein, die mit sensiblen oder vertraulichen Daten umgehen. Mit der Fähigkeit, Merkmale und Muster, die in realen Daten gefunden werden, zu replizieren und gleichzeitig die Vertraulichkeit zu wahren, bietet synthetische Daten Organisationen eine fantastische Lösung.

Synthetic Data kann auch genutzt werden, um andere Vorteile für Organisationen zu generieren.

Verbesserte Durchlaufzeit von Entwicklungs-Workflows

Datenvorbereitungs- und Sammelprozesse verlangsamen oft die Entwicklungsprozesse. Tools zur Generierung von Synthetic Data ermöglichen es Organisationen, schnell hochwertige Datensätze für Experimente und Simulationen zu generieren, die Entwicklung zu beschleunigen und die Teams zu entlasten, sodass sie sich auf die Analyse anstelle der Datensammlung konzentrieren können.

Synthetic Datasets können auch für kurzfristige Projekte wie Rapid Prototyping oder A/B-Tests generiert werden, um schnell und genau schnelle und präzise Testszenarien zu ermöglichen, Simulationen oder Experimente schnell zu erstellen und ein besseres Verständnis von Kunden, Produkten oder Dienstleistungen zu gewinnen.

Verbessern Sie die Datensicherheit und minimieren Sie Vorurteile.

Synthetic Data kann einen starken positiven Einfluss auf eine Organisation haben, indem es die Datensicherheit erhöht und Vorurteile verringert. Organisationen verwenden Synthetic Data, um repräsentative oder ausgewogene Stichproben zu erstellen, die ihre Bevölkerung besser repräsentieren, diskriminierende Ergebnisse verringern und faire Entscheidungsprozesse fördern. Banken könnten beispielsweise Synthetic Data als Trainingsdatensatz nutzen, um Deep Learning-Modelle für die Kreditbewertung mit verschiedenen Merkmalen zu trainieren, die Vorurteile gegenüber historisch marginalisierten Gruppen verringern.

Synthetic Data hilft Organisationen, die Datensicherheit zu gewährleisten, indem es die Merkmale und Muster nachahmt, die in realen Datensätzen gefunden werden, ohne vertrauliche Details offenzulegen; beispielsweise könnten Gesundheitsorganisationen Synthetic Data verwenden, um Machine Learning-Modelle zu trainieren, ohne Patientendaten mit externen Entitäten zu teilen.

Synthetic Data kann verwendet werden, um Informationen aus der realen Welt zu ergänzen oder zu ersetzen, um Transparenz und Vertrauen zu erhöhen sowie die Kosten für die Datensammlung zu senken.

Erhöhte Flexibilität und Zusammenarbeit

Synthetic Data, das die differentielle Privatsphäre schützt, kann problemlos zwischen Teams und Organisationen geteilt werden, um eine größere Zusammenarbeit und Wissensaustausch zu ermöglichen. Teams können anonym zusammenarbeiten und dabei die Integrität des Datensatzes wahren.

Synthetic Data kann auch verwendet werden, um virtuelle Replikate zu erstellen, die erkundet, getestet und mit Stakeholdern geteilt werden können – was den Teams größere Freiheit und Kontrolle darüber gibt, wie sie Daten in einer kontrollierten und sicheren Umgebung nutzen.

Kontrolle über das Format und die Qualität des Datensatzes

Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, auf die Daten zuzugreifen, die sie für verschiedene Anwendungsfälle benötigen. Synthetic Data Plattformen bieten die perfekte Lösung, um dieses Manko zu beheben, indem sie spezifische Format- und Qualitätsanforderungen erfüllen, die sicherstellen, dass sie zu jedem Anwendungsfall perfekt passt.

Synthetic Data ermöglicht es Organisationen, die Eigenschaften und Muster in ihrem Datensatz an ihre Spezifikationen anzupassen, was zu genaueren und zuverlässigeren Analysen führt. Synthetic Data kann leicht an die Bedürfnisse des Teams angepasst oder modifiziert werden, wodurch das Testen und Verfeinern von Modellen ohne zusätzliche Daten ermöglicht wird.

Reduzierung der Kosten im Zusammenhang mit Datenanalyse und -management

Methoden zur Sammlung von Synthetic Data-Sätzen bieten Organisationen eine alternative, kostensparende Möglichkeit, ihre Informationen zu sammeln und zu speichern, was insbesondere für kleinere Unternehmen mit begrenzten Ressourcen von Vorteil ist, die Analysen durchführen möchten, die sonst viel mehr Zeit in Anspruch nehmen oder prohibitively teuer wären.

Synthetic Data ist einfacher zu verwalten und zu speichern, wodurch die Notwendigkeit für kostspielige Software und Hardware entfällt. Organisationen können Geld sparen, indem sie ihre Speicher- und Wartungskosten senken und mehr Mittel auf andere Aspekte ihres Geschäfts umleiten.

Optimieren Sie die Leistung von Machine Learning-Algorithmen.

Synthetic Data hilft Organisationen, vielfältige Datensätze zu generieren, um No-Code-AI und Machine Learning-Systeme beim ineffizienten Lernen und Verallgemeinern neuer Informationen zu unterstützen. Darüber hinaus bietet Synthetic Data Organisationen eine Lösung für Overfitting-Probleme, bei denen Modelle auf Trainingsdaten besser abschneiden, jedoch nicht, wenn sie neuen Daten ausgesetzt sind; der Synthetic Data Generator bietet neue Punkte, um Overfitting zu verhindern und gleichzeitig die Leistung zu verbessern. no code machine learning Modellgeneralisation.

Synthetic Data kann ebenfalls verwendet werden, um Merkmale zu erstellen, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind, wie z.B. das Ausbalancieren von Klassenverteilungen oder das Auffüllen fehlender Werte. Durch die Integration von synthetischen Datensätzen mit realen Informationen oder deren vollständiger Ersetzung können Organisationen sowohl die Genauigkeit als auch die Leistung von Machine-Learning-Algorithmen verbessern – was zu besseren Ergebnissen und Entscheidungsfähigkeiten führt.

Einschränkungen im Zusammenhang mit der Synthese von Synthetic Data

Warum hätte die Generierung von Synthetic Data einige Einschränkungen, wenn sie so leistungsfähig ist? Warum sollten Menschen sich nicht ausschließlich darauf verlassen?

Synthetic Data bietet viele Vorteile; es gibt jedoch auch einige Einschränkungen.

• Qualitätsdatenquellen bestimmen den Erfolg jedes Modells. Ihre Qualität kann sich auf alle Synthesedatensätze auswirken, die mit ihnen erstellt werden, und möglicherweise Vorurteile aus den ursprünglichen Datensätzen widerspiegeln; die Manipulation von Datensätzen könnte zu ungenauen Zahlen führen.
• Ansätze für Synthetic Data, die einfache Daten erstellen, können leicht mit Regeln oder Mustern beschrieben werden; komplexe Daten wie Bilder oder natürliche Sprache erfordern komplexere Ansätze und fortgeschrittene Techniken zur Erstellung.
• Ausreißer können schwer genau abgebildet werden, da synthetische Daten nur eine Annäherung an reale Informationen sind; sie replizieren diese nicht direkt. Daher können synthetische Daten möglicherweise nicht alle Ausreißer erfassen, die in den ursprünglichen Daten gefunden werden – was Ausreißer in einigen Anwendungen wertvoller machen kann als reguläre Punkte allein.
• Synthetische Daten hängen stark von ihren Quelldaten ab, um sie genau und vollständig zu erstellen. Wenn sich reale Informationen im Laufe der Zeit ändern, müssen synthetische Daten ebenfalls regelmäßig überprüft werden, um die Genauigkeit aufrechtzuerhalten.
• Automatische synthetische Datenplattformen und Ingestion-Systeme bieten Organisationen eine Möglichkeit, diese Herausforderung zu meistern, indem sie bei Bedarf automatisch synthetische Daten erzeugen und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit selbst bei Änderungen der realen Daten konstant halten.

Abschließende Gedanken

Datenanalysen bieten der Gesellschaft neue Einblicke, aber die Verwendung sensibler Daten birgt einzigartige Gefahren. Das Leck von privaten oder sensiblen wirtschaftlichen Inhalten könnte katastrophale Folgen für Einzelpersonen sowie Organisationen haben.

Synthetische Daten für Machine Learning könnten eine effektive Lösung für Konflikte zwischen zunehmendem Datenutzen und der Wahrung von Datenschutzbedenken bieten. Es könnte jedoch Trade-offs geben.