{"id":3710,"date":"2022-12-30T12:14:31","date_gmt":"2022-12-30T11:14:31","guid":{"rendered":"http:\/\/nextbrain.ai\/?page_id=3710"},"modified":"2024-03-18T13:29:11","modified_gmt":"2024-03-18T12:29:11","slug":"synthetic-data-for-machine-learning","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/nextbrain.ai\/de\/synthetic-data-for-machine-learning","title":{"rendered":"Synthetische Daten f\u00fcr Machine Learning"},"content":{"rendered":"
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Was sind synthetische Daten?<\/h2>\n
Synthetische Daten beziehen sich auf k\u00fcnstlich generierte Proben aus echten F\u00e4llen mit dem Ziel, statistisch beschreibende Merkmale beizubehalten. Ein synthetischer Datensatz zielt darauf ab, echte Daten zu ersetzen, um die Datensicherheit zu gew\u00e4hrleisten oder um einen Datensatz mit mehr Proben als das Original zu generieren. Synthetische Daten sind keine erfundenen Daten, so wie ein restauriertes Bild kein neues Bild ist. Durch die Analyse synthetischer Daten k\u00f6nnen wir Muster entdecken, die in echten Daten m\u00f6glicherweise nicht offensichtlich sind. Wenn wir beispielsweise ein Bild mit niedriger Aufl\u00f6sung haben und sich in der unteren rechten Ecke ein Objekt befindet, das wir nicht klar identifizieren k\u00f6nnen, kann ein Wiederherstellungstool uns helfen zu erkennen, dass es sich bei dem Objekt um einen Hund handelt. In \u00e4hnlicher Weise k\u00f6nnen Algorithmen zur Generierung von synthetischen Daten uns helfen, die Art der Beziehungen zwischen Variablen in tabellarischen Daten zu verstehen, selbst wenn diese Beziehungen in den Originaldaten nicht klar sind.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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 <\/span>Warum sind synthetische Daten f\u00fcr NextBrain wichtig?<\/h2><\/div>
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Die Hauptbarriere f\u00fcr die Einf\u00fchrung von Machine Learning-Technologien f\u00fcr einen signifikanten Prozentsatz der Nutzer sind Daten. Um effektiv zu sein, verlangen diese Technologien ein erhebliches Datenvolumen. Um genaue Vorhersagen zu treffen, ben\u00f6tigen die meisten Algorithmen, die zur L\u00f6sung von Klassifikations- oder Regressionsproblemen verwendet werden, eine riesige Menge an Daten. Allerdings haben nicht alle Nutzer Zugang zu einer gro\u00dfen Menge an Daten (was als \u201eBig Data\u201c bekannt ist). Im Gegenteil, die Mehrheit der Nutzer, sei es aus der Gesch\u00e4ftswelt, einer beruflichen T\u00e4tigkeit oder der Wissenschaft, hat mit einer begrenzten Menge an Daten zu tun. Der Zugang zu Daten ist teuer und zeitaufw\u00e4ndig. <\/div>\n
Um diese Barriere zu \u00fcberwinden, m\u00fcssen den Nutzern mehr Daten zur Verf\u00fcgung stehen. Es gibt zwei m\u00f6gliche L\u00f6sungen daf\u00fcr: Die erste besteht darin, den Zugang zu externen Datenquellen bereitzustellen, die die Nutzer nutzen k\u00f6nnen, um Entscheidungen zu treffen. Dies setzen wir bereits bei NextBrain um, indem wir mehrere Connectoren bereitstellen. Die zweite ist, w\u00f6rtlich gesprochen, die Daten zu erfinden. Aber wie werden wir die Daten “erfinden”? Es ist m\u00f6glich, dies zu tun. Es gibt jetzt Technologien, die dies erm\u00f6glichen. Wir sagen, dass wir eine Tabelle mit Daten haben, die ein Problem beschreibt, das wir l\u00f6sen m\u00f6chten. Wir sagen, die Tabelle hat 20 Zeilen und 10 Spalten. Machine Learning-Technologien ben\u00f6tigen mehr Daten als dies. Mit diesen Daten kann ein Algorithmus nur so viel tun, und die Schlussfolgerungen, die wir ziehen k\u00f6nnen, werden fragw\u00fcrdig sein. Aber denken Sie daran, eine andere Tabelle basierend auf dieser zu erstellen, mit 300 Zeilen und 10 Spalten. Jetzt k\u00f6nnen wir dank dieser realistischere Ergebnisse von Algorithmen erhalten. <\/div>\n
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Wie machen wir diese Magie?<\/h2>\n
Generative Adversarial Networks, oder GANs, sind die Technologie, die im Herzen dieser generativen Anwendungen steht. GANs wurden 2014 von Ian Goodfellow eingef\u00fchrt. Die Idee war, zwei separate neuronale Netzwerke zu konstruieren und sie gegeneinander antreten zu lassen. Das erste neuronale Netzwerk beginnt damit, neue Daten zu generieren, die statistisch \u00e4hnlich den Eingabedaten sind. Das zweite neuronale Netzwerk hat die Aufgabe zu identifizieren, welche Daten k\u00fcnstlich erstellt wurden und welche nicht. Beide Netzwerke konkurrieren kontinuierlich miteinander: das erste versucht, das zweite zu t\u00e4uschen, und das zweite versucht herauszufinden, was das erste tut. Das Spiel endet, wenn das zweite Netzwerk nicht mehr in der Lage ist zu \u2018diskriminieren\u2019, ob die Daten aus dem Output des ersten Netzwerks oder aus den Originaldaten stammen. Wir nennen das erste Netzwerk Generator und das zweite Netzwerk Diskriminator.<\/div>\n
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   Bei NextBrain haben wir unsere eigene GAN-Architektur auf der Grundlage eines Wasserstein GAN (Arjovsky et al, 2017) ver\u00f6ffentlicht. Wir haben eine spezielle Architektur entwickelt, die f\u00fcr das Training mit einer sehr kleinen Anzahl von Proben geeignet ist. <\/div>\n<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00a0Der kritischste Schritt bei der Generierung synthetischer Daten besteht darin, die \u00c4hnlichkeit oder “N\u00e4he” zu echten Daten zu \u00fcberpr\u00fcfen. Bei NextBrain haben wir gro\u00dfe Anstrengungen unternommen, um modernste Werkzeuge zu entwickeln, die diesen Vergleich durchf\u00fchren, um sicherzustellen, dass unsere synthetischen Daten Originaldatensamples mit Vertrauen ersetzen k\u00f6nnen (Marin, J., 2022).\u00a0\u00a0<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Literaturverzeichnis:\u00a0<\/h5>
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\u00a0 \u00a0 Arjovsky, M., Chintala, S., & Bottou, L. (2017). Wasserstein generative adversarial networks. Internationale Konferenz \u00fcber Machine Learning, 214\u2013223.<\/div>
\u00a0 \u00a0Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., & Bengio, Y. et al. (2014). Generative adversarial nets. Fortschritte in der neuronalen Informationsverarbeitungssysteme, 27.<\/div>
\u00a0 \u00a0Marin, J. (2022). Eine experimentelle Studie zur Bewertung synthetischer tabellarischer Daten. arXiv preprint arXiv:2211.10760.\u00a0 \u00a0Arjovsky, M., Chintala, S., &\u00a0<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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