Что такое синтетические данные?

Короткий ответ заключается в том, что синтетические данные — это, как следует из названия, искусственные данные, созданные для имитации реальных данных. Как правило, синтетические данные генерируются с использованием сложных методов генеративного ИИ для создания данных, аналогичных по структуре, функциям и характеристикам данным, которые можно найти в реальных приложениях.

Поскольку синтетические данные не имеют однозначной корреляции с реальными данными, они используются для обучения моделей машинного обучения, тестирования программных приложений и заполнения пробелов в наборах данных при работе над аналитическими проектами. Синтетические данные жизненно важны для отраслей финансы, здравоохранение и страхование, где требования к конфиденциальности и безопасности данных ограничивают доступ к реальным наборам данных.

Как генерируются синтетические данные?

Синтетические данные создаются программно с помощью методов машинного обучения. Существует несколько различных методов создания синтетических данных в зависимости от варианта использования и требований к данным. Некоторые из наиболее распространенных включают в себя:

  • Модели генеративно-состязательной сети (GAN) — генерация синтетических данных происходит с использованием системы нейронной сети, состоящей из двух частей, где одна часть работает над созданием новых синтетических данных, а другая — над оценкой и классификацией качества этих данных. Этот подход широко используется для создания синтетических временных рядов, изображений и текстовых данных.
  • VAE (Variational Auto Encoders) — этот подход использует генеративную состязательную сетевую систему с дополнительным кодировщиком для создания синтетических данных, которые очень реалистичны и похожи по структуре, функциям и характеристикам на реальные данные.
  • Гауссова связка (на основе статистики) — этот метод использует статистическую методологию для создания реалистичных синтетических данных с желаемыми свойствами, такими как нормальное распределение. Он обычно используется для данных с дискретным распределением, таких как вероятность возникновения определенных событий.

У каждого метода есть свои преимущества, и некоторые алгоритмы можно комбинировать для оптимизации генерации синтетических данных для конкретных случаев использования. В конечном счете, лучший подход будет зависеть от потребностей вашей организации и требований к данным.

Типы синтетических данных

Существует несколько широких типов синтетических данных, которые служат различным целям. К ним относятся:

  • Синтетический текст
  • Синтетические медиаданные, такие как видео, изображения или звук.
  • Синтетические табличные данные

Каждый из этих типов обеспечивает различные преимущества для различных вариантов использования.

Например, синтетический текст — это искусственно сгенерированные текстовые данные. Он часто используется для обработки естественного языка и других задач, связанных с текстом, где реальные данные недоступны или содержат конфиденциальную информацию.

Искусственные носители, такие как изображения или видео, используются для задач обнаружения и распознавания объектов, требующих реальных изображений или видео.

Синтетические табличные данные создаются для имитации реальных данных для тестирования программного обеспечения или проектов по анализу данных. Эти данные структурированы по строкам и столбцам в таблицах реляционной базы данных и могут помочь организациям заполнить пробелы или отсутствующие значения в реальных наборах данных.

Помимо типов синтетических данных, упомянутых выше, мы также можем сгруппировать их в три общие категории в зависимости от количества синтетических данных в каждом наборе данных:

Полностью синтетические данные

Этот тип синтетических данных является полностью искусственным и не имеет аналогов в реальном мире. Он создается с нуля с помощью алгоритма ИИ, который определяет статистические свойства и шаблоны данных и создает совершенно новый набор данных, который идеально имитирует его. Наборы данных генерируются случайным образом с использованием предполагаемого распределения реального набора данных без какой-либо идентифицируемой связи с реальными данными.

Частично синтетические данные

Этот тип синтетических данных является частично искусственным, поскольку он содержит информацию из реального мира, которой манипулировали, чтобы сделать ее непригодной для использования в сценарии реального мира. Он заменяет конфиденциальную информацию, такую ​​как имена клиентов, общими идентификаторами, которые невозможно отследить до исходного человека.

Удаляя конфиденциальные данные, частично синтетические данные сохраняют некоторые статистические свойства реальных данных, защищая при этом конфиденциальность и безопасность. Фактические значения с высоким риском раскрытия или неправильного использования заменяются синтетическими значениями, которые менее рискованны, но при этом представляют ценность.

Примеры методов, используемых для получения частично синтетических данных, включают методы множественного вменения и методы на основе моделей. Множественные импутации включают замену отсутствующих данных синтетическими значениями, а методы на основе моделей включают создание синтетических данных на основе статистических свойств реальных данных.

Гибридные синтетические данные

Этот тип синтетических данных сочетает в себе реальные и полностью синтетические данные. Он включает в себя как конфиденциальную информацию, так и синтетические значения, предоставляя набор данных, который является достаточно реальным, чтобы быть ценным при защите конфиденциальности и безопасности. Он объединяет случайные записи из реального набора данных с полностью синтетическими, что делает практически невозможным отследить запись до исходного человека.

Гибридные синтетические данные — это отличный способ для организаций извлечь выгоду из возможностей реальных данных без связанных с ними рисков. Это позволяет им масштабировать свои наборы данных, создавать расширенную аналитику и разрабатывать новые продукты на основе реальных данных клиентов, защищая при этом свои данные от киберугроз.

Если вы только начинаете изучать преимущества синтетических данных или ищете способы улучшить свое текущее использование этой технологии, наши эксперты всегда готовы помочь. Посетите сейчас https://syntheticus.ai/resource-hub и загрузите наш новейший технический документ.

О Синтетикусе

Компания Syntheticus, основанная в 2021 году и имеющая штаб-квартиру в Швейцарии, стремится предоставлять передовые технологии и решения для решения задач обмена данными.

Благодаря команде экспертов и сотрудничеству с ведущими швейцарскими академическими учреждениями Syntheticus находится в авангарде инноваций и исследований в области технологий повышения конфиденциальности.

Наши решения для синтетических данных, сохраняющие конфиденциальность, помогают раскрыть потенциал ваших данных и дают вам свободу использовать и делиться ими с уверенностью.