Успех алгоритмов ИИ во многом зависит от качества и объема данных. Сбор данных в реальном мире является дорогостоящим и трудоемким. Кроме того, из-за правил конфиденциальности реальные данные нельзя использовать для исследований или обучения в большинстве ситуаций, например, в здравоохранении и финансовом секторе. Доступность и конфиденциальность данных — два других недостатка. Нам нужны массивные наборы данных для поддержки алгоритмов глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Синтетические данные, новая область искусственного интеллекта, освобождают вас от головной боли, связанной с ручным сбором данных, аннотированием и очисткой. Генерация синтетических данных решает задачу получения определенных видов данных, которые невозможно собрать иначе. Генерация синтетических данных даст те же результаты, что и реальные данные, за гораздо меньшее время и без ущерба для конфиденциальности.

Генерация синтетических данных фокусируется на визуальном моделировании и воссоздании реальных сред. Это фотореалистичные, масштабируемые и мощные данные, созданные с помощью передовой компьютерной графики и алгоритмов генерации данных для обучения. Он чрезвычайно изменчив, беспристрастен и аннотирован с абсолютной точностью и достоверностью, устраняя узкие места, возникающие при ручном сборе данных и аннотации.

Важность синтетических данных

Использование синтетических данных имеет ряд преимуществ. Наиболее очевидный способ, которым использование синтетических данных приносит пользу науке о данных, заключается в том, что он уменьшает потребность в сборе данных из реальных событий, и по этой причине становится возможным генерировать данные и создавать набор данных гораздо быстрее, чем зависит от набора данных. на реальных событиях. Это означает, что большие объемы данных могут быть получены в короткие сроки. Это особенно верно для событий, которые происходят редко, поскольку, если событие редко происходит в дикой природе, из некоторых подлинных образцов данных можно смоделировать больше данных.

Кроме того, данные могут автоматически маркироваться по мере их создания, что значительно сокращает время, необходимое для маркировки данных. Синтетические данные также могут быть полезны для получения обучающих данных для крайних случаев, которые могут возникать нечасто, но имеют решающее значение для успеха вашего ИИ.

Различные типы синтетических данных

Текст

Синтетические данные могут быть искусственно сгенерированным текстом. Сегодня модели машинного обучения позволяют создавать чрезвычайно производительные системы генерации естественного языка для создания и обучения модели генерации текста.

Средства массовой информации

Синтетические данные также могут быть синтетическим видео, изображением или звуком. Вы искусственно воспроизводите медиа со свойствами, достаточно близкими к реальным данным. Это сходство позволяет использовать синтетические носители в качестве замены исходным данным. Это может оказаться особенно полезным, если вам нужно, например, расширить базу данных системы распознавания зрения.

Табличные данные

Табличные синтетические данные относятся к искусственно сгенерированным данным, которые имитируют реальные данные, хранящиеся в таблицах. Это может быть что угодно, начиная от базы данных пациентов и заканчивая аналитической информацией о поведении пользователей или финансовыми журналами. Синтетические данные могут служить заменой любого типа поведения, прогнозного или транзакционного анализа.

Как создаются синтетические данные?

Это настоящая забавная часть. Поскольку синтетические данные генерируются с нуля, практически нет ограничений на то, что можно создать; это как рисовать на белом холсте.

Мы не можем говорить за всех, но мы в TagX используем игровые движки для создания наших синтетических данных, которые заменяют изображения дистанционного зондирования; те же движки, что и для таких игр, как GTA и Fortnite. Процесс создания выполняется в 3D, чтобы обеспечить полный контроль над каждым элементом в среде и населяющими ее объектами.

Еще одна важная вещь, которую следует понимать при создании синтетических данных, заключается в следующем: чем больше вы вкладываете в это, тем лучше результаты вы получите при обучении алгоритмов. Мы много вкладываем во внешний вид и рандомизацию — два элемента, которые, как мы обнаружили, очень положительно влияют на результаты тренировок. Более близкие синтетические данные напоминают реальные данные — со всеми их несовершенствами! — и предлагает большое разнообразие структур, сред, сценариев и присущей рандомизированной природы, тем лучше будет процесс обучения.

Генерация синтетических данных с помощью TagX

TagX фокусируется на ускорении процесса разработки ИИ путем синтетического создания данных для уникального выполнения каждого требования к данным. TagX имеет возможность предоставлять синтетически сгенерированные данные, которые являются идеальными для пикселя, автоматически аннотируются или помечаются и готовы к использованию в качестве наземных данных, а также обучают данные для мгновенной сегментации.