Nicht alles, was anorganisch, hergestellt oder synthetisch ist, ist falsch oder minderwertig. Diese Behauptung gilt insbesondere für synthetische Daten im Kontext des maschinellen Lernens. Simulierte Daten sind nicht nur nützlich, sondern auch praktischer im Vergleich zu realen oder tatsächlichen DatenDaten, in einigen Fällen.
Im Bereich des maschinellen Lernens sind synthetische Daten von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass ein KI-System vor seiner Bereitstellung ausreichend geschult wurde. Maschinelles Lernen der Prozess der Erstellung eines ML-Modells Machine Learning mit Hilfe von Software-Engineering- und Data-Science-Prinzipien wird begegnen kritische Schwierigkeiten ohne synthetische Daten.
SIEHE AUCH: WIE MASCHINENLERNEN UND KI DAS ENGINEERING BEEINFLUSSEN
Was sind synthetische Daten?
Synthetische Daten gemäß Gartner , sind „Daten, die durch Anwendung einer Stichprobentechnik auf reale Daten oder durch Erstellen von Simulationsszenarien generiert werden, in denen Modelle und Prozesse interagieren, um völlig neue Daten zu erstellen, die nicht direkt aus der realen Welt stammen.“ Kurz gesagt, es handelt sich um Informationen, aus denen Informationen stammenSimulation und nicht durch direkte Messung. Sie unterscheidet sich von Daten, die durch eine tatsächliche Vermessung, visuelle Erfassung und andere direkte Datenerfassungsmethoden erfasst wurden.
Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass synthetische Daten keine falschen Informationen sind. Obwohl sie hergestellt werden können, basieren sie auf realen Fakten und Umständen. Sie nähern sich den Daten an, die auf der Grundlage sorgfältig entwickelter Modelle generiert werden würdenkompensiert den Mangel an verfügbaren Daten oder die Schwierigkeit, die gewünschten Informationen zu erhalten für maschinelles Lernen Modelltraining.
Mehrere Studien belegen, dass synthetische Daten maschinelle Lernergebnisse liefern können, die denen ähneln und diese sogar übertreffen, die mit realen Daten erzielt werden können. Eine solche Studie stammt von der Fakultät für Mathematik und Informatik der Universität Barcelonadie Verwendung synthetischer Daten für tiefes Lernen beim Zählen von Fußgängern .
Die Studie kommt zu dem Schluss, dass synthetische Daten in der Tat nützlich sind, um KI-Systeme zu trainieren und gleichzeitig verschiedene Vorteile zu bieten. “Die erzielten Ergebnisse legen nahe, dass synthetische Daten als gut geeigneter Ersatz für die fehlenden realen [Daten] verwendet werden und die erforderliche vollständige Kennzeichnung verringert wird.”Schreibt die Studie.
In Bezug auf praktische Anwendungen verwenden einige Unternehmen bereits synthetische Daten in ihren Geschäftsmodellen. OneView bietet zum einen benutzerdefinierte und skalierbare synthetische Daten für die Fernerkundungsbranche. Das Unternehmen synthetisiert visuelle Daten, um die KI-Systeme zu trainieren, die für die Analyse von Fernerkundungsbildern verwendet werden. 3,5 Mio. USD bei der Startkapitalfinanzierung für sein Geschäft.
Wie werden synthetische Daten generiert und verwendet?
Synthetische Daten sollten nicht mit zufälligen Informationen gleichgesetzt werden, obwohl die Randomisierung bei ihrer Generierung eine Rolle spielt. Für eine anschaulichere Diskussion ist der Prozess der Generierung synthetischer Daten von OneView, für das synthetische visuelle Daten für OneView spezialisiert sind, ein guter Bezugspunkt. Fernerkundungsbilder Analyse und verwandte Anwendungen.
OneView folgt einem sechsschichtigen Prozess, der mit dem Layout beginnt, bei dem die Grundelemente einer Umgebung - städtisch, landwirtschaftlich, maritim oder eine andere - dargestellt werden. Der nächste Schritt ist die Platzierung von interessierenden Objektensind das Ziel der Erkennung sowie Ablenker, um die ML-Modelle besser darin zu trainieren, wie das „Zielobjekt“ von ähnlich aussehenden Objekten unterschieden werden kann.
Dann folgt die Phase der Erstellung des Erscheinungsbilds. In dieser Phase werden Farben, Texturen, zufällige Erosionen, Geräusche und andere detaillierte visuelle Elemente hinzugefügt, um reale Bilder zu simulieren.
Im vierten Schritt werden Bedingungen wie Wetter und Tageszeit angewendet. Im fünften Schritt werden Sensorparameter das Kameraobjektiv implementiert. Zuletzt werden Anmerkungen hinzugefügt, um die resultierenden synthetischen Daten für maschinelles Lernen vorzubereitenSysteme.
OneView verwendet fortschrittliche Gaming-Engines, um 3D-Modelle für seine Datensätze zu generieren. Dies sind dieselben Engines, die auch von beliebten Spielen wie Fortnite und Grand Theft Auto verwendet werden. Gaming-Engines haben sich im Laufe der Jahre erheblich weiterentwickelt und können nun hyperrealistische Bilder erstellenDies kann mit tatsächlichen Fotos verwechselt werden. Außerdem werden Randomisierungsfaktoren verwendet, um zu vermeiden, dass Muster oder sich wiederholende Informationen erstellt werden, die beim maschinellen Lerntraining nicht hilfreich sind.
Im Allgemeinen sind Ingenieure für maschinelles Lernen nicht direkt an der Aufbereitung synthetischer Daten beteiligt. Sie arbeiten jedoch häufig mit Datenwissenschaftlern zusammen, um Informationen zur Perfektionierung des ML-Modells für ein Projekt zu erhalten. Sie arbeiten mit Datenexperten zusammen, um sicherzustellen, dass die resultierende KI erhalten bleibtSystem hat gelernt, was es braucht, um wie beabsichtigt zu arbeiten.
SIEHE AUCH: WAS IST TIEFES LERNEN UND WARUM IST ES RELEVANTER ALS JEDERZEIT?
Eine Notwendigkeit, nicht nur eine Option
Das Abrufen realer Daten kann sehr ressourcenintensiv sein. Um beispielsweise eine umfassende Darstellung der Draufsichten einer Stadt zu erhalten, müssen mehrere Drohnen eingesetzt und der Vorgang für verschiedene Tageszeiten, Wetterbedingungen und Verkehrssituationen wiederholt werdenund andere Variablen.
All dies zu tun ist nicht nur extrem teuer, es ist auch praktisch unmöglich, alle benötigten Daten rechtzeitig zu erfassen. Wenn es in den nächsten Monaten nicht regnet, wie können Bilder der Stadt an einem regnerischen Tag entstehen?Was ist, wenn nur Bilder von Lauffeuer überschrieben und smogbedeckte Landschaften werden für mehrere Monate verfügbar?
Synthetische Daten bieten zahlreiche Vorteile, die sie nicht nur zu einer praktikablen Option, sondern auch zu einer notwendigen Datenquelle machen. Sie befassen sich mit den Einschränkungen der Erfassung realer Daten und bieten weitere Vorteile, die wie folgt zusammengefasst werden können :
- Schnelle Datengenerierung und -nutzung mit integrierten Anmerkungen
- Umfassende Darstellung
- Anpassbarkeit
- Skalierbarkeit
Maschinelles Lernen kann nicht fortgesetzt werden, ohne dass der Schulungsteil seine Zielgenauigkeit erreicht. Dies ist ohne die richtige Datenmenge und den richtigen Datenbereich nicht möglich. Synthetische Daten sind nicht nur einfacher zu erstellen, sondern können auch mit bereits integrierten Anmerkungen generiert werden.Darüber hinaus ist es anpassbar und skalierbar, sodass es an unterschiedliche Situationen und Bedingungen angepasst werden kann. Es ist zweifellos einfacher, topografische Merkmale, Autos, Gebäude und andere Elemente zu simulieren, als darauf zu warten, dass tatsächliche Szenen unterschiedliche Szenen für die Kamera anzeigen.
Anmerkungen sind für jedes Modelltraining für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung, da sie als Leitfaden für die Identifizierung von Objekten oder Datenelementen dienen. Ohne sie kann maschinelles Lernen Daten falsch interpretieren und den gesamten KI-Lernprozess verzerren.
Enabler für maschinelles Lernen
A Fujitsu-Whitepaper kommt zu dem Schluss, dass synthetische Daten eine geeignete Lösung für die KI-Datenherausforderung darstellen und gleichzeitig eine schnellere Produktentwicklung ermöglichen. “Die Realität ist, dass die Kosten für die Erfassung hochwertiger Daten hoch sind und dies ein Hindernis darstellt, das viele davon abhält, eine KI-Bereitstellung in Betracht zu ziehenUm dieser Herausforderung zu begegnen, suchen Unternehmen zunehmend nach synthetischen Daten, um den Datenmangel zu beheben, der die Einführung von KI verhindert “, heißt es in dem Papier.
Synthetische Daten sind für den maschinellen Lernprozess von entscheidender Bedeutung. Sie dienen nicht nur als Alternative zum tatsächlichen Daten ; Dies ist häufig die einzige Möglichkeit, ML-Systemen genügend und unterschiedliche Daten zur Verfügung zu stellen, um eine Vielzahl von Situationen abzudecken und die Kosten, die Logistik und die technischen Einschränkungen der tatsächlichen Datenerfassung zu umgehen.