Dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong việc xây dựng các mô hình học máy, thử nghiệm ứng dụng và rút ra những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh.
Tuy nhiên, để tuân thủ nhiều luật dữ liệu, nó thường được lưu trữ và bảo vệ nghiêm ngặt. Việc truy cập dữ liệu đó có thể mất vài tháng để có được chữ ký cần thiết. Ngoài ra, các công ty có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp.
Dữ liệu tổng hợp là gì?
Tín dụng hình ảnh: Twinify
Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo nhân tạo giống với tập dữ liệu cũ về mặt thống kê. Nó có thể được sử dụng với dữ liệu thực để hỗ trợ và cải thiện các mô hình AI hoặc có thể được sử dụng để thay thế hoàn toàn.
Vì chúng không thuộc về bất kỳ chủ thể dữ liệu nào và không chứa bất kỳ thông tin nhận dạng cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm nào như số an sinh xã hội nên chúng có thể được sử dụng như một giải pháp thay thế bảo vệ quyền riêng tư cho dữ liệu sản xuất thực.
Sự khác biệt giữa dữ liệu thực và tổng hợp
- Sự khác biệt quan trọng nhất nằm ở cách tạo ra hai loại dữ liệu này. Dữ liệu thực đến từ những người thực có dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát hoặc trong khi sử dụng ứng dụng của bạn. Mặt khác, dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách giả tạo nhưng vẫn giống với tập dữ liệu gốc.
- Sự khác biệt thứ hai liên quan đến các quy tắc bảo vệ dữ liệu đối với dữ liệu thực và tổng hợp. Trong trường hợp dữ liệu thực, các thực thể nên biết dữ liệu nào được thu thập về chúng, tại sao dữ liệu đó được thu thập và có những giới hạn về cách sử dụng dữ liệu đó. Tuy nhiên, những điều khoản này không còn áp dụng cho dữ liệu tổng hợp vì dữ liệu này không thuộc về chủ thể và không chứa dữ liệu cá nhân.
- Sự khác biệt thứ ba liên quan đến lượng dữ liệu có sẵn. Với dữ liệu thực, bạn chỉ có thể có những gì người dùng cung cấp cho bạn. Mặt khác, bạn có thể tạo bao nhiêu dữ liệu tổng hợp tùy thích.
Tại sao bạn nên cân nhắc sử dụng dữ liệu tổng hợp
- Việc sản xuất nó tương đối rẻ hơn vì có thể tạo ra các tập dữ liệu lớn hơn nhiều, giống như một tập dữ liệu nhỏ hơn mà bạn đã có. Điều này có nghĩa là các mô hình học máy sẽ có nhiều dữ liệu hơn để đào tạo.
- Dữ liệu được tạo sẽ tự động được đánh dấu và làm sạch. Điều này có nghĩa là bạn không phải lãng phí thời gian vào việc chuẩn bị dữ liệu tốn thời gian cho máy học hoặc phân tích.
- Không có vấn đề về quyền riêng tư vì dữ liệu không thể nhận dạng cá nhân và không thuộc về chủ thể dữ liệu. Điều này có nghĩa là bạn được tự do sử dụng và chia sẻ nó.
- Bạn có thể khắc phục sự thiên vị AI bằng cách đảm bảo các tầng lớp thiểu số được đại diện tốt. Điều này giúp xây dựng AI công bằng và có trách nhiệm.
Cách tạo dữ liệu tổng hợp
Mặc dù quy trình tạo khác nhau tùy thuộc vào công cụ được sử dụng, nhưng nhìn chung quy trình bắt đầu bằng cách cắm trình tạo vào tập dữ liệu hiện có. Sau đó, bạn xác định các trường nhận dạng người trong tập dữ liệu của mình và gắn cờ chúng để loại trừ hoặc làm xáo trộn.
Sau đó, trình tạo bắt đầu xác định loại dữ liệu của các cột còn lại và các mẫu thống kê trong các cột đó. Từ giờ trở đi, bạn có thể tạo bao nhiêu dữ liệu tổng hợp tùy thích.
Thông thường, bạn có thể so sánh dữ liệu được tạo với tập dữ liệu gốc để xem dữ liệu tổng hợp giống với dữ liệu thực đến mức nào.
Bây giờ chúng ta sẽ xem xét các công cụ tạo dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô hình học máy.
Chủ yếu là AI
Chủ yếu AI có trình tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên AI học từ các mẫu thống kê của tập dữ liệu gốc. AI sau đó tạo ra các nhân vật hư cấu theo các mẫu đã học.
Với Mostly AI, bạn có thể tạo toàn bộ cơ sở dữ liệu với tính toàn vẹn tham chiếu. Bạn có thể tổng hợp tất cả các loại dữ liệu để giúp bạn xây dựng các mô hình AI tốt hơn.
tổng hợp.io
Các công ty hàng đầu sử dụng Synthesized.io cho các sáng kiến AI của họ. Để sử dụng bộ tổng hợp.io, bạn phải chỉ định các yêu cầu về dữ liệu trong tệp cấu hình YAML.
Sau đó, bạn tạo một công việc và chạy nó như một phần của đường dẫn dữ liệu của mình. Nó cũng có cấp miễn phí rất hào phóng cho phép bạn thử nghiệm và xem liệu nó có phù hợp với nhu cầu dữ liệu của bạn hay không.
Dữ liệu Y
Với YData, bạn có thể tạo dữ liệu dạng bảng, chuỗi thời gian, giao dịch, nhiều bảng và dữ liệu quan hệ. Điều này tránh được các vấn đề liên quan đến thu thập, chia sẻ và chất lượng dữ liệu.
Nó đi kèm với AI và SDK để tương tác với nền tảng của họ. Ngoài ra, họ còn có cấp độ miễn phí hào phóng mà bạn có thể sử dụng để giới thiệu sản phẩm.
Gretel AI
Gretel AI cung cấp API để tạo ra lượng dữ liệu tổng hợp không giới hạn. Gretel có một trình tạo dữ liệu nguồn mở mà bạn có thể cài đặt và sử dụng.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng API REST hoặc CLI của họ với một khoản phí. Tuy nhiên, giá của chúng là hợp lý và phù hợp với quy mô của công ty.
Mái vòm
Copulas là một thư viện Python mã nguồn mở để lập mô hình phân phối đa biến bằng cách sử dụng hàm copula và tạo dữ liệu tổng hợp có chung thuộc tính thống kê.
Dự án bắt đầu vào năm 2018 tại MIT như một phần của dự án Kho dữ liệu tổng hợp.
CTGAN
CTGAN bao gồm các trình tạo có thể học từ dữ liệu thực từ một bảng và tạo dữ liệu tổng hợp từ các mẫu đã xác định.
Nó được triển khai như một thư viện Python nguồn mở. CTGAN cùng với Copulas là một phần của Dự án Kho dữ liệu tổng hợp.
DoppelGANGer
DoppelGANger là một triển khai Mạng đối thủ sáng tạo mã nguồn mở để tạo dữ liệu tổng hợp.
DoppelGANger rất hữu ích trong việc tạo dữ liệu chuỗi thời gian và được các công ty như Gretel AI sử dụng. Thư viện Python có sẵn miễn phí và là nguồn mở.
bộ tổng hợp
Synth là một trình tạo dữ liệu nguồn mở giúp bạn tạo dữ liệu thực tế theo thông số kỹ thuật của mình, ẩn dữ liệu cá nhân và phát triển dữ liệu thử nghiệm cho các ứng dụng của bạn.
Bạn có thể sử dụng Synth để tạo chuỗi thời gian thực và dữ liệu quan hệ cho máy học. Synth cũng là cơ sở dữ liệu bất khả tri nên bạn có thể sử dụng nó với cả cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL.
chắc chắn. SDV
SDV là viết tắt của kho dữ liệu tổng hợp. SDV.dev là một dự án phần mềm được bắt đầu tại MIT vào năm 2016 và đã tạo ra nhiều công cụ khác nhau để tạo dữ liệu tổng hợp.
Những công cụ này bao gồm Copulas, CTGAN, DeepEcho và RDT. Những công cụ này được triển khai dưới dạng thư viện Python mở, dễ sử dụng.
đậu hũ
Tofu là thư viện Python mã nguồn mở để tạo dữ liệu tổng hợp từ dữ liệu ngân hàng sinh học của Vương quốc Anh. Không giống như các công cụ được đề cập trước đó sẽ giúp bạn tạo tất cả các loại dữ liệu từ tập dữ liệu hiện có, Tofu tạo dữ liệu chỉ giống với dữ liệu ngân hàng sinh học.
UK Biobank là một nghiên cứu về kiểu hình và kiểu gen trên 500.000 người trung niên ở Anh.
Gấp đôi
Twinify là gói phần mềm được sử dụng làm thư viện hoặc công cụ dòng lệnh để kết hợp dữ liệu nhạy cảm bằng cách tạo dữ liệu tổng hợp có phân bố thống kê giống hệt nhau.
Để sử dụng Twinify, bạn cung cấp dữ liệu thực tế dưới dạng tệp CSV và nó sẽ học từ dữ liệu đó để tạo mô hình có thể dùng để tạo dữ liệu tổng hợp. Nó hoàn toàn miễn phí.
dữ liệu
Datanamic giúp bạn tạo dữ liệu thử nghiệm cho các ứng dụng học máy và dựa trên dữ liệu. Tạo dữ liệu dựa trên các đặc điểm của cột như địa chỉ email, tên đầy đủ và số điện thoại.
Trình tạo dữ liệu Datanamic có thể định cấu hình và hỗ trợ hầu hết các cơ sở dữ liệu như Oracle, MySQL, MySQL Server, MS Access và Postgres. Nó hỗ trợ và đảm bảo tính toàn vẹn tham chiếu trong dữ liệu được tạo.
người thụ hưởng
Benerator là phần mềm xáo trộn, tạo và di chuyển dữ liệu cho mục đích thử nghiệm và đào tạo. Khi sử dụng Benerator, bạn mô tả dữ liệu bằng XML (Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng) và tạo dữ liệu bằng công cụ dòng lệnh.
Nó được dành cho những người không phải là nhà phát triển sử dụng và có thể tạo ra hàng tỷ hàng dữ liệu với nó. Benerator là nguồn mở và miễn phí.
những từ cuối
Gartner ước tính đến năm 2030, nhiều dữ liệu tổng hợp hơn dữ liệu thực sẽ được sử dụng cho máy học.
Không khó để hiểu tại sao, do những lo ngại về chi phí và quyền riêng tư khi sử dụng dữ liệu thực. Do đó, các công ty cần phải làm quen với dữ liệu tổng hợp và các công cụ khác nhau sẽ giúp ích cho họ trong quá trình phát triển.
Sau đó, hãy xem các công cụ giám sát tổng hợp trực tuyến cho doanh nghiệp của bạn.
