Статьи

Обучение на синтетических данных

Инструменты
Недавно я услышал, как Анжней Мидха, генеральный партнер в Andreessen Horowitz, говорил о синтетических данных.

Andreessen Horowitz (a16z) — это венчурная компания, основанная в 2009 году Марком Андреессеном и Беном Хоровицем, двумя известными предпринимателями и технологическими лидерами. Компания базируется в Силиконовой долине (Калифорния, США) и специализируется на инвестициях в технологические стартапы и инновационные проекты. Andreessen Horowitz известна своими инвестициями в технологические компании на ранних стадиях их развития, включая стартапы в области программного обеспечения, искусственного интеллекта (ИИ), биотехнологий, криптовалют и финансовых технологий. Среди её инвестиций находятся такие известные компании, как Facebook, Twitter, Airbnb, Lyft, Pinterest, GitHub, Stripe, Coinbase и многие другие.

Синтетические данные, реальные данные и деидентифицированные данные играют важную роль в моделировании искусственного интеллекта (ИИ), обеспечивая разные подходы к обработке информации в зависимости от задач.

Синтетические данные — это искусственно созданные наборы данных, которые воспроизводят характеристики реальных данных, но не содержат персональных или конфиденциальных сведений. Они создаются с помощью алгоритмов или генеративного ИИ, что делает их полезными для тренировки моделей ИИ, особенно когда реальные данные трудно собрать или они подлежат строгой защите. Синтетические данные помогают ускорить процессы разработки ИИ и сокращают затраты на сбор реальных данных. Они также широко используются для моделирования сценариев, где приватность важна, например, в медицинских исследованиях.

Реальные данные, в отличие от синтетических, — это данные, полученные из реальных событий, транзакций и действий. Эти данные более точны и актуальны для создания моделей ИИ, поскольку напрямую отражают реальный мир. Однако работа с реальными данными сопряжена с рисками утечки конфиденциальной информации и возможным нарушением приватности.

Деидентифицированные данные — это реальные данные, из которых удалена вся идентифицирующая информация, такая как имена, адреса и другие личные детали. Эти данные используются для минимизации рисков нарушения приватности при сохранении аналитической ценности. Однако полное деидентифицирование данных может быть сложным, так как существует риск обратного восстановления идентичности через косвенные данные.

Преимущества использования синтетических данных

Преимущества использования синтетических данных для различных приложений, особенно в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), значительно возрастают благодаря ряду ключевых факторов:

  • Защита конфиденциальности. Поскольку синтетические данные создаются таким образом, что сохраняют общие закономерности и свойства исходных данных, они при этом скрывают саму частную и чувствительную информацию.
  • Снижение затрат. Создание синтетических данных часто дешевле по сравнению с традиционными методами сбора и обработки данных. Сбор и курирование реальных данных может быть дорогостоящим, так как требует использования правильных источников и создания механизмов сбора данных. Синтетические данные создаются с помощью алгоритмов, что существенно снижает уровень затрат и сложности.
  • Ускорение процессов. Особенно в случаях, когда для обучения моделей машинного обучения требуются большие объемы данных, генерация синтетических данных может значительно сэкономить время.
  • Эксперименты. Использование синтетических данных упрощает создание новых наборов данных для тестирования того, как различные модели данных реагируют на разнообразные сценарии.

Однако существуют и некоторые важные недостатки синтетических данных, которые необходимо учитывать:

  • Необходимость реальных данных. Синтетические данные не отменяют ценности реальных данных. Реальные данные остаются критически важными для проверки моделей машинного обучения и тестирования их эффективности в реальных условиях.
  • Снижение точности. Если алгоритмы, на которых основывается создание синтетических данных, недостаточно точны, такие данные могут не представлять собой достоверную модель реальности.
  • Склонность к предвзятости. Более того, можно столкнуться с ситуацией, когда трудно определить неточности в синтетических данных. Они могут быть вводящими в заблуждение или склонными к предвзятости из-за отсутствия вариативности.

Наконец, возникает вопрос о возможных сценариях использования синтетических данных:

  • Распознавание шаблонов в большом масштабе. Например, Amazon использует синтетические данные для обучения своего виртуального помощника Alexa, улучшая его способность к распознаванию речи. Исследователи могут использовать синтетические данные для лучшего выявления и понимания определенных шаблонов в больших масштабах.
  • Ограниченный доступ к реальным данным. Когда доступ к реальным данным ограничен, чувствителен или слишком дорог, синтетические данные могут использоваться для моделирования реальных сценариев.
  • Дополнение систем самообучения. Самообучающиеся агенты – это системы ИИ, которые учатся и совершенствуются, играя сами с собой. AlphaGo от Google DeepMind является примером такой системы. Синтетические данные могут использоваться для создания или дополнения обучающих данных для подобных систем.

Главный вывод: синтетические данные основываются на анализе реальных данных, что позволяет получить доступ к большим объемам данных, не прибегая к использованию самих реальных данных.