최신 데이터가 새 오일이라는 격언은 사실이며 일반 연료와 마찬가지로 구하기가 어려워지고 있습니다.
그러나, 실제 데이터 모든 조직의 기계 학습 및 AI 이니셔티브에 연료를 공급합니다. 그러나 프로젝트에 대한 양질의 교육 데이터를 얻는 것은 어려운 일입니다. 소수의 회사만 데이터 스트림에 액세스할 수 있고 나머지는 자체적으로 만들기 때문입니다. 그리고 합성 데이터라고 하는 이 자체 제작한 훈련 데이터는 효과적이고 저렴하며 사용 가능합니다.
하지만 정확히 무엇입니까 합성 데이터? 기업은 어떻게 이 데이터를 생성하고, 문제를 극복하고, 이점을 활용할 수 있습니까?
합성 데이터란 무엇입니까?
합성 데이터는 컴퓨터 생성 데이터로 빠르게 현실 세계 데이터의 대안이 되고 있습니다. 실제 문서에서 수집하는 대신 컴퓨터 알고리즘은 합성 데이터를 생성합니다.
합성 데이터는 인공적으로 생성 실제 데이터를 통계적으로 또는 수학적으로 반영하는 알고리즘 또는 컴퓨터 시뮬레이션에 의해
연구에 따르면 합성 데이터는 실제 데이터와 동일한 예측 속성을 가지고 있습니다. 실제 데이터의 통계 패턴 및 속성을 모델링하여 생성됩니다.
업계 동향?
에 따르면 가트너 연구에 따르면 합성 데이터는 AI 교육 목적으로 더 나을 수 있습니다. 합성 데이터가 실제 사건, 사람 또는 사물에서 수집한 실제 데이터보다 더 유익한 경우가 있다는 주장이 제기되고 있습니다. 이러한 합성 데이터 효율성이 깊은 학습 신경망 개발자는 고급 AI 모델을 개발하는 데 점점 더 많이 사용하고 있습니다.
합성 데이터에 대한 보고서는 2030년까지 대부분의 데이터가 기계 학습 모델 교육 목적은 컴퓨터 시뮬레이션, 알고리즘, 통계 모델 등을 통해 생성된 합성 데이터입니다. 그러나 합성 데이터는 현재 시장 데이터의 1% 미만을 차지하지만, 2024 생성된 모든 데이터의 60% 이상을 기여할 것으로 예상됩니다.
합성 데이터를 사용하는 이유
고급 AI 애플리케이션이 개발됨에 따라 기업은 ML 모델 교육을 위한 고품질 데이터 세트를 대량으로 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 합성 데이터는 데이터 과학자와 개발자가 이러한 문제를 극복하고 매우 신뢰할 수 있는 ML 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.
그런데 왜 합성 데이터를 사용합니까?
하는 데 필요한 시간 합성 데이터 생성 실제 사건이나 사물에서 데이터를 수집하는 것보다 훨씬 적습니다. 기업은 실제 종속 데이터 세트보다 더 빠르게 합성 데이터를 획득하고 프로젝트에 대한 맞춤형 데이터 세트를 개발할 수 있습니다. 따라서 회사는 간결한 기간 내에 주석과 레이블이 지정된 품질 데이터를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 거의 발생하지 않거나 처리할 데이터가 거의 없는 이벤트에 대한 데이터가 필요하다고 가정합니다. 이 경우, 특히 엣지 케이스에 데이터가 필요한 경우 실제 데이터 샘플을 기반으로 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 합성 데이터를 사용하는 또 다른 이점은 데이터가 기존 사람이나 이벤트를 기반으로 하지 않기 때문에 개인 정보 보호 문제를 제거한다는 것입니다.
증강 및 익명화된 데이터와 합성 데이터
합성 데이터를 증강 데이터와 혼동해서는 안 됩니다. 데이터 확대 개발자가 기존 데이터 세트에 새 데이터 세트를 추가하는 데 사용하는 기술입니다. 예를 들어 이미지를 밝게 하거나 자르거나 회전할 수 있습니다.
익명화된 데이터 정부 정책 및 표준에 따라 모든 개인 식별 정보를 제거합니다. 따라서 금융 또는 의료 모델을 개발할 때 익명화된 데이터가 매우 중요합니다.
익명화되거나 증강된 데이터는 다음의 일부로 간주되지 않습니다. 합성 데이터. 그러나 개발자는 합성 데이터를 만들 수 있습니다. 자동차의 두 이미지를 혼합하는 것과 같이 이 두 기술을 결합하면 완전히 새로운 자동차 합성 이미지를 개발할 수 있습니다.
합성 데이터의 유형
개발자는 실제 데이터의 통계적 품질을 유지하면서 개인 기밀 정보를 은폐하는 고품질 데이터를 사용할 수 있으므로 합성 데이터를 사용합니다. 합성 데이터는 일반적으로 세 가지 주요 범주로 나뉩니다.
완전 합성
여기에는 원본 데이터의 정보가 포함되어 있지 않습니다. 대신 데이터 생성 컴퓨터 프로그램은 피쳐 밀도와 같은 원본 데이터의 특정 매개변수를 사용합니다. 그런 다음 이러한 실제 특성을 사용하여 생성 방법을 기반으로 추정된 피쳐 밀도를 무작위로 생성하여 데이터 실제성을 희생하면서 완전한 데이터 프라이버시를 보장합니다.
부분 합성
합성 데이터의 특정 특정 값을 실제 데이터로 바꿉니다. 또한 부분적으로 합성된 데이터는 원본 데이터에 존재하는 특정 격차를 대체하며 데이터 과학자는 모델 기반 방법론을 사용하여 이 데이터를 생성합니다.
잡종
실제 데이터와 합성 데이터를 결합합니다. 이 유형의 데이터는 원본 데이터 세트에서 임의의 레코드를 선택하고 합성 레코드로 바꿉니다. 데이터 프라이버시를 유틸리티와 결합하여 합성 및 부분 합성 데이터의 이점을 제공합니다.
합성 데이터의 사용 사례?
합성 데이터는 컴퓨터 알고리즘에 의해 생성되지만 실제 데이터를 정확하고 안정적으로 나타냅니다. 또한 합성 데이터에 대한 많은 사용 사례가 있습니다. 그러나 그 사용은 특히 교육, 테스트 및 분석을 위한 비프로덕션 환경에서 민감한 데이터의 대체물로 절실히 느껴집니다. 합성 데이터의 가장 좋은 사용 사례는 다음과 같습니다.
트레이닝
정확하고 신뢰할 수 있는 ML 모델을 가질 가능성은 학습되는 데이터에 따라 다릅니다. 그리고 개발자는 실제 환경에서 합성 데이터에 의존합니다. 훈련 데이터 오기가 어렵습니다. 합성 데이터는 실제 데이터의 가치를 높이고 비표본(희귀한 이벤트 또는 패턴)을 제거하므로 AI 모델의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
지원
데이터 기반 테스트가 ML 모델의 개발 및 성공에 중요한 경우 합성 데이터를 사용해야 합니다. 합성 데이터인 이유는 규칙 기반 데이터보다 사용하기 훨씬 쉽고 빠르게 조달할 수 있기 때문입니다. 또한 확장 가능하고 안정적이며 유연합니다.
Analysis
합성 데이터는 실제 데이터에 일반적으로 존재하는 편향이 없습니다. 합성 데이터를 희귀 이벤트의 AI 모델 스트레스 테스트에 매우 적합한 데이터 세트로 만듭니다. 또한 가능한 데이터 모델 동작을 분석합니다.
합성 데이터의 장점
데이터 과학자는 항상 신뢰할 수 있고 균형 잡힌 편향이 없고 식별 가능한 패턴을 나타내는 고품질 데이터를 찾고 있습니다. 합성 데이터 사용의 장점은 다음과 같습니다.
- 합성 데이터는 생성하기 쉽고, 주석 달기에 시간이 덜 걸리고, 균형이 더 잘 잡힙니다.
- 합성 데이터는 실제 데이터를 보완하므로 실제 데이터 격차를 더 쉽게 채울 수 있습니다.
- 확장 가능하고 유연하며 개인 정보 보호 또는 개인 정보 보호를 보장합니다.
- 데이터 중복, 편견 및 부정확성이 없습니다.
- 엣지 케이스 또는 희귀 이벤트와 관련된 데이터에 액세스할 수 있습니다.
- 데이터 생성이 더 빠르고 저렴하며 정확합니다.
합성 데이터 세트의 과제
모든 새로운 데이터 수집 방법과 마찬가지로 합성 데이터에도 문제가 있습니다.
XNUMXD덴탈의 먼저 주요 과제는 합성 데이터가 제공되지 않는다는 것입니다. 이상치. 데이터 세트에서 제거되었지만 실제 데이터에 존재하는 이러한 자연 발생 이상값은 ML 모델을 정확하게 훈련하는 데 도움이 됩니다.
XNUMXD덴탈의 합성 데이터의 품질 데이터 세트 전체에 걸쳐 다를 수 있습니다. 데이터는 시드 또는 입력 데이터를 사용하여 생성되기 때문에 합성 데이터 품질은 시드 데이터의 품질에 따라 달라집니다. 시드 데이터에 편향이 있는 경우 최종 데이터에 편향이 있을 것이라고 안전하게 가정할 수 있습니다.
휴먼 어노테이터는 다음을 확인해야 합니다. 합성 데이터 세트 일부 품질 관리 방법을 사용하여 정확성을 철저히 보장합니다.
합성 데이터 생성 방법
합성 데이터를 생성하려면 실제 데이터 세트를 모방할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 개발해야 합니다. 그런 다음 실제 데이터 세트에 있는 데이터 포인트에 따라 합성 데이터 세트에서도 유사한 포인트를 생성할 수 있습니다.
이것을하기 위해, 데이터 과학자 원래 분포에 있는 것과 유사한 합성 데이터 포인트를 생성할 수 있는 신경망을 사용합니다. 신경망이 데이터를 생성하는 방법 중 일부는 다음과 같습니다.
가변형 오토 인코더
Variational autoencoder 또는 VAE는 원래 분포를 가져와 잠재 분포로 변환하고 원래 상태로 다시 변환합니다. 이러한 인코딩 및 디코딩 과정은 '재구성 오류'를 유발합니다. 이러한 비지도 데이터 생성 모델은 데이터 배포의 타고난 구조를 학습하고 복잡한 모델을 개발하는 데 능숙합니다.
생성 적 적대 네트워크
변이 자동 인코더와 달리 비지도 모델, 생성적 적대 네트워크 또는 GAN은 매우 현실적이고 상세한 데이터 표현을 개발하는 데 사용되는 지도 모델입니다. 이 방법에서는 두 신경망 하나의 생성기 네트워크는 가짜 데이터 포인트를 생성하고 다른 판별자는 실제 데이터 포인트와 가짜 데이터 포인트를 식별하려고 시도합니다.
몇 번의 훈련 라운드 후에 생성기는 판별자가 식별할 수 없는 완전히 믿을 수 있고 사실적인 가짜 데이터 포인트를 생성하는 데 능숙해집니다. GAN은 합성을 생성할 때 가장 잘 작동합니다. 비정형 데이터. 그러나 전문가에 의해 구성 및 교육되지 않은 경우 제한된 양의 가짜 데이터 포인트를 생성할 수 있습니다.
뉴럴 래디언스 필드
이 합성 데이터 생성 방법은 부분적으로 보이는 기존 3D 장면의 새 보기를 만들 때 사용됩니다. Neural Radiance Field 또는 NeRF 알고리즘은 이미지 세트를 분석하고, 이미지에서 초점 데이터 포인트를 결정하고, 이미지에 새로운 관점을 보간 및 추가합니다. 정지된 3D 이미지를 움직이는 5D 장면으로 보고 각 복셀의 전체 내용을 예측합니다. NeRF는 신경망에 연결되어 장면에서 이미지의 누락된 부분을 채웁니다.
NeRF는 기능이 뛰어나지만 렌더링 및 학습 속도가 느리고 사용할 수 없는 낮은 품질의 이미지를 생성할 수 있습니다.
그렇다면 합성 데이터는 어디에서 얻을 수 있습니까?
지금까지 고도로 발전된 훈련 데이터 세트 제공업체 중 소수만이 고품질 합성 데이터를 제공할 수 있었습니다. 다음과 같은 오픈 소스 도구에 액세스할 수 있습니다. 합성 데이터 보관소. 하지만, 신뢰도가 높은 데이터셋을 얻고 싶다면, 샤이프 광범위한 교육 데이터 및 주석 서비스를 제공하기 때문에 적합한 곳입니다. 또한 경험과 확립된 품질 매개변수 덕분에 광범위한 산업 분야를 지원하고 여러 ML 프로젝트에 데이터 세트를 제공합니다.