Гонсалу Рибейру – генеральный директор YData.
Основой любой успешной модели искусственного интеллекта является качество и изобилие данных. Однако даже с прорывами в алгоритмах ИИ, таких как GPT-4, антропный и Мистраль, организации часто сталкиваются с проблемами сбора, управления и контроля данных, что требует значительного времени и ресурсов для обеспечения точности, соответствия и актуальности данных. Поэтому концепция генерации синтетических данных становится все более популярной как решение для получения высококачественных данных для обучения моделей искусственного интеллекта.
Синтетические данные – это данные, созданные искусственным интеллектом, которые воспроизводят паттерны и характеристики реальных данных. Этот подход позволяет организациям генерировать огромные объемы данных в долю времени, которое потребовалось бы на сбор реальных данных вручную. Используя синтетические данные, они могут преодолеть ограничения традиционных методов сбора и ускорить разработку и внедрение моделей искусственного интеллекта.
Применение генерации синтетических данных распространено в отраслях с комплексными и трудоемкими процессами сбора данных, таких как финансовые услуги, биология и телекоммуникации. Эти сектора сталкиваются с регулятивными препятствиями и строгими требованиями к соответствию, что затрудняет получение и использование реальных данных.
Сценарии применения варьируются от соблюдения, мониторинга и выявления мошенничества к оптимизации сетей и продвинутому анализу продаж и маркетингу. Например, в розничном банковском секторе организации могут генерировать синтетические наборы данных, отражающие реальные сценарии, чтобы обучать модели искусственного интеллекта анализировать поведение клиентов, предсказывать финансовые тенденции и выявлять мошенническую деятельность.
Одно из основных преимуществ генерации синтетических данных заключается в том, что она может снизить затраты на сбор данных и ускорить разработку модели. Традиционные методы сбора данных часто требуют значительных инвестиций времени и ресурсов, без гарантии высококачественных результатов. Ручные процессы сбора данных медленны и подвержены человеческим ошибкам, от опечаток до неправильно помеченных полей, что может привести к неточностям и несоответствиям в наборе данных. Синтетические данные предоставляют возможность генерировать большие объемы точных данных в кратчайшие сроки.
Помимо экономии затрат и повышения эффективности, синтетические данные могут улучшить защиту конфиденциальности и облегчить совместное использование данных между организациями, отделив генерацию данных от реальных людей и событий. Поскольку синтетические данные не связаны с реальными людьми, их можно легче обменивать без опасений за конфиденциальность. Эта демократизация данных упрощает сотрудничество организаций в рамках инициатив по искусственному интеллекту и обмену идеями.
Синтетические данные также способствуют разработке более ответственных и этичных моделей искусственного интеллекта, обеспечивая, чтобы обучающие данные были репрезентативными, справедливыми и равноправными. Природные предвзятости в реальных наборах данных могут привести к искаженным результатам в моделях искусственного интеллекта. С помощью синтетических данных организации могут создавать разнообразные и сбалансированные наборы данных, отражающие истинное разнообразие населения.
Хотя синтетические данные могут быть мощным инструментом для создания и настройки наборов данных, это все еще новая технология и не всегда является решением plug-and-play. Для компаний важно иметь доступ к специалистам, хотя бы с некоторыми знаниями в области науки о данных и машинного обучения для работы с синтетическими продуктами данных. Технические навыки важны для избежания проблем, таких как неверная интерпретация переменных и типов данных. Мы обнаружили, что чем более техничными являются наши клиенты, тем лучше результаты они получают.
Генерация синтетических данных представляет собой трансформационный подход к обучению искусственного интеллекта, предлагая экономичную и масштабируемую альтернативу традиционным источникам данных с дополнительными преимуществами скорости и повышения конфиденциальности. Организации могут использовать это, чтобы преодолеть ограничения сбора и управления данными и ускорить разработку моделей искусственного интеллекта. Поскольку искусственный интеллект продолжает перепрофилировать отрасли, синтетические данные будут играть все более критическую роль в приведении в движение следующего поколения интеллектуальных систем и приложений.
