如今，數據正在大規模地產生，為機器學習提供了絕佳的機會。然而，對于數據科學家和機器學習實踐者來說，這些數據的很大一部分仍然是超界的。嚴格的隱私管理、高昂的成本、長時間的處理都阻礙了數據的分析。

　　因此，Gartner預估85%的AI項目都將失敗，這就是合成數據的好處所在。

　　合成數據是在詳細的算法和仿真的幫助下系統生成的人工數據。它是完全匿名的數據，是真實數據的絕佳替代品，因為它允許組織創建按需培訓數據，無論他們想要多大的規模。

　　什么是合成數據？

　　人工智能算法人工創建合成數據，但它是在真實數據集上訓練的，具有與原始數據相同的屬性。由于合成數據與實際數據沒有一對一的關聯，因此重新識別的機會更少。

　　因此，數據科學家可以自信地復制和使用數據進行測試和建模，而不會有暴露個人身份信息的風險，也不會與監管機構發生沖突。

　　如何生成合成數據？

　　有幾種方法可以生成合成數據。更簡單的選擇包括蒙特卡洛模擬和從分布集中繪制數字，但如果數據集很復雜，通常首選生成模型。

　　生成模型是基于神經網絡的，它可以自動從現實數據中找到的模式中學習，并產生與現實數據精確匹配的信息。生成對抗網絡(GANs)和變分自編碼器(VAEs)是兩種常見的生成模型架構。

　　在GAN模型中，兩個神經網絡模型(稱為生成器和鑒別器)在一個零和游戲中競爭，其中一個網絡的收益就是另一個網絡的損失。另一方面，變分自編碼器是工作在編碼器-解碼器概念上的無監督模型。

　　什么工具有助于合成數據的生成？

　　下面是可以用來創建合成數據的工具示例：

　　Datagen是一個合成數據集解決方案，提供逼真的數據集，可用于物聯網(IoT)、機器人和增強現實(AR)。

　　Scikit-learn構建于Matplotlib、NumPy和SciPy之上，是一個開源的Python庫，提供了生成合成數據集的工具。

　　Pydgben是一個Python庫，它可以創建常見的條目，如姓名、工作、信用卡號碼、電子郵件地址等。

　　并行域是一個合成數據平臺，產生高質量的傳感器數據，以改善ML模型和計算機視覺工作流程。

　　使用合成數據的好處

　　在構建機器學習模型時，合成數據比其他類型的數據更具可擴展性、更容易使用、更具有成本效益。

　　可伸縮性。ML模型消耗大量數據。為了訓練和測試的目的，根本不可能獲得如此大量的有關數據。借助合成數據工具，數據科學家可以創建任意數量的數據副本，以構建高質量的AI/ML模型。

　　易用性。在處理真實數據時，保護個人信息、消除不準確信息和有效地處理不同格式的數據至關重要。合成數據處理起來要容易得多，因為它掩蓋了私人信息、消除了錯誤，并標準化了格式，以更直觀地進行標記。

　　具有成本效益。獲取真實的培訓數據可能會讓企業花費大量資金。此外，手動標記它們是耗時的。有了合成數據生成工具，這一過程被簡化，并證明是一個更經濟和更快的過程。

　　使用合成數據的挑戰

　　合成數據提供了一些好處，但它也有一定的局限性。例如，一個顯著的缺點是，有效地使用合成數據需要高技能的分析師，他們知道如何使用復雜的數據生成器工具。這通常是困難的，因為在就業市場上缺乏合格的人工智能工人。

　　此外，合成數據只與原始數據一樣好，而真實數據往往充滿偏見。因此，當神經網絡在有偏差的歷史數據上訓練時，它們反映了相同的偏差。這通常會導致機器學習模型的輸出不準確。

　　合成數據的用例

　　合成數據最突出的兩個應用案例是自動駕駛汽車和醫療保健。

　　自動駕駛。到目前為止，自動駕駛汽車是合成數據的最佳用例。汽車制造商必須考慮數以百萬計的場景，并收集相應的數據，以制造安全的汽車。這在現實中是不可能實現的，但通過合成數據，組織可以生成任何可以想象的駕駛場景的數百萬甚至數十億種排列，從而達成安全駕駛解決方案。

　　醫療保健。醫療保健是一個高度監管的行業，有嚴格的法律管理患者數據的使用。由于合成數據是完全匿名的，不存在重新識別的風險，醫療機構可以輕松地使用它進行科學研究、臨床試驗和訓練醫療行業的ML模型。

　　合成數據的未來

　　合成數據生成是創建具有成本效益和高度可伸縮數據的革命性方法。隨著人們對合成數據及其各種好處的認識越來越多，越來越多的企業將挖掘其潛力以獲得好處。

　　此外，隨著隱私法的收緊，企業將別無選擇，只能求助于合成數據。因此，它將繼續受到歡迎，直到它完全成為主流。