Heute werden Daten in gigantischem Umfang erzeugt und eröffnen damit hervorragende Möglichkeiten für Initiativen im Bereich des maschinellen Lernens (ML). Ein erheblicher Teil dieser Daten bleibt Datenwissenschaftlern und ML-Fachleuten jedoch unzugänglich. Strenge Datenschutzvorschriften, hohe Kosten und lange Verarbeitungszeiten erschweren die Datenverarbeitung.
Daher schätzt Gartner, dass 85 Prozent der KI-Projekte scheitern. Hier erweisen sich synthetische Daten als vorteilhaft.
Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Daten, die mithilfe detaillierter Algorithmen und Simulationen systemgeneriert werden. Sie sind vollständig anonymisiert und ein hervorragender Ersatz für reale Daten, da Unternehmen damit Trainingsdaten bedarfsgerecht und in beliebigem Umfang erstellen können.
Was sind synthetische Daten?
KI-Algorithmen erzeugen synthetische Daten künstlich, werden jedoch anhand realer Datensätze trainiert und verfügen über dieselben Eigenschaften wie die Originaldaten. Da synthetische Daten keine Eins-zu-eins-Korrelationen mit den tatsächlichen Daten aufweisen, ist die Wahrscheinlichkeit einer Re-Identifizierung geringer.
Folglich können Datenwissenschaftler Daten zu Test- und Modellierungszwecken zuverlässig reproduzieren und verwenden, ohne das Risiko, personenbezogene Daten (PII) offenzulegen und gegen Aufsichtsbehörden zu verstoßen.
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Wie werden synthetische Daten erzeugt?
Es gibt mehrere Möglichkeiten, synthetische Daten zu erzeugen. Einfachere Optionen sind etwa Monte-Carlo-Simulationen und das Ziehen von Zahlen aus einer Verteilung; bei komplexen Datensätzen wird jedoch meist ein generatives Modell bevorzugt.
Generative Modelle basieren auf neuronalen Netzen, die automatisch aus den in realen Daten vorkommenden Mustern lernen und Informationen erzeugen, die diese präzise nachbilden. Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) sind die beiden gängigen Architekturen generativer Modelle.
Im GAN-Modell konkurrieren zwei neuronale Netzwerkmodelle (Generator und Diskriminator genannt) in einem Nullsummenspiel, bei dem der Gewinn des einen Netzwerks den Verlust des anderen darstellt. VAEs hingegen sind unüberwachte Modelle, die auf dem Encoder-Decoder-Konzept basieren.
Welche Tools unterstützen die Erzeugung synthetischer Daten?
Nachfolgend finden Sie Beispiele für Tools, mit denen Sie synthetische Daten erstellen können.
- Datagen ist eine Lösung für synthetische Datensätze, die fotorealistische Datensätze liefert, die im Internet der Dinge (IoT), in der Robotik und der erweiterten Realität (AR) eingesetzt werden.
- Auf Matplotlib, NumPy und SciPy aufbauend, bietet , Scikit-learn eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Tools zur Erzeugung synthetischer Datensätze bereitstellt.
- Pydgben ist eine Python-Bibliothek, die gängige Einträge wie Namen, Berufe, Kreditkartennummern, E-Mail-Adressen usw. erstellt.
- Parallel Domain ist eine Plattform für synthetische Daten, die hochwertige Sensordaten erzeugt, um ML-Modelle und Computer-Vision-Workflows zu verbessern.
Vorteile der Verwendung synthetischer Daten
Beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen sind synthetische Daten skalierbarer, einfacher zu verwenden und kostengünstiger als andere Datentypen.
Skalierbarkeit
ML-Modelle verbrauchen massive Datenmengen. Es ist schlicht unmöglich, solch große Mengen relevanter Daten für Trainings- und Testzwecke zu beschaffen. Mit Tools für synthetische Daten können Datenwissenschaftler so viele Datenkopien erstellen, wie sie für den Aufbau hochwertiger KI-/ML-Modelle benötigen oder wünschen.
Benutzerfreundlichkeit
Bei der Arbeit mit realen Daten ist es entscheidend, personenbezogene Informationen zu schützen, Ungenauigkeiten zu beseitigen und Daten in unterschiedlichen Formaten effizient zu verarbeiten. Synthetische Daten lassen sich deutlich einfacher verarbeiten, da sie private Informationen maskieren, Fehler beseitigen und Formate für eine unkompliziertere Kennzeichnung standardisieren.
Kosteneffizienz
Die Beschaffung realer Trainingsdaten kann Unternehmen viel Geld kosten. Außerdem nimmt ihre manuelle Kennzeichnung viel Zeit in Anspruch. Mit Tools zur Erzeugung synthetischer Daten wird der Prozess vereinfacht und dadurch kostengünstiger und schneller.
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Herausforderungen bei der Verwendung synthetischer Daten
Synthetische Daten bieten mehrere Vorteile, haben jedoch auch gewisse Einschränkungen. Einer der wesentlichen Nachteile besteht beispielsweise darin, dass eine effektive Nutzung synthetischer Daten hochqualifizierte Analysten erfordert, die mit anspruchsvollen Tools zur Datengenerierung umgehen können. Das ist oft schwierig, da auf dem Arbeitsmarkt ein Mangel an qualifizierten KI-Fachkräften herrscht.
Darüber hinaus sind synthetische Daten nur so gut wie die Originaldaten, und reale Daten sind oft von Verzerrungen durchsetzt. Werden neuronale Netze daher anhand verzerrter historischer Daten trainiert, spiegeln sie dieselben Verzerrungen wider. Dies kann häufig zu Ungenauigkeiten in der Ausgabe von Modellen für maschinelles Lernen führen.
Anwendungsfälle für synthetische Daten
Zwei der bedeutendsten Anwendungsfälle für synthetische Daten sind autonome Fahrzeuge und das Gesundheitswesen.
Autonome Fahrzeuge
Autonome Fahrzeuge sind mit Abstand das beste Beispiel für einen Anwendungsfall synthetischer Daten. Automobilhersteller müssen Millionen von Szenarien berücksichtigen und entsprechende Daten sammeln, um sichere Fahrzeuge zu entwickeln.
In der Realität ist dies unmöglich, doch mit synthetischen Daten können Unternehmen Millionen oder sogar Milliarden von Varianten jedes vorstellbaren Fahrszenarios erzeugen, um eine sichere Fahrstrategie zu entwickeln.
Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen ist eine stark regulierte Branche mit strengen Gesetzen zur Nutzung von Patientendaten. Da synthetische Daten vollständig anonym sind und kein Risiko einer Re-Identifizierung darstellen, können medizinische Einrichtungen sie problemlos für wissenschaftliche Forschung, klinische Studien und das Training von ML-Modellen im Gesundheitswesen verwenden.
Die Zukunft synthetischer Daten
Die Erzeugung synthetischer Daten ist eine revolutionäre Möglichkeit, kostengünstige und hochskalierbare Daten zu erzeugen. Mit zunehmendem Bewusstsein für synthetische Daten und ihre vielfältigen Vorteile werden immer mehr Unternehmen ihr Potenzial nutzen, um davon zu profitieren.
Darüber hinaus werden Unternehmen angesichts strengerer Datenschutzgesetze keine andere Wahl haben, als auf synthetische Daten zurückzugreifen. Daher wird ihre Beliebtheit weiter zunehmen, bis sie vollständig zum Mainstream gehören.
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