Elk model van artificial intelligence is afhankelijk van enorme hoeveelheden gegevens om effectief te functioneren. Hoe diverser en uitgebreider de gegevensset, hoe beter AI kan leren, aanpassen en presteren. Daarom vereist het trainen van bruikbare AI-modellen aanzienlijke hoeveelheden hoogwaardige gegevens. Dit kan potentiële zorgen met zich meebrengen. Gegevens kunnen moeilijk te verkrijgen zijn en traditionele methoden voor gegevensverzameling zijn vaak tijdrovend, kostbaar en kunnen zelfs problemen met betrekking tot privacy en vooroordelen veroorzaken. Om deze en andere problemen het hoofd te bieden, wenden bedrijven die met AI werken zich tot een gesimuleerde bron om hun intelligente systemen te trainen: synthetische gegevens.
Synthetische gegevens omvatten artificieel gegenereerde informatie die is ontworpen om gegevens uit de praktijk na te bootsen. Het biedt een oplossing voor veel van de uitdagingen die gepaard gaan met het gebruik van echte gegevens. Door gebruik te maken van geavanceerde generatieve AI-modellen (GenAI) bieden synthetische gegevens een veelzijdig en ethisch alternatief dat de AI-ontwikkeling kan verbeteren zonder de risico's te introduceren die vaak gepaard gaan met AI-training.
Voordat we dieper in de details duiken, is het de moeite waard om kort te specificeren hoe synthetische gegevens verschillen van echte gegevens:
- Synthetische gegevens worden artificieel gegenereerd om overeen te komen met de statistische eigenschappen van gegevens uit de praktijk. Het omvat geen feitelijke gegevenspunten die correleren met informatie uit de praktijk.
- Echte gegevens worden verzameld op basis van gebeurtenissen, individuen en interacties uit de praktijk; de gegevenspunten bevatten echte informatie die van gevoelige aard kan zijn. .
Door correct gegenereerde synthetische gegevens te gebruiken, kunnen bedrijven profiteren van de voordelen van uitgebreide gegevenstraining zonder de risico's van het blootstellen van echte gegevens of het opnemen van bevooroordeelde of irrelevante informatie in hun trainingsgegevenssets.
Gesimuleerde gegevens hebben wortels die teruggaan naar de jaren 40, toen Monte Carlo-simulaties uitgebreid werden gebruikt in het Manhattanproject om complexe, probabilistische scenario's te modelleren. Dit baanbrekende werk vormde de basis voor het gebruik van kunstmatige gegevens om echte omstandigheden te repliceren. In de jaren 90 werden regelmatig gesimuleerde gegevens gebruikt in statistische analyses en computergraphics, met toepassingen in de luchtvaart en de auto-industrie om systemen onder uiteenlopende hypothetische omstandigheden te testen.
Naarmate de vraag naar grotere en meer diverse gegevenssets in de jaren 2000 en daarna toenam, werden de beperkingen van echte gegevens duidelijk. Onderzoekers wendden zich tot generatieve modellen, zoals generative adversarial networks (GANs) en variationele autoencoders (VAEs), om betrouwbare synthetische gegevens te produceren door te leren van echte gegevensvoorbeelden. Synthetische gegevens zijn tegenwoordig een essentieel hulpmiddel voor het trainen en testen van AI-systemen op een gecontroleerde, schaalbare en risicovrije manier.
Synthetische gegevens zijn geen alles-of-niets-oplossing; organisaties kunnen zelf kiezen hoeveel synthetische gegevens ze in hun trainingssets willen opnemen. Dit heeft geleid tot drie verschillende categorieën of typen synthetische gegevensinvoer:
Zoals de naam al doet vermoeden, gebruikt dit type gegevensset geen echte gegevens, maar wordt er volledig vertrouwd op algoritmen om synthetische gegevens te genereren met statistische eigenschappen uit de praktijk. Volledig synthetische gegevens bieden de sterkste privacybescherming (omdat ze geen echte persoonsgegevens bevatten), elimineren risico's die gepaard gaan met vooroordelen (door het maken van gegevenssets die zijn ontworpen om eerlijk en representatief te zijn) en zijn zeer flexibel. Helaas ontbreekt het ook aan enkele nuances van echte gegevens, waardoor de prestaties van het model in praktijktoepassingen mogelijk worden beïnvloed.
Deze aanpak vervangt slechts enkele gevoelige functies door synthetische waarden, terwijl delen van de echte gegevens behouden blijven. Hierdoor ontstaat er een balans tussen privacy en veiligheid en het verzamelen van waardevolle echte gegevenskenmerken. Deze aanpak behoudt een klein risico op informatielekkage en elimineert mogelijk vooroordelen die verborgen zijn in de echte gegevens.
De hybride aanpak combineert echte en synthetische gegevens, waarbij willekeurige echte gegevensrecords worden gekoppeld aan vergelijkbare synthetische gegevensrecords. Dit biedt een goede combinatie van voordelen, waardoor uitgebreide modeltraining wordt gegarandeerd en de privacy wordt verbeterd. Het vereist echter ook meer verwerkingstijd en geheugen, en het beheer van de integratie van echte en synthetische gegevens kan een complexe taak zijn.
Synthetische gegevens hebben bepaalde overeenkomsten met het concept van augmented gegevens, maar er zijn verschillende belangrijke verschillen:
Augmented gegevens omvatten het verbeteren van bestaande gegevenssets uit de praktijk. Deze methode breidt gegevenssets uit zonder volledig nieuwe gegevens te genereren (bijvoorbeeld door beeldgegevens te roteren of te verhelderen), waardoor het nuttig is voor het verbeteren van AI-training zonder extra echte gegevens te verzamelen. Het pakt privacyproblemen of gegevensvooroordelen echter niet effectief aan en het is nog steeds afhankelijk van aanzienlijke hoeveelheden echte gegevens om te functioneren.
Geanonimiseerde gegevens daarentegen verwijderen of verhullen persoonlijke gegevens uit echte gegevenssets om de privacy te beschermen. Hoewel dit helpt te voldoen aan wettelijke vereisten en privacyrisico's vermindert, kan het nog steeds onderliggende vooroordelen behouden en mogelijk niet alle gevoelige informatie volledig verwijderen.
In tegenstelling tot deze andere benaderingen worden synthetische gegevens volledig gegenereerd door algoritmen om de statistische eigenschappen van gegevens uit de praktijk na te bootsen zonder werkelijke gegevenspunten te gebruiken. Deze aanpak biedt een completere privacybescherming en maakt het mogelijk diverse, onbevooroordeelde gegevenssets te creëren die zijn afgestemd op specifieke behoeften. Dit maakt synthetische gegevens de meest veelzijdige en ethische oplossing voor AI-training die momenteel beschikbaar is.
Werken met gegevens die overeenkomen met de eigenschappen van echte gegevens zonder verbinding te maken met specifieke echte bronnen biedt veel voordelen. Dit zijn enkele van de meest noemenswaardige voordelen:
Synthetische gegevens zijn ontworpen om foutloos en consistent te zijn. Door onnauwkeurigheden en inconsistenties in echte gegevens te elimineren, zorgen synthetische gegevens voor hoogstaande invoer, wat leidt tot nauwkeurigere AI-modellen.
Synthetische gegevens elimineren risico's met betrekking tot gecompromitteerde persoonsgegevens. Het voldoet aan de privacyvoorschriften en vermindert het risico op datalekken.
Synthetische gegevens kunnen zeer snel in enorme hoeveelheden worden gegenereerd. Deze schaalbaarheid zorgt ervoor dat organisaties hun modellen voortdurend kunnen verfijnen en verbeteren zonder de beperkingen van beperkte gegevens.
Het genereren van synthetische gegevens is vaak goedkoper dan het verzamelen en aanmerken van echte gegevens. Dit maakt het een aantrekkelijke optie voor organisaties die hun AI willen optimaliseren, maar ook beperkt worden door strikte budgetten.
Synthetische gegevens kunnen worden gemaakt om vooroordelen die inherent zijn aan echte gegevens aan te pakken en te beperken. Dit helpt bij het ontwikkelen van eerlijkere AI-systemen die evenrediger presteren in verschillende demografische groepen en scenario's.
Synthetische gegevens kunnen worden afgestemd op specifieke behoeften, zodat ze relevant en nauwkeurig zijn voor de beoogde toepassing. Aanpassing maakt het mogelijk gegevens te creëren die exact overeenkomen met de vereisten van specifieke AI-modellen.
Gebruikers kunnen de parameters voor gegevensgeneratie dicteren, zodat de gegevensset aan specifieke vereisten voldoet. Dit maakt het voor bedrijven mogelijk om gegevens te maken die precies aansluiten op de behoeften van hun AI-model, wat leidt tot effectievere en doelgerichte oplossingen.
Synthetische gegevens omvatten inherente markeringen, waardoor er minder handmatige aantekeningen nodig zijn. Automatisering van markeringen versnelt het gegevensvoorbereidingsproces en verlaagt de arbeidskosten.
Synthetische gegevens kunnen veel sneller worden geproduceerd dan traditionele methoden voor gegevensverzameling. Door de ontwikkeling en implementatie van AI-modellen te versnellen, kunnen bedrijven hun volledig getrainde AI-oplossingen sneller laten werken dan anders mogelijk zou zijn.
Naast de hierboven vermelde voordelen bieden synthetische gegevens specifieke voordelen voor modellen met machine learning (ML). Machine learning is nog meer dan veel andere AI-methoden afhankelijk van enorme hoeveelheden trainingsgegevens: gegevens die sneller en tegen lagere kosten kunnen worden geleverd wanneer ze synthetisch worden gegenereerd.
Een ander gebied waar synthetische gegevens van bijzonder belang zijn voor machine learning is de ontwikkeling van gegevensopslagplaatsen voor ML-modellen voorafgaand aan de training door middel van transfer learning. Dit houdt in dat trainingsgegevens worden hergebruikt voor andere, gerelateerde taken. Nieuwe ML-modellen kunnen een voorsprong krijgen in plaats van vanaf nul te beginnen. Ze worden vooraf getraind met behulp van transfer learning en bevatten vervolgens aanvullende synthetische gegevens om hun processen te verfijnen.
Synthetische gegevens bieden talloze voordelen, maar brengen ook verschillende uitdagingen met zich mee. Om op de beste manier van synthetische gegevens te profiteren, moet je rekening houden met de volgende hindernissen en bijbehorende oplossingen:
Zorgen dat synthetische gegevens de werkelijke omstandigheden nauwkeurig weergeven, kan ingewikkeld zijn. Als de gegenereerde gegevens niet betrouwbaar zijn, kan dat leiden tot slechte modelprestaties en onnauwkeurige voorspellingen. Organisaties moeten geavanceerde generatieve modellen gebruiken en de synthetische gegevens continu valideren aan de hand van gegevenssets uit de praktijk om de betrouwbaarheid ervan te verbeteren.
Synthetische gegevens zijn een weergave van hoe de organisatie of het generatieve model denkt dat de gegevens eruit moeten zien en het is mogelijk dat zeldzame events of uitschieters niet effectief worden vastgelegd. Helaas kunnen deze uitschieters cruciaal zijn voor de training van effectieve modellen, met name op een gebied als fraudedetectie. Door technieken toe te passen om uitschieters specifiek te modelleren en op te nemen, kunnen ze worden vertegenwoordigd in de synthetische gegevenssets.
Het maken van hoogwaardige synthetische gegevens vereist veel expertise, tijd en moeite. Het ontwikkelen van algoritmen die realistische gegevens genereren, vereist een diepgaand inzicht en zorgvuldige afstemming, wat veel middelen kan kosten. Sommige organisaties beschikken mogelijk niet over de middelen om aan deze vereisten te voldoen. In dat geval zouden ze moeten investeren in de training van gegevenswetenschappers en geautomatiseerde tools moeten gebruiken om het proces van gegevens genereren te stroomlijnen.
Bij belanghebbenden die meer vertrouwd zijn met echte gegevens kan weerstand bestaan tegen het gebruik van synthetische gegevens. Om gebruikers te overtuigen van het nut en de waarde van synthetische gegevens, is voorlichting en een duidelijk bewijs van de voordelen ervan nodig.
Het behoud van de kwaliteit en consistentie van synthetische gegevens is essentieel. Door grondige kwaliteitsborgingsprocessen zoals regelmatige audits en feedbackmomenten te implementeren, kunnen bedrijven zorgen dat hun gegevens voldoen aan de vereiste normen.
Synthetische gegevens kunnen worden gebruikt in verschillende vormen, elk voor verschillende toepassingen en vereisten in machine learning en AI-ontwikkeling. Een aantal voorbeelden hiervan zijn:
Dit omvat synthetisch gegenereerde tekst die wordt gebruikt voor het trainen van AI-chatbots, taalmodellen en vertaalalgoritmen. Door kunstmatige gesprekken en documenten te maken, kunnen ontwikkelaars de mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking (NLP) verbeteren.
Dit type synthetische gegevens bestaat uit synthetische gegevenstabellen die worden gebruikt voor gegevensanalyse, financiële modellering en training van machine learning. Ze repliceren de structuur en statistische kenmerken van gegevenssets in tabelvorm uit de praktijk, wat ze waardevol maakt voor voorspellende modellering en risicobeoordeling.
Mediagegevens omvatten synthetische afbeeldingen, audio en video die zijn gemaakt met behulp van computergraphics en beeldverwerkingsalgoritmen. Ze worden veel gebruikt in toepassingen zoals computervisie, beeldherkenning en autonome systeemtraining.
Ongestructureerde gegevens omvatten een verscheidenheid aan gegevenstypen, waaronder tekst, afbeeldingen, video en audio die geen vooraf gedefinieerde indeling volgen. Synthetische ongestructureerde gegevens zijn met name nuttig voor het trainen van AI-modellen op gebieden als computervisie, spraakherkenning en natuurlijk taalbegrip, waarbij het systeem in staat moet zijn om patronen te vinden in schijnbaar willekeurige gegevenssets.
Synthetische gegevens worden al gebruikt in verschillende branches over de hele wereld en bieden oplossingen voor verschillende uitdagingen op het gebied van AI-training. Hieronder volgen enkele van de meest effectieve use cases van synthetische gegevens:
Met synthetische gegevens kunnen grote gegevenssets gemaakt worden voor het trainen van AI-modellen in medische diagnostiek, onderzoek en behandelingsplanning, terwijl de noodzakelijke vertrouwelijkheid van echte patiënten wordt beschermd.
Door kunstmatige gegevenssets te gebruiken, wordt de privacy van personen beschermd en worden inzichten gebaseerd op gegevens mogelijk. Daardoor kunnen organisaties gemakkelijker voldoen aan wetten, voorschriften en beleidsregels inzake gegevensprivacy.
Banken en andere financiële organisaties gebruiken synthetische gegevens voor fraudedetectie, risicobeheer en het ontwikkelen van modellen voor kredietrisico's.
Synthetische gegevens worden gebruikt voor het simuleren en trainen van autonome voertuigen om hun veiligheid en efficiëntie te verbeteren door uiteenlopende rijscenario's te leveren zonder de risico's van testen in de praktijk.
Modellen die met synthetische gegevens zijn getraind, kunnen natuurrampen simuleren en risico's beoordelen ruim voordat die zich voordoen om de paraatheid bij rampen te verbeteren en risicobeperkende strategieën op te stellen.
Met behulp van synthetische gegevens kunnen realistische testscenario's worden gemaakt, zodat softwareontwikkelaars toepassingen kunnen testen en verbeteren zonder echte productiegegevens te hoeven gebruiken.
Allerlei retailers gebruiken synthetische gegevens om voorraadbeheer te optimaliseren, klantgedrag te analyseren en marketingstrategieën te personaliseren voor een betere doelgroepbenadering. Synthetische gegevens helpen ook om aanbevelingssystemen te verbeteren en verkooptrends te voorspellen.
Ze helpen bij precisielandbouw door gewasgroeipatronen, weersinvloeden en plagen te simuleren om de oogst en het resourcebeheer te verbeteren. Synthetische gegevens in computervisie verbeteren het vermogen van AI om verschillende soorten planten en zaden te identificeren voor gebruik in groeimodellen en de detectie van gewasziekten.
Synthetische gegevens worden gebruikt om productieprocessen te simuleren, activiteiten te optimaliseren en onderhoudsbehoeften van apparatuur te voorspellen om de efficiëntie te verbeteren en downtime in productiebedrijven te verminderen.
Het proces van het genereren van synthetische gegevens varieert afhankelijk van de tools, de algoritmen en de specifieke use cases. Dit zijn drie veelgebruikte technieken voor het maken van synthetische gegevens:
Deze methode omvat het willekeurig selecteren van getallen uit een vooraf gedefinieerde verdeling, zoals gaussverdelingen of uniforme verdelingen. Over het algemeen wordt hiermee niet dezelfde complexiteit van gegevens uit de praktijk vastgelegd, maar deze methode biedt een eenvoudige manier om gegevens te genereren met vergelijkbare statistische eigenschappen. Dat is handig voor initiële modeltests en eenvoudige simulaties.
Deze techniek simuleert interacties tussen autonome agents binnen een systeem, zoals mensen, mobiele telefoons of computerprogramma's. Elke agent werkt op basis van vooraf gedefinieerde regels en kan communiceren met andere agents, waardoor onderzoekers complexe systemen en gedragingen kunnen bestuderen.
Geavanceerde algoritmen zoals diffusiemodellen genereren synthetische gegevens door de statistische eigenschappen van gegevenssets uit de praktijk te leren. Deze modellen trainen met werkelijke gegevens om patronen en relaties te begrijpen, zodat ze nieuwe, vergelijkbare gegevens kunnen maken. Diffusiemodellen zijn zeer effectief in het produceren van hoogwaardige, realistische synthetische gegevenssets, waardoor ze waardevol zijn voor het trainen en testen van AI-modellen.
Als het om AI-trainingsgegevens gaat, is 'echt' niet altijd de beste optie. Synthetische gegevens bieden betere schaalbaarheid, hogere gegevenskwaliteit, minder vooroordelen en lagere kosten terwijl ze de eigenschappen (maar niet de gevoelige details) van echte gegevenspunten weerspiegelen. Dat maakt ze een waardevolle asset voor bedrijven die geavanceerde AI-mogelijkheden willen benutten.
ServiceNow loopt voorop in het toepassen van AI-oplossingen voor bedrijfsbehoeften en biedt een uitgebreid pakket AI-mogelijkheden via het krachtige ServiceNow AI Platform®. ServiceNow stelt organisaties in staat een intelligentere en autonomere aanpak van hun activiteiten te kiezen met de nieuwste AI-technologie, zoals machine learning-frameworks, natuurlijke taalverwerking, voorspellende analyse en meer. De uitgebreide generatieve AI-mogelijkheden van ServiceNow bieden je via de toepassing ServiceNow Otto alles wat je nodig hebt om de gegevens voor je AI-systemen te produceren. Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog voor meer informatie!
