Elk artificial intelligence-model is afhankelijk van enorme hoeveelheden gegevens om effectief te functioneren. Hoe diverser en uitgebreider de gegevensset, hoe beter de AI kan leren, zich aanpassen en presteren. De training van bruikbare AI-modellen vraagt daardoor om grote hoeveelheden hoogwaardige gegevens. Dat kan tot problemen leiden. Gegevens kunnen moeilijk te verkrijgen zijn. Traditionele methoden voor gegevensverzameling zijn vaak tijdrovend en kostbaar en kunnen zelfs problemen met betrekking tot privacy en vooringenomenheid met zich meebrengen. Om deze en andere problemen te voorkomen, gebruiken bedrijven die met AI werken een gesimuleerde bron waarmee ze hun intelligente systemen trainen: synthetische gegevens.
Synthetische gegevens zijn kunstmatig gegenereerde gegevens die gegevens uit de praktijk nabootsen. Ze bieden een oplossing voor veel problemen die gepaard gaan met het gebruik van echte gegevens. Door modellen voor geavanceerde generatieve AI (GenAI) te gebruiken, bieden synthetische gegevens een veelzijdig en ethisch alternatief dat de ontwikkeling van AI kan verbeteren zonder de risico's die vaak met de training van AI verbonden zijn.
Alvorens verder in de materie te duiken, is het goed om kort aan te geven hoe synthetische gegevens verschillen van echte gegevens:
- Synthetische gegevens worden kunstmatig gegenereerd met dezelfde statistische eigenschappen als gegevens uit de praktijk. Ze bevatten geen werkelijke gegevenspunten die correleren met informatie uit de praktijk.
- Echte gegevens worden verzameld van events, personen en interacties uit de praktijk en de gegevenspunten daarvan bevatten echte informatie die van gevoelige aard kan zijn. .
Door correct gegenereerde synthetische gegevens te gebruiken, krijgen bedrijven de voordelen van uitgebreide gegevenstraining zonder het risico te lopen echte gegevens te openbaren of vooringenomen of irrelevante informatie in hun trainingsgegevenssets op te nemen.
Het gebruik van gesimuleerde gegevens gaat terug naar de jaren veertig, toen Monte-Carlosimulaties op grote schaal werden toegepast in het Manhattanproject om complexe waarschijnlijkheidsscenario's te modelleren. Dit baanbrekende werk vormde de basis voor het gebruik van kunstmatige gegevens om omstandigheden uit de praktijk te repliceren. In de jaren negentig werden gesimuleerde gegevens geregeld gebruikt in statistische analyses en computergraphics, met toepassingen in de lucht-, ruimtevaart- en automobieltechniek om systemen onder uiteenlopende hypothetische omstandigheden te testen.
In de jaren 2000 en daarna steeg de vraag naar grotere, gevarieerdere gegevenssets en daardoor werden de beperkingen van gegevens uit de praktijk duidelijk. Onderzoekers wendden zich tot generatieve modellen zoals Generative Adversarial Networks (GAN's) en variationele auto-encoders (VAE's) om zeer betrouwbare synthetische gegevens te produceren door te leren van echte gegevensvoorbeelden. Tegenwoordig zijn synthetische gegevens een essentiële tool om AI-systemen op een gecontroleerde, schaalbare en risicovrije manier te trainen en te testen.
Synthetische gegevens zijn geen alles-of-nietsoplossing: organisaties kunnen zelf kiezen hoeveel synthetische gegevens ze in hun trainingssets willen opnemen. Dat heeft geleid tot drie verschillende categorieën of soorten synthetische gegevensinvoer:
Zoals de naam al doet vermoeden, gebruikt dit type gegevenssets geen echte gegevens maar vertrouwt het volledig op algoritmen om synthetische gegevens met statistische eigenschappen uit de praktijk te genereren. Volledig synthetische gegevens bieden de sterkste privacybescherming (omdat ze geen echte persoonsgegevens bevatten), elimineren risico's die samenhangen met vooringenomenheid (door gegevenssets te maken die eerlijk en representatief zijn) en zijn zeer flexibel. Helaas missen ze ook sommige nuances van echte gegevens, wat mogelijk van invloed is op de prestaties van het model in toepassingen in de praktijk.
Deze benadering vervangt slechts een deel van de gevoelige kenmerken door synthetische waarden en behoudt een deel van de werkelijke gegevens. Hierbij wordt een balans gezocht tussen privacy en veiligheid enerzijds en het bewaren van waardevolle echte gegevenskenmerken anderzijds. Bij deze aanpak is er nog een klein risico op het lekken van informatie en kan er vooringenomenheid verborgen blijven in de echte gegevens.
De hybride aanpak combineert echte en synthetische gegevens, waarbij willekeurige echte en vergelijkbare synthetische gegevensrecords worden gekoppeld. Dit biedt een goede combinatie van voordelen, waardoor uitgebreide modeltraining wordt gegarandeerd en de privacy wordt verbeterd. Het vereist ook meer verwerkingstijd en geheugen. Bovendien kan het beheren van de integratie van echte en synthetische gegevens een complexe taak zijn.
Synthetische gegevens hebben bepaalde overeenkomsten met het concept van uitgebreide gegevens, maar er zijn enkele belangrijke verschillen:
Voor uitgebreide gegevens moeten bestaande gegevenssets uit de praktijk verbeterd worden. Deze methode breidt gegevenssets uit zonder volledig nieuwe gegevens te genereren (bijvoorbeeld door beeldgegevens te roteren of helderder te maken), waardoor het nuttig is voor het verbeteren van AI-training zonder extra echte gegevens te verzamelen. Maar problemen met de privacy en vooringenomenheid in de gegevens worden er niet mee opgelost en er zijn nog steeds grote hoeveelheden gegevens uit de praktijk voor nodig.
Geanonimiseerde gegevens daarentegen verwijderen of verhullen persoonlijke gegevens uit echte gegevenssets om de privacy te beschermen. Dat helpt om te voldoen aan wettelijke vereisten en vermindert privacyrisico's, maar onderliggende vooringenomenheid kan in stand blijven en mogelijk worden niet alle gevoelige gegevens volledig verwijderd.
In tegenstelling tot deze andere methoden 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 methode biedt een completere privacybescherming en maakt het mogelijk om diverse gegevenssets zonder vooringenomenheid te creëren die zijn afgestemd op specifieke behoeften. Daardoor zijn 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 voor bedrijven:
Synthetische gegevens zijn zo ontworpen dat ze foutloos en consistent zijn. Door onnauwkeurigheden en inconsistenties in gegevens uit de praktijk te elimineren, zorgen synthetische gegevens voor hoogwaardige invoer en daardoor nauwkeurigere AI-modellen.
Synthetische gegevens elimineren risico's die verbonden zijn aan gecompromitteerde persoonlijke gegevens. Ze voldoen aan de privacyvoorschriften en verminderen het risico op gegevenslekken.
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 restricties van beperkte gegevens.
Het genereren van synthetische gegevens is vaak goedkoper dan het verzamelen en labelen van echte gegevens. Daardoor is dit een aantrekkelijke optie voor organisaties die hun AI willen optimaliseren binnen beperkte budgetten.
Synthetische gegevens kunnen worden geproduceerd om de inherente vooringenomenheid van gegevens uit de praktijk aan te pakken en te beperken. Dit helpt bij het ontwikkelen van eerlijkere AI-systemen die gelijkwaardiger 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 om gegevens te produceren die exact overeenkomen met de vereisten van bepaalde AI-modellen.
Gebruikers kunnen de parameters voor het genereren van gegevens bepalen, zodat de gegevensset aan specifieke vereisten voldoet. Dit maakt het voor bedrijven mogelijk om gegevens te creëren die precies aansluiten op de behoeften van hun AI-model, wat leidt tot effectievere en doelgerichtere oplossingen.
Synthetische gegevens bevatten inherente labels, waardoor handmatige aantekeningen minder nodig zijn. Automatisering van labels versnelt het voorbereidingsproces van gegevens 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 aan het werk zetten dan anders mogelijk zou zijn.
Naast de hierboven genoemde voordelen bieden synthetische gegevens specifieke voordelen voor modellen voor machine learning (ML). Machine learning is nog sterker dan veel andere AI-benaderingen afhankelijk van enorme hoeveelheden trainingsgegevens, gegevens die sneller en goedkoper kunnen worden geleverd wanneer ze synthetisch gegenereerd worden.
Een ander gebied waar synthetische gegevens van grote betekenis zijn voor machine learning, is de ontwikkeling van gegevensopslagplaatsen voor het vooraf trainen van ML-modellen door middel van transfer learning. Daarbij worden trainingsgegevens hergebruikt voor andere, gerelateerde taken. Nieuwe ML-modellen hoeven niet helemaal vanaf nul te beginnen, maar kunnen vooraf getraind worden door middel van transfer learning en vervolgens aanvullende synthetische gegevens opnemen om hun processen te verfijnen.
Synthetische gegevens bieden talloze voordelen, maar brengen ook diverse uitdagingen met zich mee. Houd rekening met de volgende obstakels en zorg dat je weet hoe je ze kunt verhelpen, zodat synthetische gegevens het beste resultaat opleveren:
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 resources kan kosten. Sommige organisaties beschikken mogelijk niet over de resources om aan deze vereisten te voldoen. In dat geval zouden ze moeten investeren in training voor gegevenswetenschappers en geautomatiseerde tools gebruiken om het proces van het genereren van gegevens 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 feedbacklussen 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. Voorbeelden 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 Natural Language Understanding, waar 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 vooringenomenheid 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 Now 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. En met de uitgebreide generatieve AI-mogelijkheden van ServiceNow via de toepassing Now Assist heb je alles wat je nodig hebt om de gegevens voor je AI-systemen te produceren. Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog voor meer informatie!
