合成数据生成：概念、类型、工具与挑战

合成数据生成：概念、类型、工具与挑战

随着世界发生巨大变化，数据隐私与人工智能 (AI) 的交汇呈现出一种悖论。为了在两者之间找到完美的平衡，合成数据生成已经成为一种既尊重隐私又促进人工智能创新的好的解决方案。

什么是合成数据生成？

在数据科学和人工智能中，合成数据是指通过模仿真实数据的算法生成的数据集。

众所周知，训练人工智能模型需要大量的多模态数据集。与合成数据集相比，真实世界数据集源自实际事件，因为它们可以增强人工智能的可靠性和相关性。

合成数据在某种程度上可以说是“假数据”。复杂的算法可以模拟真实数据的底层结构。这些算法可以理解和复制它们所模仿的数据的分布、相关性和其他特征。

目前，合成数据为创建和检查 AI 模型和系统提供了机会，同时又不会危及人们的私人数据。这在医疗保健、金融或营销领域非常重要，因为这些领域的数据隐私保护规则非常严格，违反这些规则可能会产生严重后果。

合成数据的类型

• 完全合成数据：它与真实数据没有任何联系，完全由统计模型或算法生成，所有变量都是在不包含可识别信息的情况下产生的。
• 部分合成数据：部分合成数据保留了原始数据中的一些细节，但更改了敏感部分以保护隐私。它通过替换或修改可能泄露个人信息的某些字段，在真实数据和隐私之间找到了一个中间地带。
• 合成时间序列数据：这是指模拟一系列时间点数据的特定类型的合成数据。这可用于对股票价格、天气模式或传感器读数等序列进行建模。
• 合成文本数据：对于自然语言处理 (NLP) 任务，合成文本数据模仿人类语言，由句子、段落或文档组成。
• 合成图像数据：它就像照片、视频或模拟现实生活图像的 3D 模型。此类数据是为了计算机视觉数据集和应用程序。
• 合成音频数据：这些数据是为了模仿现实世界中的真实声音，甚至是语音。声音数据集和语音数据集可以训练人工智能系统识别语音或处理不同的音频分析工作，而无需录制真实声音。
• 合成表格数据：表格合成数据以行和列的形式组织，就像您在电子表格或关系数据库中看到的那样。它可用于回归、分类或聚类。
• 合成传感器数据：看起来像是来自不同类型传感器（如 GPS、加速度计或环境传感器）的数据。这种类型的合成数据对于测试和训练依赖传感器输入的 AI 系统非常有用。
• 合成组合数据：制作多模态合成数据。例如，带有图片的文本或传感器详细信息，以复制具有多种模式的复杂场景。

如何从真实数据生成合成数据？

步骤 1 数据理解

首先充分了解真实数据集，例如分布、变量之间的关系、缺失的数据元素和极值。

步骤2 数据预处理

删除或填补缺失值、纠正错误并标准化数据格式。

此外，删除或加密任何个人身份信息（PII）以确保隐私。

步骤3 特征选择

确定哪些特征包含需要屏蔽或更改的敏感信息。

选择可用于合成数据生成的特征，或者稍加更改。

步骤 4 统计建模

使用统计方法对数据集中每个特征的分布进行建模。

分析特征之间的关系（例如，相关性，因果关系）并进行相应的建模。

步骤 5 选择合成数据生成技术

• 采样：通过从建模分布中抽取样本来生成合成数据。
• 机器学习 (ML) 模型
• 决策树：用于为分类或回归任务建模并生成合成数据。
• 深度学习：采用更复杂的模型，如生成预训练变压器（GPT）、生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）来生成复杂的合成数据集。

步骤 6 合成数据创建

通过从建模的分布和关系中采样来创建新的数据点。

确保合成数据保留原始数据的统计特性。

步骤 7 后期处理

通过添加细微的差别并避免暗示人为创建的一致模式来改变合成数据。

检查合成数据以确认其不包含任何可重新识别的个人信息。

步骤 8 验证和实用性评估

使用真实数据验证合成数据以确保其保留匹配的统计元素。

评估合成数据在其特定用途中的有用性，例如测试机器学习模型或数据分析。

步骤 9 迭代细化

验证过程有助于通过使用反馈来创建更好的合成数据来增强生成模型。

第 10 步 记录和透明度

记录虚假数据的生成方式，保存有关所应用模型和技术的详细信息。

明确合成数据的应用，特别是在与第三方共享或在影响最终用户的应用程序中使用时。

合成数据生成工具

付费合成数据生成工具

• 原子化
• 功能：Datomize 专门创建与真实数据在统计上相同的合成数据孪生，从而允许分析保持隐私。
• 应用：金融、医疗保健和任何其他需要高保真合成数据进行分析或机器学习的领域。
• 综合
• 功能：提供生成合成数据的综合平台，包括数据增强、协作和安全共享。
• 应用：该平台可用于电子商务、金融和医疗保健等许多领域，用于创建多样化、有代表性的数据集。
• 大部分.AI
• 功能：专注于隐私优先的合成数据生成，它从真实数据中提取模式来创建新的数据集而不显示机密信息。
• 应用：对银行和保险等行业特别有益。
• 朦胧
• 功能：Hazy 无需使用真实客户数据即可生成用于训练金融行业 ML 模型的合成数据。
• 应用：金融科技组织和银行可以将 Hazy 纳入其分析流程，防止欺诈并保护隐私。
• Sogeti公司
• 功能：提供基于认知的解决方案，采用人工数据放大器技术进行数据合成和处理。
• 应用：它可以用于医疗保健或制造业等各个行业，因为他们需要通过组合复杂数据来进行预测。
• 渲染.AI
• 功能：为卫星成像、机器人和自动驾驶汽车等行业生成基于物理的合成数据集。
• 应用：非常适合从事需要准确和多样化数据集的高风险项目的工程师和数据科学家。

免费合成数据生成工具

• Scikit学习
• 功能：Python 中流行的 ML 库，还提供用于生成简单合成数据的工具。
• 应用：适合学习、原型设计或生成回归、分类和聚类任务的基本数据集。
• Numpy/Pandas
• 功能：这两个也是 Python 库。它们可用于生成和操作合成数字和表格数据。
• 应用：科学计算、数据分析以及创建统计建模的数据集。
• 基因工程
• 功能：允许生成分类数据，例如随机姓名、电话号码和电子邮件地址。
• 应用：社会科学、客户分析以及任何需要分类数据的领域中的合成数据集。
• GAN 剖析
• 功能：生成图像并允许用户理解和管理生成过程的 GAN 模型。
• 应用：适用于从事计算机视觉任务并需要精确控制合成图像生成的研究人员和开发人员。
• TensorFlow 数据集
• 功能：它附带一组可与 TensorFlow 一起使用的数据集，其中包括一些用于训练 ML 模型的合成数据集。
• 应用：开发人员和研究人员使用 TensorFlow 来访问多样化且准备好的数据集。

机器学习的合成数据

与真实世界的数据相比，合成数据对机器学习也有帮助。

1. 隐私保护：合成数据不包含个人信息，因此可以用于保护隐私的AI模型训练。
   2.数据稀缺性：有些领域包含稀缺的真实数据。合成数据可以提供训练复杂模型所需的数据量。
2. 减少偏见：经过精心设计生成的合成数据可以帮助降低现实世界数据集中的偏差，从而促进更公平的人工智能模型。
   4.多样性和包容性：合成数据生成有可能通过纳入代表性不足的群体或情况来提高人工智能模型的多样性和包容性。
   5.费用：与收集、清理和标记真实世界数据相比，创建合成数据的成本较低。
   6、实验：合成数据允许进行更多的实验和快速原型设计，而无需承担利用真实数据的风险。
3. 监管合规性：合成数据可帮助组织满足 GDPR 等数据保护法规的要求，因为它不使用敏感的个人数据。
   8.探索性分析：合成数据可用于调查世界上实际数据中可能不存在的情况和特殊情况。

合成数据生成的当前挑战

前进的道路总是充满挑战。合成数据生成也是如此。

主要问题之一是制作统计上可比、上下文和语义上相似的合成数据。在数据中的细微差别都可能显著影响模型性能的任务中，这一点很重要。

此外，生成允许机器学习模型在各种现实场景中很好地推广的数据也具有挑战性。然而，确保合成数据不具有或产生偏差可能很困难。

从长远来看，在混合模型中找到合成数据和真实数据的平衡点可能也具有挑战性。可能需要更复杂的方法来有效融合和利用这两种数据的优势。

人工智能革命中的合成数据

由于人工智能模型的复杂性和对更多训练数据的需求，合成数据的使用将会增加。合成数据有助于创建多样化和大型数据集，从而增强模型的稳健性和效率。

在某些领域，可能很难找到并收集来自世界的真实数据。当无法获得真实信息时，合成数据可以帮助填补空白。在某些情况下，这种方法可以提供自然数据集和虚构数据集的更均匀组合。

总体而言，随着技术的进步，合成数据可能会快速增加。这可能会导致更快的人工智能创新，而无需等待现实世界的数据收集。