داده مصنوعی یا Synthetic Data چیست؟

داده مصنوعی چیست؟ داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) که در دیتا ساینس و ماشین لرنینگ استفاده می‌شود به داده‌های تولیدشده مصنوعی اشاره می‌کند. این دسته از داده‌ها به محققان و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد الگوریتم‌ها را بدون به‌خطرانداختن حریم خصوصی یا امنیت داده‌های دنیای واقعی آزمایش کنند و بهبود بخشند.

داده مصنوعی چیست؟

داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) اساساً داده‌هایی هستند که به‌صورت الگوریتمی ایجاد می‌شوند. طراحی شده‌اند تا ویژگی‌های داده‌های دنیای واقعی را بدون هیچ گونه اطلاعات واقعی تقلید کند. داده‌های مصنوعی که به‌طور گسترده در دیتا ساینس (Data Science) و ماشین لرنینگ (Machine Learning) استفاده می‌شوند الگوریتم‌ها را قادر می‌کنند بدون به‌خطرانداختن حریم خصوصی یا امنیت داده‌های دنیای واقعی، آزمایش و بهبود یابند؛ همچنین می‌توان از آن برای تقویت مجموعه داده‌های موجود استفاده کرد، به‌خصوص در مواردی که داده‌های اصلی محدود یا مغرضانه هستند.

تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از روش‌های آماری، یادگیری ماشین یا ترکیبی از هر دو برای تولید داده‌هایی که ساختار و الگوهای موجود در داده‌های اصلی را منعکس می‌کنند انجام می‌شود؛ برای مثال، شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) که در آن دو شبکه عصبی با یکدیگر رقابت می‌کنند، اغلب برای این کار استفاده می‌شود. GANs به‌این شکل کار می‌کند که یک شبکه مولد نمونه‌های داده مصنوعی را ایجاد می‌کند، درحالی‌که دیگری، متمایزکننده، آن‌ها را از نظر اعتبار ارزیابی می‌کند. ازطریق این فرایند، مولد یاد می‌گیرد که داده‌های واقعی‌تر و بیشتر تولید کند. چندین ابزار تجاری نیز وجود دارد که می‌توان از آن‌ها برای تولید داده‌های مصنوعی استفاده کرد، مانند MOSTLY AI و Hazy.

پیشنهاد می‌کنیم درباره الگوریتم GANs هم مطالعه کنید.

نمونه‌هایی از برنامه‌های کاربردی داده مصنوعی در دنیای واقعی

داده‌های مصنوعی کاربرد‌هایی را در حوزه‌های مختلف دارند که در این بخش به چند مورد آن اشاره می‌کنیم:

وسایل نقلیه خودران

شرکت‌هایی مانند Waymo و Tesla از داده‌های مصنوعی برای آموزش الگوریتم‌های خودران خود استفاده می‌کنند. آن‌ها محیط‌های مجازی ایجاد می‌کنند که سناریوهای دنیای واقعی را تقلید می‌کنند و به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهند تا نحوه واکنش در موقعیت‌های مختلف را بدون خطر آزمایش در دنیای واقعی بیاموزند.

پزشکی

داده‌های مصنوعی برای تولید پرونده‌های بهداشتی برای اهداف تحقیقاتی استفاده می‌شوند. این به محققان اجازه می‌دهد تا با داده‌هایی کار کنند که ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی بیمار را بدون به‌خطرانداختن حریم خصوصی بیمار حفظ می‌کند؛ برای مثال، از داده‌ مصنوعی را می‌توان برای تولید تصویرهای واقعی از اندام‌ها یا بافت‌ها استفاده کرد که سپس می‌تواند برای آموزش الگوریتم‌هایی برای تشخیص الگوها و تشخیص ناهنجاری‌ها در تصاویر واقعی بیمار استفاده شود. این امکان تشخیص دقیق‌تر و کارآمدتر و برنامه‌ریزی درمانی را بدون نیاز به مقدارهای زیادی از داده‌های واقعی بیمار فراهم می‌کند.

مالی

داده‌های مصنوعی برای شبیه‌سازی بازارهای مالی استفاده می‌شوند و امکان آزمایش استراتژی‌های معاملاتی و مدل‌های ریسک را بدون نیاز به داده‌های واقعی بازار فراهم می‌کند؛ برای مثال، در مدل‌سازی ریسک اعتباری، داده‌های مصنوعی می‌توانند برای شبیه‌سازی ویژگی‌های وام‌گیرنده و رفتار اعتباری از استفاده شوند. درنتیجه به وام‌دهندگان اجازه داده می‌شود تا ریسک مدل‌های اعتباری خود را بدون افشای اطلاعات حساس مشتری آزمایش و اصلاح کنند. این می‌تواند به بهبود دقت امتیازدهی اعتباری و کاهش ریسک نکول برای وام‌دهندگان کمک کند.

ماشین لرنینگ

یکی از راه‌های بهبود کلی عملکرد و دقت مدل‌های ماشین لرنینگ استفاده از داده‌ مصنوعی است. این می‌تواند به رفع مشکلاتی مانند داده‌های نامتعادل و همچنین کاهش سوگیری در مجموعه داده‌های موجود کمک کند.

محدودیت‌های داده‌های مصنوعی چیست؟

به‌رغم مزیت‌هایی که دارند، داده‌های مصنوعی محدودیت‌هایی نیز دارند:

کیفیت

کیفیت داده‌های مصنوعی به الگوریتم‌های مورداستفاده برای تولید آن بستگی دارد. اگر الگوریتم‌ها به‌طور دقیق توزیع زیربنایی داده‌های دنیای واقعی را دریافت نکنند، داده‌های مصنوعی ممکن است نماینده خوبی از داده‌های واقعی نباشند.

سوگیری

داده‌های مصنوعی براساس فرضیه‌ها، الگوریتم‌ها یا مدل‌های خاصی تولید می‌شوند. اگر این مفروضات اساسی مغرضانه باشند یا سناریوهای دنیای واقعی را به‌طور دقیق منعکس نکنند، داده‌های مصنوعی ممکن است این سوگیری‌ها را به ارث ببرند. داده‌های مصنوعی مغرضانه می‌تواند به مدل‌ها یا پیش‌بینی‌های منحرف یا نادرست بینجامند.

ناتوانی در ثبت رویدادهای نادر

رویدادهای نادر یا نقاط پرت در داده‌های واقعی ممکن است به‌اندازه کافی در داده‌های مصنوعی ثبت نشوند. تولید داده‌ مصنوعی که به‌طور دقیق وقایع یا موارد بسیار نادر را نشان دهد می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. این محدودیت می‌تواند بر عملکرد مدل‌هایی که صرفاً روی داده‌های مصنوعی آموزش داده شده‌اند، هنگام رسیدگی به این موارد استثنایی تأثیر بگذارد.

پیچیدگی

تولید داده‌ مصنوعی با کیفیت بالا می‌تواند یک فرایند پیچیده باشد که به دانش پیشرفته تکنیک‌های ماشین لرنینگ و منابع محاسباتی درخور توجهی نیاز دارد.

نکته پایانی

طبق پیش‌بینی‌ها تا سال ۲۰۲۴، ۶۰ درصد از داده‌های مورداستفاده برای ایجاد ماشین لرنینگ و برنامه‌های کاربردی تحلیلی به‌طور مصنوعی تولید می‌شود. این روند به‌دلیل هزینه‌های بالا و نادربودن جمع‌آوری و تمیزکردن داده‌های دنیای واقعی است؛ برای مثال، داده‌های مربوط به کلاهبرداری بانکی، سرطان سینه، اتومبیل‌های خودران و حملات بدافزار در دنیای واقعی به‌سختی به دست می‌آیند. حتی اگر داده‌ها را به دست آورید، تمیزکردن و پردازش آن‌ها برای استفاده در وظیفه‌های ماشین لرنینگ زمان و منابع زیادی می‌برد.

پرسش‌های متداول

داده مصنوعی چیست؟

داده‌های مصنوعی داده‌هایی هستند که الگوریتمی تولید می‌شوند و ویژگی‌های داده‌های دنیای واقعی را تقلید می‌کنند، بدون اینکه از اطلاعات واقعی استفاده شود.

چگونه داده‌های مصنوعی تولید می‌شوند؟

تولید داده‌های مصنوعی ازطریق روش‌های آماری، ماشین لرنینگ یا ترکیبی از هر دو انجام می‌گیرد؛ برای مثال، شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) برای این کار استفاده می‌شوند.

کاربردهای داده‌های مصنوعی چیست؟

داده‌های مصنوعی در حوزه‌هایی مانند وسایل نقلیه خودران، پزشکی، مالی و ماشین لرنینگ کاربردهای گسترده‌ای دارند.

محدودیت‌های داده‌های مصنوعی چیست؟

محدودیت‌های داده‌های مصنوعی شامل کیفیت، سوگیری، ناتوانی در ثبت رویدادهای نادر و پیچیدگی تولید داده‌های با کیفیت بالاست.

چرا استفاده از داده‌های مصنوعی در حال افزایش است؟

استفاده از داده‌های مصنوعی به‌دلیل هزینه‌های بالا و دشواری‌های مرتبط با جمع‌آوری و پردازش داده‌های دنیای واقعی در حال افزایش است.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده و یادگیری ماشین شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. شما، فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید یادگیری این دانش را همین امروز شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ