البيانات التركيبية

البيانات التركيبية ودورها في عالم الذكاء الاصطناعي - الفوائد وحالات الاستخدام والأنواع والتحديات

القول المأثور الأخير لكون البيانات هي الزيت الجديد صحيح ، تمامًا مثل الوقود المعتاد ، أصبح من الصعب الحصول عليه.

بعد، بيانات العالم الحقيقي يغذي التعلم الآلي ومبادرات الذكاء الاصطناعي في أي مؤسسة. ومع ذلك ، فإن الحصول على بيانات تدريب عالية الجودة لمشاريعهم يمثل تحديًا. ذلك لأن عددًا قليلاً فقط من الشركات يمكنها الوصول إلى تدفق البيانات بينما تقوم الشركات الأخرى بعملها. وهذه البيانات التدريبية ذاتية الصنع والتي تسمى البيانات التركيبية فعالة وغير مكلفة ومتاحة.

لكن ما هو بالضبط البيانات الاصطناعية؟ كيف يمكن لأي شركة توليد هذه البيانات والتغلب على التحديات والاستفادة من مزاياها؟

ما هي البيانات التركيبية؟

البيانات التركيبية هي البيانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر والتي سرعان ما تصبح بديلاً لبيانات العالم الحقيقي. بدلاً من جمعها من وثائق العالم الحقيقي ، تولد خوارزميات الكمبيوتر بيانات تركيبية.

البيانات التركيبية مصطنعة ولدت عن طريق الخوارزميات أو عمليات المحاكاة الحاسوبية التي تعكس إحصائيًا أو رياضيًا بيانات العالم الحقيقي.

البيانات التركيبية ، وفقًا للبحث ، لها نفس الخصائص التنبؤية مثل البيانات الفعلية. يتم إنشاؤه عن طريق نمذجة الأنماط الإحصائية وخصائص بيانات العالم الحقيقي.

اتجاهات الصناعة؟

وفقًا غارتنر البحث ، يمكن أن تكون البيانات التركيبية أفضل لأغراض التدريب على الذكاء الاصطناعي. يُقترح أن البيانات التركيبية قد تكون في بعض الأحيان أكثر فائدة من البيانات الحقيقية التي يتم جمعها من أحداث أو أشخاص أو أشياء فعلية. هذه الكفاءة التركيبية للبيانات هي السبب التعلم العميق يستخدمه مطورو الشبكات العصبية بشكل متزايد لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة.

توقع تقرير عن البيانات التركيبية أنه بحلول عام 2030 ، يتم استخدام معظم البيانات نموذج التعلم الآلي ستكون أغراض التدريب عبارة عن بيانات تركيبية يتم إنشاؤها من خلال عمليات المحاكاة الحاسوبية والخوارزميات والنماذج الإحصائية والمزيد. ومع ذلك ، تمثل البيانات التركيبية أقل من 1٪ من بيانات السوق حاليًا ، ولكن حسب 2024 من المتوقع أن تساهم بأكثر من 60٪ من جميع البيانات المتولدة.

لماذا نستخدم البيانات التركيبية؟

مع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، تجد الشركات صعوبة في الحصول على كميات كبيرة من مجموعات البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج تعلم الآلة. ومع ذلك ، تساعد البيانات التركيبية علماء البيانات والمطورين في التغلب على هذه التحديات وتطوير نماذج ML ذات مصداقية عالية.

لكن لماذا نستخدم البيانات التركيبية؟

الوقت اللازم ل توليد بيانات اصطناعية أقل بكثير من الحصول على بيانات من أحداث أو أشياء حقيقية. يمكن للشركات الحصول على بيانات تركيبية وتطوير مجموعة بيانات مخصصة لمشروعها بسرعة أكبر من مجموعات البيانات المعتمدة في العالم الحقيقي. لذلك ، في غضون فترة وجيزة ، يمكن للشركات الحصول على بيانات عالية الجودة مشروحة ومعنونة.

على سبيل المثال ، افترض أنك بحاجة إلى بيانات حول الأحداث التي نادرًا ما تحدث أو تلك التي تحتوي على القليل جدًا من البيانات لتستمر. في هذه الحالة ، من الممكن إنشاء بيانات تركيبية بناءً على عينات بيانات واقعية ، خاصةً عندما تكون البيانات مطلوبة لحالات الحافة. ميزة أخرى لاستخدام البيانات التركيبية هي أنها تلغي مخاوف الخصوصية لأن البيانات لا تستند إلى أي شخص أو حدث موجود.

البيانات المعززة والمجهولة المصدر مقابل البيانات الاصطناعية

لا ينبغي الخلط بين البيانات التركيبية والبيانات المعززة. زيادة البيانات هي تقنية يستخدمها المطورون لإضافة مجموعة جديدة من البيانات إلى مجموعة بيانات موجودة. على سبيل المثال ، قد تقوم بتفتيح صورة أو اقتصاصها أو تدويرها.

بيانات مجهولة المصدر يزيل جميع معلومات المعرف الشخصي وفقًا للسياسات والمعايير الحكومية. لذلك ، تعد البيانات مجهولة المصدر بالغة الأهمية عند تطوير النماذج المالية أو نماذج الرعاية الصحية.

في حين أن البيانات مجهولة المصدر أو المعززة لا تعتبر جزءًا من البيانات الاصطناعية. لكن يمكن للمطورين صنع بيانات تركيبية. من خلال الجمع بين هاتين التقنيتين ، مثل مزج صورتين للسيارات ، يمكنك تطوير صورة اصطناعية جديدة تمامًا للسيارة.

أنواع البيانات التركيبية

أنواع البيانات التركيبية

يستخدم المطورون البيانات التركيبية لأنها تتيح لهم استخدام بيانات عالية الجودة تخفي المعلومات السرية الشخصية مع الاحتفاظ بالصفات الإحصائية لبيانات العالم الحقيقي. تنقسم البيانات التركيبية عمومًا إلى ثلاث فئات رئيسية:

  1. الاصطناعية بالكامل

    لا يحتوي على معلومات من البيانات الأصلية. بدلاً من ذلك ، يستخدم برنامج الكمبيوتر المولِّد للبيانات معلمات معينة من البيانات الأصلية ، مثل كثافة الميزة. بعد ذلك ، باستخدام مثل هذه الخاصية الواقعية ، فإنه يولد بشكل عشوائي كثافات الميزات المقدرة استنادًا إلى الأساليب التوليدية ، مما يضمن خصوصية البيانات الكاملة على حساب واقع البيانات.

  2. اصطناعي جزئيًا

    يستبدل بعض القيم المحددة للبيانات التركيبية ببيانات العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك ، تحل البيانات التركيبية جزئيًا محل بعض الفجوات الموجودة في البيانات الأصلية ، ويستخدم علماء البيانات منهجيات قائمة على النماذج لإنشاء هذه البيانات.

  3. مهجنة FXNUMX

    فهو يجمع بين بيانات العالم الحقيقي والبيانات التركيبية. يختار هذا النوع من البيانات سجلات عشوائية من مجموعة البيانات الأصلية ويستبدلها بسجلات تركيبية. يوفر مزايا البيانات التركيبية والاصطناعية جزئيًا من خلال الجمع بين خصوصية البيانات والمرافق.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

حالات الاستخدام للبيانات التركيبية؟

على الرغم من أن البيانات التركيبية تم إنشاؤها بواسطة خوارزمية الكمبيوتر ، إلا أنها تمثل بيانات حقيقية بدقة وموثوقية. علاوة على ذلك ، هناك العديد من حالات الاستخدام للبيانات التركيبية. ومع ذلك ، يتم الشعور باستخدامه بشكل حاد كبديل للبيانات الحساسة ، خاصة في البيئات غير الإنتاجية للتدريب والاختبار والتحليل. بعض أفضل حالات استخدام البيانات التركيبية هي:

التدريب

تعتمد إمكانية وجود نموذج ML دقيق وموثوق على البيانات التي يتم التدريب عليها. ويعتمد المطورون على البيانات التركيبية عندما تكون في العالم الحقيقي بيانات التدريب من الصعب الحصول عليها. نظرًا لأن البيانات التركيبية تزيد من قيمة بيانات العالم الحقيقي وتزيل غير العينات (الأحداث أو الأنماط النادرة) ، فإنها تساعد على زيادة كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي.
الاختبار

عندما يكون الاختبار المستند إلى البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتطوير نموذج ML ونجاحه ، يجب استخدام البيانات التركيبية. السبب في كون البيانات الاصطناعية أسهل في الاستخدام وأسرع في الحصول عليها من البيانات المستندة إلى القواعد. كما أنها قابلة للتطوير وموثوقة ومرنة.
تحليل الأداء

البيانات التركيبية خالية من التحيز الموجود عادة في بيانات العالم الحقيقي. يجعل البيانات التركيبية مجموعة بيانات مناسبة جدًا لاختبار الإجهاد لنماذج الذكاء الاصطناعي للأحداث النادرة. كما أنه يحلل سلوك نموذج البيانات الممكن.

مزايا البيانات التركيبية

يبحث علماء البيانات دائمًا عن بيانات عالية الجودة موثوقة ومتوازنة وخالية من التحيز وتمثل أنماطًا يمكن تحديدها. تتضمن بعض مزايا استخدام البيانات التركيبية ما يلي:

  • من الأسهل إنشاء البيانات التركيبية ، كما أنها تستغرق وقتًا أقل في التعليق التوضيحي ، كما أنها أكثر توازناً.
  • نظرًا لأن البيانات التركيبية تكمل بيانات العالم الحقيقي ، فإنها تجعل من السهل ملء فجوات البيانات في العالم الحقيقي
  • إنه قابل للتطوير ومرن ويضمن الخصوصية أو حماية المعلومات الشخصية.
  • إنه خالٍ من ازدواج البيانات والتحيز وعدم الدقة.
  • هناك إمكانية الوصول إلى البيانات المتعلقة بحالات الحافة أو الأحداث النادرة.
  • أصبح توليد البيانات أسرع وأرخص وأكثر دقة.

تحديات مجموعات البيانات التركيبية

على غرار أي منهجية جديدة لجمع البيانات ، حتى البيانات التركيبية تأتي مع تحديات.

أول التحدي الرئيسي هو أن البيانات التركيبية لا تأتي معها القيم المتطرفة. على الرغم من إزالتها من مجموعات البيانات ، فإن هذه القيم المتطرفة التي تحدث بشكل طبيعي والموجودة في بيانات العالم الحقيقي تساعد في تدريب نماذج ML بدقة.

جودة البيانات التركيبية يمكن أن تختلف في جميع أنحاء مجموعة البيانات. نظرًا لأن البيانات يتم إنشاؤها باستخدام بيانات البذور أو المدخلات ، فإن جودة البيانات التركيبية تعتمد على جودة بيانات البذور. إذا كان هناك تحيز في بيانات البذور ، فيمكنك الافتراض بأمان أنه سيكون هناك تحيز في البيانات النهائية.

يجب أن يتحقق المعلقون من البشر مجموعات البيانات التركيبية بشكل شامل لضمان الدقة باستخدام بعض طرق مراقبة الجودة.

طرق توليد البيانات التركيبية

طرق توليد البيانات التركيبية

يجب تطوير نموذج موثوق يمكنه محاكاة مجموعة البيانات الأصلية لتوليد بيانات تركيبية. بعد ذلك ، بناءً على نقاط البيانات الموجودة في مجموعة البيانات الحقيقية ، من الممكن إنشاء نقاط مماثلة في مجموعات البيانات التركيبية.

للقيام بذلك، علماء البيانات الاستفادة من الشبكات العصبية القادرة على إنشاء نقاط بيانات تركيبية مماثلة لتلك الموجودة في التوزيع الأصلي. بعض طرق توليد الشبكات العصبية للبيانات هي:

المُشفرات التلقائية المتغيرة

تأخذ أجهزة التشفير التلقائية المتغيرة أو VAEs التوزيع الأصلي وتحويله إلى توزيع كامن وتحويله مرة أخرى إلى الحالة الأصلية. تؤدي عملية التشفير وفك التشفير هذه إلى حدوث "خطأ إعادة بناء". هذه النماذج المولدة للبيانات غير الخاضعة للرقابة بارعة في تعلم البنية الفطرية لتوزيع البيانات وتطوير نموذج معقد.

شبكات الخصومة التوليدية

على عكس أجهزة التشفير التلقائية المتغيرة ، فإن النموذج غير الخاضع للإشراف ، أو شبكات الخصومة التوليدية ، أو GAN ، هو نموذج خاضع للإشراف يستخدم لتطوير تمثيلات بيانات واقعية ومفصلة للغاية. في هذه الطريقة ، اثنان الشبكات العصبية تم تدريبهم - ستقوم إحدى شبكات المولدات بإنشاء نقاط بيانات مزيفة ، وسيحاول المميّز الآخر تحديد نقاط البيانات الحقيقية والمزيفة.

بعد عدة جولات تدريبية ، سيصبح المولد بارعًا في إنشاء نقاط بيانات مزيفة وواقعية تمامًا لن يتمكن المميّز من تحديدها. يعمل GAN بشكل أفضل عند توليد مواد اصطناعية غير منظم البيانات. ومع ذلك ، إذا لم يتم إنشاؤها وتدريبها من قبل خبراء ، فيمكنها إنشاء نقاط بيانات مزيفة بكميات محدودة.

مجال الإشعاع العصبي

تُستخدم طريقة إنشاء البيانات التركيبية هذه عند إنشاء عروض جديدة لمشهد ثلاثي الأبعاد موجود جزئيًا. تقوم خوارزمية Neural Radiance Field أو NeRF بتحليل مجموعة من الصور ، وتحديد نقاط البيانات المحورية فيها ، وتقريب وإضافة وجهات نظر جديدة على الصور. من خلال النظر إلى صورة ثلاثية الأبعاد ثابتة كمشهد متحرك 3D ، فإنه يتنبأ بالمحتوى الكامل لكل فوكسل. من خلال الاتصال بالشبكة العصبية ، تملأ NeRF الجوانب المفقودة من الصورة في المشهد.

على الرغم من أن NeRF يعمل بشكل كبير ، إلا أنه بطيء في العرض والتدريب وقد ينتج عنه صور منخفضة الجودة غير قابلة للاستخدام.

لذا ، من أين يمكنك الحصول على بيانات تركيبية؟

حتى الآن ، لم يتمكن سوى عدد قليل من مزودي مجموعات البيانات التدريبية المتقدمة للغاية من تقديم بيانات تركيبية عالية الجودة. يمكنك الوصول إلى أدوات مفتوحة المصدر مثل خزنة البيانات التركيبية. ومع ذلك ، إذا كنت ترغب في الحصول على مجموعة بيانات موثوقة للغاية ، شيب هو المكان المناسب للذهاب إليه ، حيث يقدمون مجموعة واسعة من بيانات التدريب وخدمات التعليقات التوضيحية. علاوة على ذلك ، وبفضل خبرتهم ومعايير الجودة الراسخة ، فهم يلبيون قطاعًا واسعًا من القطاعات ويقدمون مجموعات بيانات للعديد من مشاريع ML.

شارك الاجتماعية

ربما يعجبك أيضا