مع تقدم التكنولوجيا ، كان هناك نقص في البيانات المستخدمة بواسطة نماذج ML. لملء هذه الفجوة ، يتم إنشاء أو محاكاة الكثير من البيانات الاصطناعية / البيانات الاصطناعية لتدريب نماذج ML. جمع البيانات الأولية على الرغم من موثوقيتها العالية ، غالبًا ما يكون مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً ، وبالتالي هناك طلب متزايد على البيانات المحاكاة التي قد تكون أو لا تكون دقيقة وتحاكي تجارب العالم الحقيقي. المقالة أدناه تحاول فقط استكشاف الإيجابيات والسلبيات.
ما وعد البيانات التركيبية ، ومتى يتم استخدامها؟
البيانات التركيبية يتم إنشاؤه بطريقة حسابية بدلاً من أن يتم إنتاجه بواسطة حوادث في العالم الحقيقي. البيانات الحقيقية ، يتم ملاحظتها مباشرة من العالم الحقيقي. يتم استخدامه لاشتقاق أفضل الأفكار. على الرغم من أن البيانات الحقيقية ذات قيمة ، إلا أنها عادة ما تكون باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً في جمعها وغير مجدية بسبب مشكلات الخصوصية. وبالتالي تصبح البيانات التركيبية ثانوية / بديلة للبيانات الحقيقية ويمكن استخدامها لتطوير دقيق و نماذج متقدمة للذكاء الاصطناعي. هذا البيانات التي تم إنشاؤها بشكل مصطنع يتم استخدامه جنبًا إلى جنب مع البيانات الحقيقية لإنشاء مجموعة بيانات محسّنة غير مليئة بالأخطاء المتأصلة في البيانات الحقيقية.
من الأفضل استخدام البيانات التركيبية لاختبار نظام مطور حديثًا حيث البيانات الحقيقية غير متوفرة أو متحيزة. يمكن أن تكمل البيانات التركيبية أيضًا البيانات الحقيقية ، والتي تكون صغيرة وغير قابلة للمشاركة وغير قابلة للاستخدام وغير قابلة للنقل.
هل البيانات التركيبية ضرورية وضرورية لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟
علم البيانات يقدم المتخصصون معلومات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي لتطوير البيانات التركيبية التي يمكن استخدامها في عروض المنتج والنماذج الأولية الداخلية. على سبيل المثال ، يمكن للمؤسسات المالية استخدام البيانات التركيبية لمحاكاة تقلبات السوق والسلوك لتحديد الاحتيال واتخاذ قرارات أفضل.
تُستخدم البيانات التركيبية أيضًا لتعزيز دقة وكفاءة نماذج التعلم الآلي. بيانات العالم الحقيقي لا يمكن حساب جميع التوليفات في الأحداث المعقولة أو التي يحتمل حدوثها في العالم الحقيقي. يمكن استخدام البيانات التركيبية لتكوين رؤى للحالات والأحداث المتطورة التي لم تحدث بعد في العالم الحقيقي.
ما هي مخاطر البيانات التركيبية؟
إحدى المزايا الرئيسية للبيانات التركيبية هي بلا شك الفعالية من حيث التكلفة والافتقار إلى مخاوف الخصوصية. ومع ذلك ، فإنه يأتي مع مجموعة من القيود والمخاطر.
أولاً ، غالبًا ما تعتمد جودة البيانات التركيبية على النموذج الذي ساعد في إنشائه وتطويره. علاوة على ذلك ، قبل استخدام البيانات التركيبية ، يجب أن تخضع لمجموعة متنوعة من خطوات التحقق لضمان صحة نتائجها من خلال مقارنتها بنماذج البيانات الواقعية المشروحة بشريًا.
يمكن أن تكون البيانات التركيبية أيضًا مضللة وليست محصنة تمامًا من مشكلات الخصوصية. بالإضافة إلى ذلك ، قد يكون هناك عدد أقل من محتجزي البيانات التركيبية حيث يمكن اعتبارها مزيفة أو دون المستوى.
أخيرًا ، الأسئلة المتعلقة بالطرق المستخدمة إنشاء بيانات تركيبية يمكن أن تنشأ أيضا. القضايا المتعلقة بشفافية تقنيات توليد البيانات تحتاج أيضا إلى إجابة.
لماذا نستخدم البيانات التركيبية؟
يمثل الحصول على كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة لتدريب نموذج ضمن الإطار الزمني المحدد مسبقًا تحديًا للعديد من الشركات. بالإضافة إلى ذلك ، يعد تصنيف البيانات يدويًا عملية بطيئة ومكلفة. لهذا السبب يمكن أن يساعد إنشاء البيانات التركيبية الشركات في التغلب على هذه التحديات وتطوير نماذج موثوقة بسرعة.
تقلل البيانات التركيبية من الاعتماد على البيانات الأصلية ويحد من الحاجة إلى التقاطها. إنها طريقة أسهل ، وفعالة من حيث التكلفة ، وموفرة للوقت لإنشاء مجموعات البيانات. يمكن تطوير كميات كبيرة من بيانات الجودة في وقت أقصر بكثير بالمقارنة مع بيانات العالم الحقيقي. إنه مفيد بشكل خاص لتوليد البيانات بناءً على أحداث الحافة - الأحداث التي نادرًا ما تحدث. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تسمية البيانات التركيبية تلقائيًا والتعليق عليها أثناء إنشائها ، مما يقلل الوقت المستغرق في تصنيف البيانات.
عندما تكون مخاوف الخصوصية وأمن البيانات من الاهتمامات الأساسية ، مجموعات البيانات التركيبية يمكن استخدامها لتقليل المخاطر. يجب أن تكون بيانات العالم الحقيقي مجهولة المصدر حتى يمكن استخدامها على أنها بيانات التدريب. حتى مع إخفاء الهوية مثل إزالة المعرفات من مجموعة البيانات ، لا يزال من الممكن أن يعمل متغير آخر كمتغير تعريف. لحسن الحظ ، لم يكن الأمر كذلك مع البيانات التركيبية لأنها لم تكن أبدًا مبنية على شخص حقيقي أو حدث حقيقي.
مزايا البيانات التركيبية على البيانات الحقيقية
المزايا الرئيسية لمجموعات البيانات التركيبية مجموعات البيانات الأصلية .
- باستخدام البيانات التركيبية ، من الممكن إنشاء كمية غير محدودة من البيانات وفقًا لمتطلبات النموذج.
- باستخدام البيانات التركيبية ، من الممكن بناء مجموعة بيانات عالية الجودة يمكن أن تكون محفوفة بالمخاطر ومكلفة لجمعها.
- باستخدام البيانات التركيبية ، من الممكن الحصول على بيانات عالية الجودة يتم تصنيفها تلقائيًا وتعليقها.
- توليد البيانات والشروح ليست كذلك استهلاك الوقت كما هو الحال مع البيانات الحقيقية.
لماذا نستخدم البيانات التركيبية (الاصطناعية مقابل البيانات الحقيقية)
قد تكون البيانات الحقيقية خطرة عند الحصول عليها
الأهم من ذلك ، يمكن أن تكون البيانات الحقيقية خطيرة في بعض الأحيان. إذا كنت تأخذ مركبات ذاتية القيادة ، على سبيل المثال ، فلا يمكن توقع أن يعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات العالم الحقيقي فقط لاختبار النموذج. يحتاج الذكاء الاصطناعي الذي يدير السيارة المستقلة إلى اختبار النموذج لتجنب الاصطدامات ، ولكن وضع يديك على الاصطدامات يمكن أن يكون محفوفًا بالمخاطر ومكلفًا وغير موثوق به - مما يجعل المحاكاة الخيار الوحيد للاختبار.
يمكن أن تستند البيانات الحقيقية إلى أحداث نادرة
إذا كان من الصعب الحصول على البيانات الحقيقية بسبب ندرة الحدث ، فإن البيانات التركيبية هي الحل الوحيد. يمكن استخدام البيانات التركيبية لتوليد البيانات بناءً على الأحداث النادرة لتدريب النماذج.
يمكن تخصيص البيانات التركيبية
يمكن للمستخدم تخصيص البيانات التركيبية والتحكم فيها. للتأكد من أن البيانات التركيبية لا تفوت حالات الحافة ، يمكن استكمالها ببيانات حقيقية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن التحكم في تكرار الحدث وتوزيعه وتنوعه بواسطة المستخدم.
البيانات التركيبية تأتي مع التعليقات التوضيحية التلقائية
أحد أسباب تفضيل البيانات التركيبية على البيانات الحقيقية هو أنها تأتي مع شرح توضيحي مثالي. بدلاً من التعليق التوضيحي على البيانات يدويًا ، تأتي البيانات التركيبية مع تعليقات توضيحية آلية لكل كائن. لا يتعين عليك دفع المزيد مقابل تصنيف البيانات مما يجعل البيانات التركيبية خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة.
تسمح البيانات التركيبية بالتعليق التوضيحي للبيانات غير المرئية
هناك بعض العناصر في البيانات المرئية التي لا يستطيع البشر بطبيعتها تفسيرها ، وبالتالي شرحها. إنه أحد الأسباب الرئيسية لدفع الصناعة نحو البيانات التركيبية. على سبيل المثال ، يمكن للتطبيقات التي تم تطويرها استنادًا إلى صور الأشعة تحت الحمراء أو رؤية الرادار أن تعمل فقط على شرح البيانات التركيبية لأن العين البشرية لا تستطيع فهم الصور.
أين يمكنك تطبيق البيانات التركيبية؟
مع إطلاق أدوات ومنتجات جديدة ، قد تلعب البيانات التركيبية دورًا رئيسيًا في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
في الوقت الحالي ، يتم الاستفادة من البيانات التركيبية على نطاق واسع من خلال - رؤية الكمبيوتر والبيانات الجدولية.
باستخدام رؤية الكمبيوتر ، تكتشف نماذج الذكاء الاصطناعي الأنماط في الصور. تُستخدم الكاميرات المجهزة بتطبيقات رؤية الكمبيوتر في العديد من الصناعات مثل الطائرات بدون طيار والسيارات والطب. تحظى البيانات المجدولة باهتمام كبير من الباحثين. تفتح البيانات التركيبية الأبواب أمام تطوير تطبيقات للصحة كانت مقيدة حتى الآن بسبب مخاوف تتعلق بانتهاك الخصوصية.
تحديات البيانات التركيبية
هناك ثلاثة تحديات رئيسية لاستخدام البيانات التركيبية. هم انهم:
يجب أن تعكس الواقع
يجب أن تعكس البيانات التركيبية الواقع بأكبر قدر ممكن من الدقة. ومع ذلك ، فمن المستحيل في بعض الأحيان توليد بيانات اصطناعية لا تحتوي على عناصر من البيانات الشخصية. على الجانب الآخر ، إذا كانت البيانات التركيبية لا تعكس الواقع ، فلن تكون قادرة على عرض الأنماط اللازمة لتدريب النموذج واختباره. إن تدريب نماذجك على بيانات غير واقعية لا ينتج عنه رؤى موثوقة.
يجب أن تكون خالية من التحيز
على غرار البيانات الحقيقية ، يمكن أن تكون البيانات التركيبية أيضًا عرضة للتحيز التاريخي. قد تعيد البيانات التركيبية إنتاج التحيزات إذا تم إنشاؤها بدقة شديدة من البيانات الحقيقية. علماء البيانات بحاجة إلى مراعاة التحيز عند تطوير نماذج ML للتأكد من أن البيانات التركيبية التي تم إنشاؤها حديثًا أكثر تمثيلاً للواقع.
يجب أن تكون خالية من مخاوف الخصوصية
إذا كانت البيانات التركيبية التي تم إنشاؤها من بيانات العالم الحقيقي متشابهة جدًا مع بعضها البعض ، فيمكنها أيضًا إنشاء مشكلات الخصوصية نفسها. عندما تحتوي بيانات العالم الحقيقي على معرّفات شخصية ، فإن البيانات التركيبية الناتجة عنها يمكن أن تخضع أيضًا للوائح الخصوصية.
الأفكار النهائية: البيانات التركيبية تفتح الباب أمام إمكانيات جديدة
عندما تضع البيانات التركيبية وبيانات العالم الحقيقي في مواجهة بعضها البعض ، فإن البيانات التركيبية لا تتأخر كثيرًا في ثلاث تهم - جمع البيانات بشكل أسرع ، والمرونة ، وقابلية التوسع. من خلال تعديل المعلمات ، من الممكن إنشاء مجموعة بيانات جديدة قد يكون من الخطر جمعها أو قد لا تكون متاحة في الواقع.
تساعد البيانات التركيبية في التنبؤ وتوقع اتجاهات السوق ووضع خطط قوية للمستقبل. علاوة على ذلك، يمكن استخدام البيانات التركيبية لاختبار صحة النماذج وفرضيتها ونتائجها المختلفة.
أخيرًا ، يمكن للبيانات التركيبية أن تفعل أشياء أكثر ابتكارًا مما يمكن أن تحققه البيانات الحقيقية. باستخدام البيانات التركيبية ، من الممكن تغذية النماذج بسيناريوهات من شأنها أن تعطينا لمحة عن مستقبلنا.
