Οι οργανισμοί και οι επιχειρήσεις αρκετά συχνά λόγω του περιορισμού, των ελλείψεων αλλά και της αναδυόμενης ανάγκης για βιωσιμότητα περισσότερο από ποτέ, χρησιμοποιούν συνθετικά δεδομένα έναντι πραγματικών δεδομένων, λόγω των πλεονεκτημάτων και της πληθώρας περιπτώσεων χρήσης που μπορούν να εφαρμοστούν.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα δούμε:

Τι είναι τα συνθετικά δεδομένα

Ποια πλεονεκτήματα προσφέρουν

Ποια είναι ορισμένα παραδείγματα και περιπτώσεις χρήσης τους

Ας ξεκινήσουμε με έναν βασικό ορισμό.

Τι Είναι τα Συνθετικά Δεδομένα

Τα συνθετικά δεδομένα (synthetic data) αναφέρονται σε δεδομένα που παράγονται τεχνητά, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους, μοντέλα ή στατιστικές τεχνικές για την αναπαραγωγή διαφόρων ιδιοτήτων, κατανομών και σχέσεων που βρίσκονται σε πραγματικά δεδομένα.

Στην ουσία, τα συνθετικά δεδομένα μιμούνται κατά κάποιο τρόπο τα χαρακτηριστικά και τα πρότυπα των πραγματικών δεδομένων, χωρίς όμως να προέρχονται από πραγματικές παρατηρήσεις.

Ένας από τους πρωταρχικούς σκοπούς που ωθεί στην παραγωγή συνθετικών δεδομένων είναι η δημιουργία ενός υποκατάστατου πραγματικών δεδομένων σε περιπτώσεις που δεν είναι εφικτή ή κατάλληλη η χρήση πραγματικών δεδομένων. 

Ακολούθως, θα αναλύσουμε τα πλεονεκτήματα που προσφέρουν τα συνθετικά δεδομένα.

Ποια Πλεονεκτήματα Προσφέρουν τα Συνθετικά Δεδομένα

Η χρήση συνθετικών δεδομένων κερδίζει διαρκώς έδαφος και ευρεία αποδοχή καθώς δύναται να προσφέρει πολλά οφέλη συγκριτικά με τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου.

Μάλιστα, η Gartner προέβλεψε ότι, μέχρι το 2030, τα περισσότερα από τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται στην τεχνητή νοημοσύνη θα παράγονται τεχνητά από κανόνες, στατιστικά μοντέλα, προσομοιώσεις ή άλλες τεχνικές.

Μερικά λοιπόν από τα βασικά πλεονεκτήματα που προσφέρουν τα τεχνητά δεδομένα είναι τα ακόλουθα:

   Εξοικονόμηση Χρημάτων και Χρόνου

Τα συνθετικά δεδομένα αποτελούν μια οικονομική εναλλακτική λύση στα δεδομένα του πραγματικού κόσμου.

Αυτό συμβαίνει καθώς μειώνουν την ανάγκη για εκτεταμένες προσπάθειες συλλογής, καθαρισμού και επιμέλειας των δεδομένων, εξοικονομώντας χρόνο αλλά και πόρους.

Ακόμη, κάνοντας χρήση συνθετικών δεδομένων είναι δυνατό να δημιουργηθεί ένα σύνολο δεδομένων σε μικρότερο χρονικό διάστημα με το σωστό λογισμικό και τεχνολογία.

   Μεγαλύτερη Ασφάλεια

Τα συνθετικά δεδομένα παρέχουν τη δυνατότητα στους οργανισμούς να μοιράζονται ή να εργάζονται με δεδομένα χωρίς να εκθέτουν ευαίσθητες πληροφορίες, διασφαλίζοντας έτσι τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς απορρήτου.

Επιπλέον, τα συνθετικά δεδομένα επιτρέπουν τη δοκιμή και τον πειραματισμό χωρίς κίνδυνο και πιθανές αρνητικές επιπτώσεις σε πραγματικά συστήματα, περιβάλλοντα ή χρήστες.

Αυτό το χαρακτηριστικό καθιστά τα συνθετικά δεδομένα κατάλληλα για χρήση στην υγειονομική περίθαλψη και τη φαρμακευτική βιομηχανία.

   Μεγαλύτερη Προσαρμογή

Ένας οργανισμός ή μια επιχείρηση μπορεί να προσαρμόσει τα συνθετικά δεδομένα στις εκάστοτε ανάγκες, προσαρμόζοντας τα δεδομένα σε συγκεκριμένες συνθήκες που δεν μπορούν να ληφθούν με αυθεντικά δεδομένα.

Μια επιχείρηση για παράδειγμα μπορεί να δημιουργήσει σύνολα δεδομένων για σκοπούς δοκιμών λογισμικού και διασφάλισης ποιότητας (QA) για ομάδες DevOps.

Πού Χρησιμοποιούνται τα Συνθετικά Δεδομένα

Η μεγαλύτερη εφαρμογή των συνθετικών δεδομένων είναι στην εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων και μοντέλων Machine Learning.

Οι data scientists και οι προγραμματιστές αυτών των μοντέλων χρειάζονται προσεκτικά επισημασμένα σύνολα δεδομένων τεράστιου όγκου.

Την απάντηση σε αυτή την ανάγκη την δίνουν τα συνθετικά δεδομένα.

Η απόδοση των μοντέλων AI ενισχύεται από συνθετικά δεδομένα εκπαίδευσης, τα οποία εξαλείφουν τυχαίες προκαταλήψεις και παρέχουν νέα insights. 

Επιπρόσθετα, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την προστασία της ιδιωτικής ζωής των χρηστών και τη συμμόρφωση με τους νόμους περί απορρήτου, ιδιαίτερα σε περιπτώσεις που υπάρχουν ευαίσθητα δεδομένα υγείας και προσωπικά δεδομένα.

Ακολούθως, έχουμε συγκεντρώσει ορισμένες περιπτώσεις χρήσης:

   Χρήση #1: Υγεία

Τα συνθετικά δεδομένα χρησιμοποιούνται ιδιαίτερα στον κλάδο της υγείας, για τη δημιουργία συνθετικών ιατρικών εικόνων (όπως μαγνητικές και αξονικές τομογραφίες) για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης για τη διάγνωση ασθενειών.

Επίσης, αξιοποιούνται ιδιαίτερα για τη δημιουργία συνθετικών αρχείων υγείας ασθενών για δοκιμή συστημάτων ηλεκτρονικών αρχείων υγείας χωρίς να υπάρχει έκθεση πραγματικών δεδομένων ασθενών.

   Χρήση #2: Ανίχνευση Οικονομικής Απάτης

Συνεχίζοντας, η δημιουργία συνθετικών δεδομένων οικονομικών συναλλαγών αναφορικά με την εκπαίδευση αλγορίθμων ανίχνευσης απάτης, μπορεί να διασφαλίσει ότι διάφορες ευαίσθητες πληροφορίες πελατών παραμένουν απόρρητες.

Παράλληλα, μια ακόμη περίπτωση χρήσης είναι η προσομοίωση δεδομένων αγοράς για δοκιμή αλγορίθμων συναλλαγών χωρίς να ελλοχεύει ο κίνδυνος που σχετίζεται με τις πραγματικές χρηματοπιστωτικές αγορές.

   Χρήση #3: Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)

Επιπρόσθετα, μια τρίτη περίπτωση χρήσης είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP).

Αρκετά συχνά, δημιουργούνται συνθετικά δεδομένα κειμένου για την εκπαίδευση chatbots αλλά και μοντέλων ανάλυσης συναισθήματος.

Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι τα συνθετικά δεδομένα, γιατί είναι σημαντικά καθώς και ορισμένες περιπτώσεις χρήσης.

Συνοψίζοντας, η συλλογή δεδομένων υψηλής ποιότητας από τον πραγματικό κόσμο πολλές φορές είναι δύσκολη, δαπανηρή και χρονοβόρα.

Τη λύση στο πρόβλημα αυτό παρέχει η χρήση συνθετικών δεδομένων.

Ο χώρος του data science διαρκώς εξελίσσεται και νέες ευκαιρίες για ανάπτυξη και καινοτόμες λύσεις αναδύονται.

Αν λοιπόν ο τομέας της επιστήμης των δεδομένων είναι ο κλάδος που θες να ακολουθήσεις, πάρε μέρος στο Data Science Bootcamp της Big Blue και λάβε ουσιαστική πρακτική γνώση, καθώς και άμεση σύνδεση με την αγορά εργασίας!