Дізнайтеся, як хакери можуть використовувати техніку ICMP-тунелювання для несанкціонованого доступу до мережі вашої організації та як приймати заходи для ефективного захисту від цієї потенційної загрози.
486 
Синтетичні дані – це вигадані або створені шляхом комп’ютерної генерації дані, які не мають прямого відображення в реальному світі і не походять з реальних спостережень чи обліку. Вони створюються або моделюються за допомогою програмного забезпечення або алгоритмів для використання в різних областях, таких як наукові дослідження, навчання машинного навчання, тестування програм та багато інших сфер. Синтетичні дані можуть бути використані для створення віртуальних середовищ, симуляцій, навчання моделей штучного інтелекту, аналізу та тестування алгоритмів і багатьох інших завдань. Вони створюються з метою надання дослідникам, розробникам та аналітикам доступу до даних для проведення експериментів та аналізу в умовах, коли реальні дані можуть бути обмеженими, недоступними або непрактичними для використання.
Однією з ключових переваг синтетичних даних є їх контрольованість та можливість створювати різні сценарії та умови для досліджень без обмежень, які можуть бути пов’язані з реальними даними. Синтетичні дані допомагають у вирішенні проблем, де реальні дані можуть бути обмеженими або чутливими з точки зору конфіденційності. У величезному ряді областей, від науки до технологій, синтетичні дані використовуються для досягнення конкретних цілей та вирішення завдань, що вимагають використання вигаданих чи створених даних замість реальних інформаційних ресурсів. Синтетичні дані мають багато переваг перед реальними даними. Вони дешевші, швидше в обробці, набагато різноманітніші та легше настроюються. Синтетичні дані дозволяють вирішувати деякі з найскладніших проблем в області ІІ – навчання моделей на рідкісних або чутливих даних, тестування моделей на вразливості та упередження, а також перенесення моделей на нові завдання або мови.
Синтетичні дані можна проводити в майже необмежених кількостях за допомогою двох основних підходів: комп’ютерних симуляцій та генеративного ІІ.
Комп’ютерні симуляції використовують графічні движки для створення реалістичних зображень та відео у віртуальному світі;
Генеративний ІІ використовує спеціальні архітектури машинного навчання – трансформери, дифузійні моделі та GAN-и (генеративно-змагальні мережі) для створення реалістичного тексту, зображень, таблиць та інших типів даних на основі базових даних.
Обидва підходи дозволяють створювати синтетичні дані на запит, налаштовуючи їх за потрібними параметрами і характеристиками.
Однією з ключових переваг синтетичних даних є те, що вони попередньо промарковані. Маркування (розмітка) даних – це процес присвоєння міток або описів даних, щоб моделі ІІ могли їх розуміти.
Розмітка реальних даних вручну – це трудомісткий, дорогий і часто неможливий процес. Наприклад, щоб навчити модель розпізнавати об’єкти на зображенні, потрібно описати кожен об’єкт на кожному зображенні набору даних. Синтетичні дані усувають необхідність вручну розмічати інформацію, оскільки машина вже розуміє дані, які вона створює.
Ще одна перевага зведених даних полягає в тому, що вони дозволяють компаніям обійти певні юридичні проблеми, пов’язані з обробкою персональних даних. Особисті дані захищені різними законами про конфіденційність у різних країнах і регіонах. Тому компанії повинні бути надзвичайно обережними при зборі, зберіганні та використанні персональних даних своїх клієнтів або співробітників.
Зведені дані дозволяють створювати відстежувану інформацію для конкретних осіб, зберігаючи при цьому статистичні властивості вихідних даних. У результаті організації можуть використовувати зведені дані для розробки продукту, аналізу тенденцій, виявлення шахрайства та інших цілей, не порушуючи норм конфіденційності.
Заміна реальних даних синтетичними може зробити навчання та розгортання моделей штучного інтелекту швидшими та дешевшими. Моделі штучного інтелекту вимагають великих обсягів даних для навчання та досягнення високої точності, а збір і маркування даних реального світу може бути трудомістким і дорогим. Синтетичні дані можуть зменшити кількість необхідних реальних даних або навіть повністю замінити їх.
Синтетичні дані також можуть бути більш ефективними для попереднього навчання моделей AI для певних завдань. Крім того, заміна реальних даних синтетичними зменшує ймовірність того, що модель містить потенційні упередження або вразливості. Упередженість — це тенденція моделі II давати неправильні або несправедливі відповіді на основі статі, раси, віку чи інших характеристик.
Уразливість — це недолік у моделі штучного інтелекту, який дозволяє зловмиснику обдурити модель за допомогою неправдивих або змінених даних. Синтетичні дані дозволяють знаходити та виправляти проблеми в моделях штучного інтелекту за допомогою спеціальних інструментів для створення тестових випадків, контрфактичних (суперечних дійсності) даних та інших методів перевірки.
Таким чином ми можемо зробити моделі штучного інтелекту більш справедливими, надійнішими та придатними для інших завдань.
Синтетичні дані – це потужний інструмент для розвитку ІІ в сьогоднішню епоху даних, що розвивається. Такі дані відкривають нові можливості для створення та тестування моделей ІІ на будь-яких типах даних без обмежень за кількістю, якістю або конфіденційністю. Синтетичні дані також допомагають підвищувати ефективність та безпеку моделей ІІ, а також розширювати їхню застосовність до нових областей та мов.
Як підказує термін «синтетичний», синтетичні набори даних створюються за допомогою комп’ютерних програм, замість того, щоб складатися за допомогою документації подій реального світу. Основна мета синтетичного набору даних — бути достатньо універсальним і надійним, щоб бути корисним для навчання навчання за допомогою машини моделі.
Щоб бути корисними для класифікатора машинного навчання, синтетичні дані повинні мати певні властивості. Хоча дані можуть бути категоріальними, двійковими або числовими, довжина набору даних має бути довільною, а дані мають бути згенеровані випадковим чином. Випадкові процеси, що використовуються для генерування даних, повинні контролюватися та базуватися на різних статистичних розподілах.
Випадковий шум також можна помістити в набір даних. Якщо для алгоритму класифікації використовуються синтетичні дані, рівень поділу класів має бути налаштований таким чином, щоб проблема класифікації могла стати легшою або складнішою залежно від вимог проблеми. Тим часом для задач регресії можна використовувати нелінійні процеси генерації для генерації даних.
Оскільки фреймворки машинного навчання, такі як TensorfFlow і PyTorch, стають простішими у використанні, а попередньо розроблені моделі для комп’ютерне бачення та обробка природного мови Ставши більш повсюдним і потужним, основною проблемою, з якою повинні зіткнутися науковці, є збір і обробка даних. Компанії часто мають труднощі з отриманням великих обсягів даних для підготовки точної моделі протягом певного періоду часу. Ручне маркування даних є дорогим і повільним способом отримання даних. Однак створення та використання синтетичних даних може допомогти науковцям і компаніям подолати ці перешкоди та швидше розробити надійні моделі машинного навчання.
Використання синтетичних даних має ряд переваг. Найбільш очевидний спосіб, у який використання синтетичних даних приносить користь науці про дані, полягає в тому, що воно зменшує необхідність отримувати дані з подій реального світу, і з цієї причини стає можливим генерувати дані та створювати набір даних набагато швидше, ніж набір даних, що залежить від події реального світу. Це означає, що великі обсяги даних можуть бути створені за короткий проміжок часу. Це особливо вірно для подій, які трапляються рідко, оскільки якщо подія рідко трапляється в природі, більше даних можна скомпіювати з деяких справжніх зразків даних. Крім того, дані можуть автоматично позначатися під час їх створення, що значно скорочує кількість часу, необхідного для маркування даних.
Синтетичні дані також можуть бути корисними для навчання даних у складних випадках, які можуть бути рідкісними, але мають вирішальне значення для успіху вашого ШІ. Граничні випадки – це події, які дуже схожі на основну мету штучного інтелекту, але з важливими відмінностями. Наприклад, об’єкти, які лише частково знаходяться в полі зору, можна вважати граничними випадками при розробці класифікатора зображень.
Нарешті, синтетичні набори даних можуть зменшити проблеми конфіденційності. Спроби анонімізації даних можуть бути неефективними, оскільки навіть якщо конфіденційні/ідентифіковані змінні видаляються з набору даних, інші змінні можуть служити ідентифікаторами в поєднанні. Це не проблема з синтетичними даними, оскільки вони ніколи не базуються на реальних людях чи реальних подіях.
Синтетичні дані мають широкий спектр використовує, оскільки його можна застосувати майже до будь-якого завдання машинного навчання. Поширені випадки використання до синтетичних даних належать безпілотні транспортні засоби, безпека, робототехніка, захист від шахрайства та охорона здоров’я.
Одним із початкових випадків використання синтетичних даних були безпілотні автомобілі, оскільки синтетичні дані використовуються для створення навчальних даних для автомобілів в умовах, коли отримати реальні тренувальні дані на дорозі важко або небезпечно. Синтетичні дані також корисні для створення даних, які використовуються для навчання систем розпізнавання зображень, таких як системи відеоспостереження, набагато ефективніше, ніж ручний збір і маркування купи навчальних даних. Робототехнічні системи можуть повільно навчатися та розвиватися за допомогою традиційних методів збору даних і навчання. Синтетичні дані дозволяють робототехнічним компаніям тестувати та проектувати робототехнічні системи за допомогою моделювання. Системи захисту від шахрайства можуть отримати вигоду від синтетичних даних, а нові методи виявлення шахрайства можна навчати та перевіряти на даних, які постійно є новими, коли використовуються синтетичні дані. У сфері охорони здоров’я синтетичні дані можна використовувати для розробки точних класифікаторів здоров’я, які зберігають конфіденційність людей, оскільки дані не базуватимуться на реальних людях.
Хоча використання синтетичних даних приносить багато переваг, воно також створює багато проблем.
Коли генеруються зведені дані, у них часто відсутні викиди. Викиди з’являються в даних природним чином, і хоча вони часто видаляються з навчальних наборів даних, їх існування може бути важливим для навчання справді надійних моделей машинного навчання. Крім того, якість зведених даних може значно відрізнятися. Зведені дані часто створюються за допомогою вхідних або вихідних даних, і тому якість даних може залежати від якості вхідних даних. Якщо дані, які використовуються для створення зведених даних, є упередженими, отримані дані можуть увічнити цю упередженість. Зведені дані також потребують певної форми необроблених даних/контролю якості. Вони повинні бути перевірені на основі даних, анотованих людиною, інакше дані перевірки набудуть певної форми.
Зведені дані генеруються програмно за допомогою методів машинного навчання. Можна використовувати класичні методи машинного навчання, такі як дерева рішень, а також методи глибокого навчання. Запит на агреговані дані вплине на тип алгоритму, який використовується для генерації даних. Дерева рішень і подібні моделі машинного навчання дозволяють компаніям створювати некласичні мультимодальні розподіли даних, навчені на прикладах реальних даних. Генерування даних за допомогою цих алгоритмів надасть дані, які сильно корелюють з вихідними навчальними даними. У випадках, коли відомий типовий розподіл даних, компанія може генерувати синтетичні дані за допомогою методу Монте-Карло.
Методи генерації синтетичних даних на основі глибокого навчання зазвичай використовують варіаційні автокодери (VAE) або генеративні змагальні мережі (GAN). VAE – це модель машинного навчання без нагляду, яка використовує кодер і декодер. Частина кодування VAE відповідає за стиснення даних у простішу, компактнішу версію вихідного набору даних, який декодер потім аналізує та використовує для створення представлення основних даних. VAE навчені мати оптимальне співвідношення між входом і виходом, коли вхід і вихід надзвичайно схожі.
Що стосується моделей GAN, їх називають «змагальними» мережами, оскільки GAN по суті є двома мережами, які конкурують одна з одною. Генератор відповідає за генерацію синтетичних даних, тоді як друга мережа (дискримінатор) працює, порівнюючи згенеровані дані з реальним набором даних і намагаючись визначити, які дані є підробленими. Коли дискримінатор виявляє помилкові дані, генератор отримує сповіщення та вносить зміни, щоб спробувати отримати нові пакети даних від дискримінатора. У свою чергу, дискримінатор стане краще виявляти підробки. Обидві мережі навчаються, і підробки стають все більш реальними.
486 
375 
403