在不断发展的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域，获取和利用数据的现有方法正在经历重大转变。随着对更优化和更复杂算法的需求不断增加，对训练 AI/ML 模块的高质量数据集的需求也在不断增加。然而，使用现实世界的数据进行训练具有其复杂性，例如隐私和监管问题以及可用数据集的限制。这些限制为反方法铺平了道路：合成数据的生成。随着合成数据的普及和需求呈指数级增长，本文将探讨这一突破性的范式转变，展现出重塑智能技术未来的巨大潜力。
生成综合数据的需求
人工智能和机器学习对合成数据的需求源于来自与现实世界数据相关的几个挑战。例如，获取大量且多样化的数据集来训练智能机器是一项艰巨的任务，特别是对于数据有限或受到隐私和监管限制的行业而言。合成数据有助于生成复制原始数据集特征的人工数据集。
现有数据集最常见的缺点之一是在提供新数据时做出有偏见的决策。此外，围绕敏感数据的隐私问题阻碍了现实世界数据集的共享和利用。这种情况尤其适用于医疗保健和金融等关键行业，这些行业对合规性和隐私法规的执行要更加谨慎。合成数据生成在克服与现实世界数据相关的挑战方面发挥着至关重要的作用，使其成为解决数据稀缺、多样性和隐私问题的完美解决方案。
人工智能/机器学习中合成数据的优势
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域利用合成数据的优势是多方面的，可以提供先进的解决方案来解决与现实世界数据集相关的挑战。采用合成数据有很多优点，但利用合成数据训练智能模型最显着的两个优点如下。
克服数据稀缺
训练 AI/ML 模块的长期问题是数据稀缺。该问题已通过图中的合成数据得到解决。在无法获取大型数据集或者所获取的数据存在安全和隐私问题的情况下，合成数据是一种现实的替代方案。
加速模型训练
理想情况下，使用真实数据训练 AI/ML 模块需要大量计算资源。合成数据可以减少计算负担，加快模型训练过程。这种效率提升对于时间敏感的决策或快速模型迭代至关重要。
人工智能和机器学习中合成数据的优势在于其能够提供可扩展且多样化的数据集，而无需任何隐私或监管问题。通过应对与现实世界数据相关的挑战，合成数据充当创新的催化剂，使研究人员能够突破各个领域智能系统的界限。根据研究，到2030年，仅人工智能领域就有望实现估计约为 18110 亿美元。
综合数据类型
有多种方法可以根据必须从真实数据的属性和复杂性复制的特征来生成合成数据。了解要生成的数据类型在训练 AI/ML 模块中起着至关重要的作用。许多数据管理解决方案提供商根据客户的需求提供合成数据生成工具，以使用生成的数据并训练 AI/ML 模块。
程序生成
合成数据是使用用于生成图像的算法规则和数学模型或用于创建纹理、形状或图案的程序方法创建的，从而允许创建多样化且真实的数据集。这是计算机图形、游戏和模拟中最常用的。
基于转换的方法
修改现有数据集以创建合成对应物，例如添加噪声、引入扰动或简单地向原始数据集添加更改，属于 基于转换的方法生成合成数据。采用这种方法最重要的原因是它对于扩充数据集、解决数据不平衡等问题以及增强训练数据集的多样性非常有效。
基于规则的方法
顾名思义，使用一组预定义规则生成的合成数据属于此特定类别。这些规则是根据现有数据集的专业知识或统计分析创建的。该方法在医疗保健领域特别有用。例如，基于规则生成符合某些医疗标准且不损害个人隐私的合成患者记录。
特定于域的方法
生成针对特定领域定制的综合数据。例如，释义技术可用于在 自然语言处理 (NLP)。特定领域的方法旨在捕获某些类型数据特有的复杂性和细微差别。
深入了解生成合成数据的不同方法对于根据与特定 AI/ML 项目相关的特定要求或挑战选择最优化的方法至关重要。每种类型都有自己的目的，即克服数据稀缺和隐私问题并增强模型泛化能力。
人工智能和机器学习领域合成数据的兴起标志着获取和利用数据的方法发生了重大转变。随着技术不断发展并达到新的里程碑，合成数据的作用逐渐成为基石，加速创新并最终重塑跨不同领域的智能系统的未来轨迹。