13 công cụ tạo dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình học máy

Dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng để xây dựng các mô hình máy học, thử nghiệm ứng dụng và rút ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp.

Tuy nhiên, để tuân thủ nhiều quy định về dữ liệu, nó thường được cất giữ và bảo vệ nghiêm ngặt. Việc truy cập dữ liệu như vậy có thể mất hàng tháng để có được những lần đăng xuất cần thiết. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp.

Dữ liệu tổng hợp là gì?

Tín dụng hình ảnh: Twinify

Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo một cách giả tạo giống với tập dữ liệu cũ về mặt thống kê. Nó có thể được sử dụng với dữ liệu thực để hỗ trợ và cải thiện các mô hình AI hoặc có thể được sử dụng thay thế hoàn toàn.

Bởi vì nó không thuộc về bất kỳ chủ thể dữ liệu nào và không chứa thông tin nhận dạng cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm như số an sinh xã hội, nên nó có thể được sử dụng như một giải pháp thay thế bảo vệ quyền riêng tư cho dữ liệu sản xuất thực.

Sự khác biệt giữa dữ liệu thực và tổng hợp

• Sự khác biệt quan trọng nhất là cách hai loại dữ liệu được tạo ra. Dữ liệu thực đến từ các đối tượng thực có dữ liệu được thu thập trong quá trình khảo sát hoặc khi họ sử dụng ứng dụng của bạn. Mặt khác, dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách giả tạo nhưng vẫn giống với tập dữ liệu gốc.
• Sự khác biệt thứ hai là trong các quy định bảo vệ dữ liệu ảnh hưởng đến dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp. Với dữ liệu thực, các đối tượng sẽ có thể biết dữ liệu nào về họ được thu thập và tại sao dữ liệu đó được thu thập, đồng thời có những giới hạn về cách sử dụng dữ liệu đó. Tuy nhiên, những quy định đó không còn áp dụng cho dữ liệu tổng hợp vì dữ liệu không thể được quy cho một chủ thể và không chứa thông tin cá nhân.
• Sự khác biệt thứ ba là về số lượng dữ liệu có sẵn. Với dữ liệu thực, bạn chỉ có thể có nhiều như người dùng cung cấp cho bạn. Mặt khác, bạn có thể tạo bao nhiêu dữ liệu tổng hợp tùy thích.

Tại sao bạn nên cân nhắc sử dụng dữ liệu tổng hợp

• Sản xuất tương đối rẻ hơn vì bạn có thể tạo các tập dữ liệu lớn hơn nhiều giống như tập dữ liệu nhỏ hơn mà bạn đã có. Điều này có nghĩa là các mô hình máy học của bạn sẽ có nhiều dữ liệu hơn để huấn luyện.
• Dữ liệu được tạo sẽ tự động được gắn nhãn và làm sạch cho bạn. Điều này có nghĩa là bạn không phải dành thời gian thực hiện công việc chuẩn bị dữ liệu cho máy học hoặc phân tích tốn nhiều thời gian.
• Không có vấn đề về quyền riêng tư vì dữ liệu không nhận dạng cá nhân và không thuộc về chủ thể dữ liệu. Điều này có nghĩa là bạn có thể sử dụng và chia sẻ nó một cách tự do.
• Bạn có thể khắc phục sự thiên vị của AI bằng cách đảm bảo rằng các tầng lớp thiểu số được đại diện tốt. Điều này giúp bạn xây dựng AI công bằng và có trách nhiệm.

Cách tạo dữ liệu tổng hợp

Mặc dù quy trình tạo khác nhau tùy thuộc vào công cụ bạn đang sử dụng, nhưng nói chung, quy trình bắt đầu bằng việc kết nối trình tạo với tập dữ liệu hiện có. Sau đó, bạn xác định các trường nhận dạng cá nhân trong tập dữ liệu của mình và gắn nhãn chúng để loại trừ hoặc che giấu.

Sau đó, trình tạo bắt đầu xác định các loại dữ liệu của các cột còn lại và các mẫu thống kê trong các cột đó. Từ đó, bạn có thể tạo bao nhiêu dữ liệu tổng hợp tùy thích.

Thông thường, bạn có thể so sánh dữ liệu được tạo với tập dữ liệu gốc để xem dữ liệu tổng hợp giống với dữ liệu thực đến mức nào.

Bây giờ, chúng ta sẽ khám phá các công cụ tạo dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình máy học.

Chủ yếu là AI

Hầu hết AI có một trình tạo dữ liệu tổng hợp do AI cung cấp để học hỏi từ các mẫu thống kê của tập dữ liệu gốc. Sau đó, AI tạo ra các nhân vật hư cấu phù hợp với các mẫu đã học.

Với Mostly AI, bạn có thể tạo toàn bộ cơ sở dữ liệu với tính toàn vẹn tham chiếu. Bạn có thể tổng hợp tất cả các loại dữ liệu để giúp bạn xây dựng các mô hình AI tốt hơn.

tổng hợp.io

Syntheised.io được các công ty hàng đầu sử dụng cho các sáng kiến ​​AI của họ. Để sử dụng synthesize.io, bạn chỉ định các yêu cầu dữ liệu trong tệp cấu hình YAML.

Sau đó, bạn tạo một công việc và chạy nó như một phần của đường dẫn dữ liệu. Nó cũng có một bậc miễn phí rất hào phóng cho phép bạn thử nghiệm và xem liệu nó có phù hợp với nhu cầu dữ liệu của bạn hay không.

Ydữ liệu

Với YData, bạn có thể tạo dữ liệu dạng bảng, chuỗi thời gian, giao dịch, nhiều bảng và dữ liệu quan hệ. Điều này cho phép bạn tránh được các sự cố liên quan đến việc thu thập, chia sẻ và chất lượng dữ liệu.

Nó đi kèm với AI và SDK để sử dụng để tương tác với nền tảng của họ. Ngoài ra, họ có một cấp miễn phí hào phóng mà bạn có thể sử dụng để giới thiệu sản phẩm.

chào mừng AI

Gretel AI cung cấp API để tạo lượng dữ liệu tổng hợp không giới hạn. Gretel có một trình tạo dữ liệu mã nguồn mở mà bạn có thể cài đặt và sử dụng.

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng API REST hoặc CLI của họ, sẽ phải trả phí. Tuy nhiên, giá cả của họ là hợp lý và quy mô theo quy mô của doanh nghiệp.

Copulas

Copulas là một thư viện Python mã nguồn mở để mô hình hóa các bản phân phối đa biến bằng cách sử dụng các hàm copula và tạo dữ liệu tổng hợp tuân theo cùng các thuộc tính thống kê.

Dự án bắt đầu vào năm 2018 tại MIT như một phần của Dự án Kho dữ liệu tổng hợp.

CGAN

CTGAN bao gồm các trình tạo có thể học từ dữ liệu thực trên một bảng và tạo dữ liệu tổng hợp từ các mẫu đã xác định.

Nó được triển khai dưới dạng thư viện Python mã nguồn mở. CTGAN, cùng với Copulas, là một phần của Dự án Kho dữ liệu tổng hợp.

DoppelGANGer

DoppelGANger là một triển khai mã nguồn mở của Mạng đối thủ sáng tạo để tạo dữ liệu tổng hợp.

DoppelGANger rất hữu ích để tạo dữ liệu chuỗi thời gian và được sử dụng bởi các công ty như Gretel AI. Thư viện Python có sẵn miễn phí và là mã nguồn mở.

tổng hợp

Synth là trình tạo dữ liệu nguồn mở giúp bạn tạo dữ liệu thực tế theo thông số kỹ thuật của mình, ẩn thông tin nhận dạng cá nhân và phát triển dữ liệu thử nghiệm cho các ứng dụng của bạn.

Bạn có thể sử dụng Synth để tạo chuỗi thời gian thực và dữ liệu quan hệ cho nhu cầu máy học của mình. Synth cũng là cơ sở dữ liệu bất khả tri, vì vậy bạn có thể sử dụng nó với cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL của mình.

SDV.dev

SDV là viết tắt của Kho dữ liệu tổng hợp. SDV.dev là một dự án phần mềm bắt đầu tại MIT vào năm 2016 và đã tạo ra các công cụ khác nhau để tạo dữ liệu tổng hợp.

Những công cụ này bao gồm Copulas, CTGAN, DeepEcho và RDT. Các công cụ này được triển khai dưới dạng thư viện Python mã nguồn mở mà bạn có thể dễ dàng sử dụng.

Đậu hũ

Tofu là một thư viện Python mã nguồn mở để tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên dữ liệu ngân hàng sinh học của Vương quốc Anh. Không giống như các công cụ được đề cập trước đó sẽ giúp bạn tạo bất kỳ loại dữ liệu nào dựa trên tập dữ liệu hiện có của bạn, Tofu chỉ tạo dữ liệu giống với dữ liệu của ngân hàng sinh học.

Ngân hàng sinh học Vương quốc Anh là một nghiên cứu về các đặc điểm kiểu hình và kiểu gen của 500 000 người trung niên ở Vương quốc Anh.

sinh đôi

Twinify là gói phần mềm được sử dụng làm thư viện hoặc công cụ dòng lệnh để nhân đôi dữ liệu nhạy cảm bằng cách tạo dữ liệu tổng hợp có phân phối thống kê giống hệt nhau.

Để sử dụng Twinify, bạn cung cấp dữ liệu thực dưới dạng tệp CSV và nó học hỏi từ dữ liệu để tạo ra một mô hình có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp. Nó hoàn toàn miễn phí để sử dụng.

dữ liệu

Datanamic giúp bạn tạo dữ liệu thử nghiệm cho các ứng dụng học máy và dựa trên dữ liệu. Nó tạo dữ liệu dựa trên các đặc điểm cột như email, tên và số điện thoại.

Trình tạo dữ liệu Datanamic có thể tùy chỉnh và hỗ trợ hầu hết các cơ sở dữ liệu như Oracle, MySQL, MySQL Server, MS Access và Postgres. Nó hỗ trợ và đảm bảo tính toàn vẹn tham chiếu trong dữ liệu được tạo.

Benerator

Benerator là phần mềm dùng để mã hóa, tạo và di chuyển dữ liệu cho mục đích thử nghiệm và đào tạo. Sử dụng Benerator, bạn mô tả dữ liệu bằng XML (Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng) và tạo bằng công cụ dòng lệnh.

Nó được tạo ra để những người không phải là nhà phát triển có thể sử dụng được và với nó, bạn có thể tạo ra hàng tỷ hàng dữ liệu. Benerator là mã nguồn mở và miễn phí.

Từ cuối cùng

Gartner ước tính rằng đến năm 2030, sẽ có nhiều dữ liệu tổng hợp được sử dụng cho máy học hơn là dữ liệu thực.

Không khó để hiểu tại sao với những lo ngại về chi phí và quyền riêng tư khi sử dụng dữ liệu thực. Do đó, điều cần thiết là các doanh nghiệp phải tìm hiểu về dữ liệu tổng hợp và các công cụ khác nhau để giúp họ tạo ra dữ liệu đó.

Tiếp theo, hãy kiểm tra các công cụ giám sát tổng hợp dành cho doanh nghiệp trực tuyến của bạn.