داده مصنوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟

داده های مصنوعی اطلاعاتی هستند که به صورت الگوریتمی یا از طریق شبیه سازی های کامپیوتری ایجاد شده اند. این اساساً محصولی از هوش مصنوعی مولد است که از محتوایی تشکیل شده است که به‌طور مصنوعی به‌جای جمع‌آوری‌شده در زندگی واقعی، تولید شده است.

لینا کولوچی، یکی از بنیان‌گذاران استارت‌آپ Infinity AI می گوید: می توان چنین گفت که داده‌های مصنوعی فقط داده‌هایی هستند که توسط یک حسگر در دنیای واقعی جمع‌آوری نشده‌اند. همچنین می توان از آن برای آموزش مدل های هوش مصنوعی استفاده کرد.

داده‌های مصنوعی معمولاً به منظور افزایش اندازه داده‌های آموزشی یک مدل هوش مصنوعی، معرفی سناریوهای جدید یا موارد لبه‌ای که با داده‌های موجود پوشش داده نشده‌اند، تولید می‌شوند و باعث صرفه‌جویی در وقت تحلیل‌گران از استخراج اینترنت و جاهای دیگر برای داده می‌شوند. سپس داده های ترکیبی نقش مهمی در هدایت تحقیقات و نوآوری آگاهانه تر ایفا می کنند.

چرا داده های مصنوعی مهم است؟

در حالی که از نظر فنی ساخته شده است، داده های مصنوعی همتای واقعی خود را هم از نظر ریاضی و هم از نظر آماری منعکس می کنند. تحقیقات نشان داده است که می تواند در آموزش مدل های یادگیری ماشینی به همان اندازه موثر یا حتی بهتر از اشیاء، رویدادها یا افراد واقعی باشد.

مانند داده‌های واقعی، داده‌های مصنوعی نیز اشکال و اندازه‌های مختلفی دارند. می‌توان متنی را در برنامه‌های پردازش زبان طبیعی تولید کرد، داده‌های جدولی را برای طبقه‌بندی و تحلیل رگرسیون تولید کرد، یا رسانه‌هایی مانند ویدیوها و تصاویر را برای برنامه‌های بینایی کامپیوتری تولید کرد. دسترسی محدود به داده‌های دنیای واقعی، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، و زمان یا بار مالی جمع‌آوری داده‌ها و حاشیه‌نویسی، همگی داده‌های مصنوعی را به منبعی جذاب در ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل می‌کنند.

در نتیجه، داده‌های مصنوعی به منبعی محبوب برای صنایع مختلف (از جمله خودروسازی، مراقبت‌های بهداشتی، بانکداری و غیره) تبدیل شده‌اند که اطلاعات ناشناس، قابل انعطاف و با کیفیتی را ارائه می‌کنند که سازمان‌ها می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی خود را آموزش دهند.

توبیاس هان، مدیر عامل شرکت Mostly AI می گوید: «نوآورترین شرکت‌ها، آینده‌نگرترین شرکت‌ها، شروع به کار با داده‌های مصنوعی کرده‌اند. “این یک فرصت بزرگ است، این یک فضای رو به رشد است و ما هنوز در روزهای اولیه هستیم.”

داده های مصنوعی در مقایسه داده های واقعی

داده های مصنوعی توسط الگوریتم هایی تولید می شوند که آن ها را بر اساس داده های واقعی ایجاد می کنند. از آنجا، داده‌های مصنوعی را می‌توان برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، حتی شبیه‌سازی موقعیت‌های بی‌سابقه برای ایجاد طیف گسترده‌تری از تجربیات آموزشی مورد استفاده قرار داد. داده‌های واقعی فقط رویدادهایی را پوشش می‌دهند که قبلاً اتفاق افتاده‌اند و در مقایسه با داده‌های مصنوعی، چشم‌انداز محدودتری ارائه می‌دهند.

همچنین تیم ها را قادر می سازد تا حجم زیادی از داده ها را در مدت زمان کوتاهی بسازند، با توانایی ایجاد داده های بیشتر در زمان نیاز. بسته به صنعت یا موضوع، یافتن و جمع‌آوری داده‌های واقعی در برخی مواقع دشوار است. این امر انجام مطالعات تحقیقاتی را برای تحلیلگران دشوار می کند زیرا ممکن است داده های کافی برای تأیید نتایج خود نداشته باشند.

در عین حال، داده های مصنوعی ممکن است برخی از موارد پرت را که در مجموعه داده های واقعی رخ می دهد، از دست بدهند. ممکن است به ترکیب مقدار کمی از داده های واقعی با داده های مصنوعی برای تقویت دقت و قابلیت اطمینان یک مطالعه کمک کند.

بیشتر بخوانید: آموزش فعالسازی IPv6 در مودم

مزایای داده مصنوعی

به دلیل تطبیق پذیری آن، ساخت و استفاده از داده های مصنوعی مزایای زیادی دارد.

داده های مصنوعی انعطاف پذیر هستند

داده های مصنوعی بسیار انعطاف پذیر است. از آنجایی که داده های مصنوعی ساخته شده است، می توان آن را تغییر داد. می‌توان آن را به روش‌های خاصی شکل داد که بیشترین ارتباط را با موارد استفاده شما دارد. شما می توانید دقیقاً همان چیزی را که واقعاً می خواهید ایجاد کنید.

به همین دلیل، داده های مصنوعی یک ابزار واقعا مفید برای آزمایش موارد لبه یا موقعیت های منحصر به فرد است که به ندرت توسط داده های واقعی ضبط می شوند. محاسبه هر مورد احتمالی با داده‌های واقعی می‌تواند دشوار باشد، به این معنی که وقتی آنها اتفاق می‌افتند، آنها واقعاً می‌توانند مدلی از هوش مصنوعی را که برای مدیریت آن آموزش ندیده است، از بین ببرند.

داده مصنوعی کارآمد است

ایجاد داده های مصنوعی نسبت به جمع آوری و حاشیه نویسی منظم داده های دنیای واقعی بسیار خسته کننده و زمان بر است. به عنوان مثال، در بینایی کامپیوتر، داده های تصویر باید حاشیه نویسی یا برچسب گذاری شوند، با اطلاعات ابرداده های مختلف.

با داده‌های واقعی، این کار حاشیه‌نویسی می‌تواند ماه‌ها طول بکشد و اغلب با خدمات برچسب‌گذاری شخص ثالث منعقد می‌شود که در آن انسان‌ها به‌صورت دستی از تک تک فریم‌های تصویر عبور می‌کنند و چیزهای درون آن‌ها را شناسایی می‌کنند.

با داده های مصنوعی، حاشیه نویسی ها به صورت خودکار تولید می شوند و داده ها ساخته می شوند. به عبارت دیگر: به طور بالقوه، صدها ویدیوی تولید شده با مشخصات دقیق مورد نیاز را می‌توان در عرض چند دقیقه ساخت، که همگی برچسب‌گذاری شده و آماده نمایش هستند.

داده های مصنوعی برای حفظ حریم خصوصی مناسب است

در حالی که شبیه داده های واقعی است، این داده ها در حالت ایده آل حاوی هیچ اطلاعات قابل ردیابی در مورد خود داده های واقعی نیستند. این شامل هیچ اطلاعات شخصی یا قابل شناسایی در مورد افراد واقعی نیست، به این معنی که می توان آن را در محدوده قوانین و مقررات موجود مورد استفاده، انتقال و دستکاری قرار داد به روش هایی که با داده های واقعی امکان پذیر نیست.

نتیجه گیری:

داده های مصنوعی به صورت الگوریتمی یا از طریق شبیه سازی های کامپیوتری ایجاد می شوند و به عنوان داده های آموزشی برای توسعه مدل های هوش مصنوعی قوی تر استفاده می شوند. این الگوها و ویژگی‌های ریاضی مشابه‌های واقعی خود را دارد، اما حاوی هیچ‌یک از اطلاعات اصلی نیست و محصول رویدادهای واقعی نیست.

تالیف:
فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Builtin)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.