Data menjadi semakin penting untuk membangun model pembelajaran mesin, menguji aplikasi, dan menggambar wawasan bisnis.
Namun, untuk memenuhi banyak peraturan data, sering kali disimpan dan dilindungi dengan ketat. Mengakses data semacam itu bisa memakan waktu berbulan-bulan untuk mendapatkan persetujuan yang diperlukan. Atau, bisnis dapat menggunakan data sintetis.
Apa itu Data Sintetis?
Kredit foto: Twinify
Data sintetik adalah data yang dihasilkan secara artifisial yang secara statistik menyerupai kumpulan data lama. Ini dapat digunakan dengan data nyata untuk mendukung dan meningkatkan model AI atau dapat digunakan sebagai pengganti sama sekali.
Karena bukan milik subjek data mana pun dan tidak berisi informasi pengenal pribadi atau data sensitif seperti nomor jaminan sosial, ini dapat digunakan sebagai alternatif perlindungan privasi untuk data produksi nyata.
Perbedaan Antara Data Nyata dan Sintetis
- Perbedaan yang paling penting adalah bagaimana kedua jenis data tersebut dihasilkan. Data nyata berasal dari subjek nyata yang datanya dikumpulkan selama survei atau saat mereka menggunakan aplikasi Anda. Di sisi lain, data sintetik dihasilkan secara artifisial tetapi masih menyerupai kumpulan data asli.
- Perbedaan kedua adalah peraturan perlindungan data yang mempengaruhi data nyata dan sintetis. Dengan data nyata, subjek harus dapat mengetahui data apa tentang mereka yang dikumpulkan dan mengapa dikumpulkan, dan ada batasan bagaimana data itu dapat digunakan. Namun, peraturan tersebut tidak lagi berlaku untuk data sintetik karena data tersebut tidak dapat dikaitkan dengan subjek dan tidak mengandung informasi pribadi.
- Perbedaan ketiga Ada pada jumlah data yang tersedia. Dengan data nyata, Anda hanya dapat memiliki sebanyak yang diberikan pengguna kepada Anda. Di sisi lain, Anda dapat menghasilkan data sintetik sebanyak yang Anda inginkan.
Mengapa Anda Harus Mempertimbangkan Menggunakan Data Sintetis
- Ini relatif lebih murah untuk diproduksi karena Anda dapat menghasilkan kumpulan data yang jauh lebih besar menyerupai kumpulan data yang lebih kecil yang sudah Anda miliki. Ini berarti model pembelajaran mesin Anda akan memiliki lebih banyak data untuk dilatih.
- Data yang dihasilkan secara otomatis diberi label dan dibersihkan untuk Anda. Ini berarti Anda tidak perlu menghabiskan waktu melakukan pekerjaan yang menghabiskan waktu menyiapkan data untuk pembelajaran mesin atau analitik.
- Tidak ada masalah privasi karena data tidak mengidentifikasi secara pribadi dan bukan milik subjek data. Ini berarti Anda dapat menggunakannya dan membagikannya dengan bebas.
- Anda dapat mengatasi bias AI dengan memastikan bahwa kelas minoritas terwakili dengan baik. Ini membantu Anda membangun AI yang adil dan bertanggung jawab.
Cara Menghasilkan Data Sintetis
Sementara proses pembangkitan bervariasi tergantung pada alat yang Anda gunakan, umumnya proses dimulai dengan menghubungkan generator ke kumpulan data yang ada. Setelah itu, Anda kemudian mengidentifikasi bidang pengenal pribadi di kumpulan data Anda dan melabelinya untuk dikecualikan atau disamarkan.
Generator kemudian mulai mengidentifikasi tipe data dari kolom yang tersisa dan pola statistik di kolom tersebut. Sejak saat itu, Anda dapat menghasilkan data sintetik sebanyak yang Anda butuhkan.
Biasanya, Anda dapat membandingkan data yang dihasilkan dengan kumpulan data asli untuk melihat seberapa baik data sintetik menyerupai data sebenarnya.
Sekarang, kita akan menjelajahi alat untuk pembuatan data sintetik untuk melatih model pembelajaran mesin.
Sebagian besar AI
Sebagian besar AI memiliki generator data sintetis bertenaga AI yang belajar dari pola statistik kumpulan data asli. AI kemudian menghasilkan karakter fiksi yang sesuai dengan pola yang dipelajari.
Dengan Sebagian Besar AI, Anda dapat menghasilkan seluruh database dengan integritas referensial. Anda dapat mensintesis semua jenis data untuk membantu Anda membuat model AI yang lebih baik.
Sintesis.io
Synthesized.io digunakan oleh perusahaan terkemuka untuk inisiatif AI mereka. Untuk menggunakan synthesize.io, Anda menentukan persyaratan data dalam file konfigurasi YAML.
Anda kemudian membuat pekerjaan dan menjalankannya sebagai bagian dari alur data. Ini juga memiliki tingkat gratis yang sangat murah hati yang memungkinkan Anda untuk bereksperimen dan melihat apakah itu sesuai dengan kebutuhan data Anda.
YData
Dengan YData, Anda dapat menghasilkan data tabular, deret waktu, transaksional, multi-tabel, dan relasional. Ini memungkinkan Anda menghindari masalah yang terkait dengan pengumpulan, pembagian, dan kualitas data.
Itu datang dengan AI dan SDK untuk digunakan untuk berinteraksi dengan platform mereka. Selain itu, mereka memiliki tingkat gratis yang murah hati yang dapat Anda gunakan untuk mendemonstrasikan produk.
Gretel AI
Gretel AI menawarkan API untuk menghasilkan data sintetik dalam jumlah tak terbatas. Gretel memiliki generator data sumber terbuka yang dapat Anda instal dan gunakan.
Alternatifnya, Anda dapat menggunakan REST API atau CLI mereka, yang akan dikenakan biaya. Namun, harga mereka masuk akal dan disesuaikan dengan ukuran bisnis.
Kopula
Copulas adalah pustaka Python sumber terbuka untuk memodelkan distribusi multivariat menggunakan fungsi kopula dan menghasilkan data sintetik yang mengikuti properti statistik yang sama.
Proyek ini dimulai pada 2018 di MIT sebagai bagian dari Proyek Gudang Data Sintetis.
CTGAN
CTGAN terdiri dari generator yang dapat belajar dari data nyata tabel tunggal dan menghasilkan data sintetik dari pola yang diidentifikasi.
Ini diimplementasikan sebagai pustaka Python sumber terbuka. CTGAN, bersama dengan Copulas, adalah bagian dari Proyek Gudang Data Sintetis.
Serupa
DoppelGANger adalah implementasi sumber terbuka dari Generative Adversarial Networks untuk menghasilkan data sintetik.
DoppelGANger berguna untuk menghasilkan data deret waktu dan digunakan oleh perusahaan seperti Gretel AI. Pustaka Python tersedia secara gratis dan open-source.
Synth
Synth adalah generator data sumber terbuka yang membantu Anda membuat data realistis sesuai spesifikasi Anda, menyembunyikan informasi identitas pribadi, dan mengembangkan data pengujian untuk aplikasi Anda.
Anda dapat menggunakan Synth untuk menghasilkan rangkaian real-time dan data relasional untuk kebutuhan pembelajaran mesin Anda. Synth juga merupakan basis data agnostik, sehingga Anda dapat menggunakannya dengan basis data SQL dan NoSQL Anda.
SDV.dev
SDV adalah singkatan dari Gudang Data Sintetis. SDV.dev adalah proyek perangkat lunak yang dimulai di MIT pada tahun 2016 dan telah menciptakan berbagai alat untuk menghasilkan data sintetik.
Alat-alat ini termasuk Copulas, CTGAN, DeepEcho, dan RDT. Alat-alat ini diimplementasikan sebagai pustaka Python sumber terbuka yang dapat Anda gunakan dengan mudah.
Tahu
Tofu adalah pustaka Python sumber terbuka untuk menghasilkan data sintetis berdasarkan data biobank Inggris. Berbeda dengan alat yang disebutkan sebelumnya yang akan membantu Anda menghasilkan segala jenis data berdasarkan kumpulan data yang ada, Tofu hanya menghasilkan data yang menyerupai biobank.
UK Biobank adalah studi tentang karakteristik fenotip dan genotipik dari 500.000 orang dewasa paruh baya dari Inggris.
Gandakan
Twinify adalah paket perangkat lunak yang digunakan sebagai pustaka atau alat baris perintah untuk menggabungkan data sensitif dengan menghasilkan data sintetik dengan distribusi statistik yang identik.
Untuk menggunakan Twinify, Anda menyediakan data nyata sebagai file CSV, dan data dipelajari dari data untuk menghasilkan model yang dapat digunakan untuk menghasilkan data sintetik. Ini sepenuhnya gratis untuk digunakan.
Datanamik
Datanamic membantu Anda membuat data pengujian untuk aplikasi berbasis data dan pembelajaran mesin. Ini menghasilkan data berdasarkan karakteristik kolom seperti email, nama, dan nomor telepon.
Generator data datanamic dapat disesuaikan dan mendukung sebagian besar database seperti Oracle, MySQL, Server MySQL, MS Access, dan Postgres. Ini mendukung dan memastikan integritas referensial dalam data yang dihasilkan.
Benerator
Benerator adalah perangkat lunak untuk kebingungan, pembuatan, dan migrasi data untuk tujuan pengujian dan pelatihan. Menggunakan Benerator, Anda mendeskripsikan data menggunakan XML (Extensible Markup Language) dan menghasilkan menggunakan alat baris perintah.
Itu dibuat agar dapat digunakan oleh non-pengembang, dan dengan itu, Anda dapat menghasilkan miliaran baris data. Benerator gratis dan bersumber terbuka.
Kata Akhir
Diperkirakan oleh Gartner bahwa pada tahun 2030, akan ada lebih banyak data sintetik yang digunakan untuk pembelajaran mesin daripada data nyata.
Tidak sulit untuk melihat mengapa mengingat masalah biaya dan privasi menggunakan data nyata. Oleh karena itu, bisnis perlu mempelajari tentang data sintetik dan berbagai alat untuk membantu mereka menghasilkannya.
Selanjutnya, periksa alat pemantauan sintetis untuk bisnis online Anda.
