13 Tools für die Generierung synthetischer Daten zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen

Daten werden immer wichtiger, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, Anwendungen zu testen und Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Zur Einhaltung der vielen Datenvorschriften werden sie jedoch oft verwahrt und streng geschützt. Der Zugriff auf solche Daten kann Monate dauern, um die erforderlichen Genehmigungen zu erhalten. Alternativ können Unternehmen synthetische Daten verwenden.

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Daten, die statistisch dem alten Datensatz ähneln. Es kann mit realen Daten verwendet werden, um KI-Modelle zu unterstützen und zu verbessern, oder kann insgesamt als Ersatz verwendet werden.

Da sie keiner betroffenen Person gehören und keine personenbezogenen Daten oder sensiblen Daten wie Sozialversicherungsnummern enthalten, können sie als datenschutzfreundliche Alternative zu echten Produktionsdaten verwendet werden.

Unterschiede zwischen echten und synthetischen Daten

• Der wichtigste Unterschied besteht darin, wie die beiden Datentypen generiert werden. Echte Daten stammen von echten Probanden, deren Daten während Umfragen oder bei der Verwendung Ihrer Anwendung gesammelt wurden. Auf der anderen Seite werden synthetische Daten künstlich generiert, ähneln aber immer noch dem ursprünglichen Datensatz.
• Der zweite Unterschied liegt in der Datenschutz Vorschriften, die reale und synthetische Daten betreffen. Bei echten Daten sollten die Probanden wissen können, welche Daten über sie gesammelt werden und warum sie gesammelt werden, und es gibt Grenzen, wie sie verwendet werden können. Diese Regelungen gelten jedoch nicht mehr für synthetische Daten, da die Daten keiner Person zugeordnet werden können und keine personenbezogenen Informationen enthalten.
• Der dritte Unterschied liegt in der Menge der verfügbaren Daten. Mit echten Daten können Sie nur so viel haben, wie Benutzer Ihnen geben. Andererseits können Sie beliebig viele synthetische Daten generieren.

Warum Sie die Verwendung synthetischer Daten in Betracht ziehen sollten

• Es ist relativ billiger zu produzieren, da Sie viel größere Datensätze generieren können, die dem kleineren Datensatz ähneln, den Sie bereits haben. Das bedeutet Ihre Modelle des maschinellen Lernens mehr Daten zum Trainieren haben.
• Die generierten Daten werden automatisch für Sie beschriftet und bereinigt. Das bedeutet, dass Sie keine Zeit mit der zeitraubenden Vorbereitung der Daten für maschinelles Lernen oder Analysen verbringen müssen.
• Es gibt keine Datenschutzprobleme, da die Daten nicht persönlich identifizierbar sind und keiner betroffenen Person gehören. Dies bedeutet, dass Sie es verwenden und frei teilen können.
• Sie können KI-Voreingenommenheit überwinden, indem Sie sicherstellen, dass Minderheitenklassen gut vertreten sind. Dies hilft Ihnen beim Aufbau einer fairen und verantwortungsbewussten KI.

So generieren Sie synthetische Daten

Während der Generierungsprozess je nach verwendetem Tool unterschiedlich ist, beginnt der Prozess im Allgemeinen damit, einen Generator mit einem vorhandenen Datensatz zu verbinden. Anschließend identifizieren Sie die personenbezogenen Felder in Ihrem Datensatz und kennzeichnen sie zum Ausschluss oder zur Verschleierung.

Der Generator beginnt dann mit der Identifizierung der Datentypen der verbleibenden Spalten und der statistischen Muster in diesen Spalten. Von da an können Sie so viele synthetische Daten generieren, wie Sie benötigen.

Normalerweise können Sie die generierten Daten mit dem ursprünglichen Datensatz vergleichen, um zu sehen, wie gut die synthetischen Daten den echten Daten ähneln.

Jetzt werden wir die Tools für die Generierung synthetischer Daten untersuchen, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.

Meistens KI

Meistens KI verfügt über einen KI-gestützten synthetischen Datengenerator, der aus den statistischen Mustern des ursprünglichen Datensatzes lernt. Die KI generiert dann fiktive Charaktere, die den gelernten Mustern entsprechen.

Mit Mostly AI können Sie ganze Datenbanken mit referenzieller Integrität generieren. Sie können alle Arten von Daten synthetisieren, um bessere KI-Modelle zu erstellen.

Synthetisiert.io

Synthetisiert.io wird von führenden Unternehmen für ihre KI-Initiativen verwendet. Um synthesize.io zu verwenden, geben Sie die Datenanforderungen in einer YAML-Konfigurationsdatei an.

Anschließend erstellen Sie einen Job und führen ihn als Teil von a aus Datenpipeline. Es hat auch eine sehr großzügige kostenlose Stufe, mit der Sie experimentieren und sehen können, ob es Ihren Datenanforderungen entspricht.

YDaten

Mit YDatenkönnen Sie tabellarische, Zeitreihen-, Transaktions-, Mehrtabellen- und relationale Daten generieren. Auf diese Weise können Sie die Probleme umgehen, die mit der Datenerfassung, -freigabe und -qualität verbunden sind.

Es wird mit einer KI und einem SDK geliefert, um mit ihrer Plattform zu interagieren. Darüber hinaus haben sie ein großzügiges kostenloses Kontingent, mit dem Sie das Produkt testen können.

Gretel KI

Gretel KI bietet APIs zum Generieren unbegrenzter Mengen synthetischer Daten. Gretel hat eine Open-Source-Datengenerator die Sie installieren und verwenden können.

Alternativ können Sie deren verwenden REST API oder CLI, die kostenpflichtig sind. Ihre Preisgestaltung ist jedoch angemessen und skaliert mit der Größe des Unternehmens.

Kopulen

Kopulen ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zum Modellieren multivariater Verteilungen mithilfe von Copula-Funktionen und zum Generieren synthetischer Daten, die denselben statistischen Eigenschaften folgen.

Das Projekt startete 2018 am MIT im Rahmen des Synthetic Datentresor Projekt.

CTGAN

CTGAN besteht aus Generatoren, die aus Einzeltabellen-Realdaten lernen und synthetische Daten aus den identifizierten Mustern generieren können.

Es ist als Open Source implementiert Python-Bibliothek. CTGAN ist zusammen mit Copulas Teil des Synthetic Data Vault Project.

DoppelGANGer

DoppelGANGer ist eine Open-Source-Implementierung von Generative Adversarial Networks zur Generierung synthetischer Daten.

DoppelGANGer ist nützlich für die Generierung von Zeitreihendaten und wird von Unternehmen wie Gretel AI verwendet. Die Python-Bibliothek ist kostenlos verfügbar und Open Source.

Synth

Synth ist ein Open-Source-Datengenerator, mit dem Sie realistische Daten nach Ihren Vorgaben erstellen, personenbezogene Daten verbergen und Testdaten für Ihre Anwendungen entwickeln können.

Sie können Synth verwenden, um Echtzeitreihen und relationale Daten für Ihre maschinellen Lernanforderungen zu generieren. Synth ist auch datenbankunabhängig, sodass Sie es mit Ihrem SQL und verwenden können NoSQL Datenbanken.

SDV.dev

SDV steht für Synthetic Data Vault. SDV.dev ist ein Softwareprojekt, das 2016 am MIT begann und verschiedene Tools zur Generierung synthetischer Daten entwickelt hat.

Zu diesen Tools gehören Copulas, CTGAN, DeepEcho und RDT. Diese Tools sind als Open-Source-Python-Bibliotheken implementiert, die Sie einfach verwenden können.

Tofu

Tofu ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Generierung synthetischer Daten basierend auf britischen Biobankdaten. Im Gegensatz zu den zuvor erwähnten Tools, die Ihnen helfen, jede Art von Daten auf der Grundlage Ihres vorhandenen Datensatzes zu generieren, generiert Tofu nur Daten, die denen der Biobank ähneln.

Die UK Biobank ist eine Studie über die phänotypischen und genotypischen Merkmale von 500 000 Erwachsenen mittleren Alters aus dem Vereinigten Königreich.

Zwillinge

Zwillinge ist ein Softwarepaket, das als Bibliothek oder Befehlszeilentool zum Zwilling sensibler Daten verwendet wird, indem synthetische Daten mit identischen statistischen Verteilungen erstellt werden.

Um Twinify zu nutzen, geben Sie die realen Daten als CSV Datei, und es lernt aus den Daten, um ein Modell zu erstellen, das zur Generierung synthetischer Daten verwendet werden kann. Die Nutzung ist völlig kostenlos.

Datanamic

Datanamic hilft Ihnen, Testdaten für datengesteuerte und maschinell lernende Anwendungen zu erstellen. Es generiert Daten basierend auf Spaltenmerkmalen wie E-Mail, Name und Telefonnummer.

Datanamic-Datengeneratoren sind anpassbar und unterstützen die meisten Datenbanken wie Oracle, MySQL, MySQL Server, MS Access und Postgres. Es unterstützt und gewährleistet die referenzielle Integrität in den generierten Daten.

Benerator

Benerator ist Software zur Datenverschleierung, -generierung und -migration zu Test- und Schulungszwecken. Mit Benerator beschreiben Sie Daten mit XML (Extensible Markup Language) und generieren sie mit dem Kommandozeilentool.

Es ist so konzipiert, dass es von Nicht-Entwicklern verwendet werden kann, und Sie können damit Milliarden von Datenzeilen generieren. Benerator ist kostenlos und Open Source.

Zusammenfassung

Das schätzt Gartner von 2030, werden mehr synthetische Daten für maschinelles Lernen verwendet als echte Daten.

Angesichts der Kosten- und Datenschutzbedenken bei der Verwendung echter Daten ist es nicht schwer zu verstehen, warum. Daher ist es notwendig, dass Unternehmen sich mit synthetischen Daten und den verschiedenen Tools vertraut machen, die ihnen bei ihrer Generierung helfen.

Als nächstes auschecken synthetische Überwachungsinstrumente für Ihr Online-Geschäft.