Les données sont devenues de plus en plus importantes pour créer des modèles d'apprentissage automatique, tester des applications et tirer des informations commerciales.
Cependant, pour se conformer aux nombreuses réglementations sur les données, elles sont souvent mises en lieu sûr et strictement protégées. L'accès à ces données pourrait prendre des mois pour obtenir les approbations nécessaires. Alternativement, les entreprises peuvent utiliser des données synthétiques.
Qu'est-ce que les données synthétiques ?
Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui ressemblent statistiquement à l'ancien ensemble de données. Il peut être utilisé avec des données réelles pour prendre en charge et améliorer les modèles d'IA ou peut être utilisé comme substitut.
Parce qu'il n'appartient à aucune personne concernée et ne contient aucune information d'identification personnelle ou des données sensibles telles que les numéros de sécurité sociale, il peut être utilisé comme une alternative de protection de la vie privée aux données de production réelles.
Différences entre les données réelles et synthétiques
- La différence la plus cruciale réside dans la manière dont les deux types de données sont générés. Les données réelles proviennent de sujets réels dont les données ont été collectées lors d'enquêtes ou lors de l'utilisation de votre application. D'autre part, les données synthétiques sont générées artificiellement mais ressemblent toujours à l'ensemble de données d'origine.
- La deuxième différence réside dans le protection des données réglementations affectant les données réelles et synthétiques. Avec des données réelles, les sujets devraient être en mesure de savoir quelles données les concernant sont collectées et pourquoi elles sont collectées, et il y a des limites à leur utilisation. Cependant, ces réglementations ne s'appliquent plus aux données synthétiques car les données ne peuvent pas être attribuées à un sujet et ne contiennent pas d'informations personnelles.
- La troisième différence réside dans les quantités de données disponibles. Avec des données réelles, vous ne pouvez avoir que ce que les utilisateurs vous donnent. En revanche, vous pouvez générer autant de données synthétiques que vous le souhaitez.
Pourquoi devriez-vous envisager d'utiliser des données synthétiques
- Il est relativement moins cher à produire car vous pouvez générer des ensembles de données beaucoup plus volumineux ressemblant à l'ensemble de données plus petit que vous avez déjà. Cela signifie que votre modèles d'apprentissage automatique aura plus de données pour s'entraîner.
- Les données générées sont automatiquement étiquetées et nettoyées pour vous. Cela signifie que vous n'avez pas à passer du temps à effectuer le travail fastidieux de préparation des données pour l'apprentissage automatique ou l'analyse.
- Il n'y a pas de problèmes de confidentialité car les données ne sont pas personnellement identifiables et n'appartiennent pas à une personne concernée. Cela signifie que vous pouvez l'utiliser et le partager librement.
- Vous pouvez surmonter le biais de l'IA en vous assurant que les classes minoritaires sont bien représentées. Cela vous aide à construire une IA juste et responsable.
Comment générer des données synthétiques
Bien que le processus de génération varie en fonction de l'outil que vous utilisez, le processus commence généralement par la connexion d'un générateur à un jeu de données existant. Après quoi, vous identifiez ensuite les champs d'identification personnelle dans votre ensemble de données et les étiquetez pour exclusion ou obfuscation.
Le générateur commence alors à identifier les types de données des colonnes restantes et les modèles statistiques dans ces colonnes. À partir de là, vous pouvez générer autant de données synthétiques que nécessaire.
En règle générale, vous pouvez comparer les données générées avec l'ensemble de données d'origine pour voir dans quelle mesure les données synthétiques ressemblent aux données réelles.
Nous allons maintenant explorer les outils de génération de données synthétiques pour former des modèles d'apprentissage automatique.
Mostly AI
Surtout l'IA dispose d'un générateur de données synthétiques alimenté par l'IA qui apprend à partir des modèles statistiques de l'ensemble de données d'origine. L'IA génère ensuite des personnages fictifs conformes aux modèles appris.
Avec Mostly AI, vous pouvez générer des bases de données entières avec une intégrité référentielle. Vous pouvez synthétiser toutes sortes de données pour vous aider à créer de meilleurs modèles d'IA.
Synthesized.io
Synthétisé.io est utilisé par les grandes entreprises pour leurs initiatives d'IA. Pour utiliser synthesis.io, vous spécifiez les exigences en matière de données dans un fichier de configuration YAML.
Vous créez ensuite une tâche et l'exécutez dans le cadre d'une pipeline de données. Il dispose également d'un niveau gratuit très généreux qui vous permet d'expérimenter et de voir s'il correspond à vos besoins en données.
YData
Avec YDonnées, vous pouvez générer des données tabulaires, chronologiques, transactionnelles, multi-tables et relationnelles. Cela vous permet d'éviter les problèmes liés à la collecte, au partage et à la qualité des données.
Il est livré avec une IA et un SDK à utiliser pour interagir avec leur plate-forme. De plus, ils ont un niveau gratuit généreux que vous pouvez utiliser pour faire une démonstration du produit.
Gretel AI
Gretel IA propose des API pour générer des quantités illimitées de données synthétiques. Gretel a un générateur de données open source que vous pouvez installer et utiliser.
Alternativement, vous pouvez utiliser leur API REST ou CLI, qui aura un coût. Leur prix est cependant raisonnable et s'adapte à la taille de l'entreprise.
Copulas
Copules est une bibliothèque Python open source permettant de modéliser des distributions multivariées à l'aide de fonctions de copule et de générer des données synthétiques qui suivent les mêmes propriétés statistiques.
Le projet a démarré en 2018 au MIT dans le cadre du Synthetic Coffre de données Projet.
CTGAN
CTGAN se compose de générateurs capables d'apprendre à partir de données réelles d'une seule table et de générer des données synthétiques à partir des modèles identifiés.
Il est implémenté en open-source Librairie Python. CTGAN, avec Copulas, fait partie du projet Synthetic Data Vault.
DoppelGANger
DoppelGANger est une implémentation open-source de Generative Adversarial Networks pour générer des données synthétiques.
DoppelGANger est utile pour générer des données de séries chronologiques et est utilisé par des sociétés telles que Gretel AI. La bibliothèque Python est disponible gratuitement et est open-source.
Synth
Synthé est un générateur de données open source qui vous aide à créer des données réalistes selon vos spécifications, à masquer des informations personnellement identifiables et à développer des données de test pour vos applications.
Vous pouvez utiliser Synth pour générer des séries en temps réel et des données relationnelles pour vos besoins d'apprentissage automatique. Synth est également indépendant de la base de données, de sorte que vous pouvez l'utiliser avec votre SQL et NoSQL bases de données.
SDV.dev
SDV signifie Synthetic Data Vault. SDV.dev est un projet logiciel qui a débuté au MIT en 2016 et a créé différents outils pour générer des données synthétiques.
Ces outils incluent Copulas, CTGAN, DeepEcho et RDT. Ces outils sont implémentés sous forme de bibliothèques Python open source que vous pouvez facilement utiliser.
Tofu
Tofu est une bibliothèque Python open source permettant de générer des données synthétiques basées sur les données de la biobanque britannique. Contrairement aux outils mentionnés précédemment qui vous aideront à générer tout type de données basées sur votre ensemble de données existant, Tofu génère des données qui ressemblent à celles de la biobanque uniquement.
La UK Biobank est une étude sur les caractéristiques phénotypiques et génotypiques de 500 000 adultes d'âge moyen du Royaume-Uni.
Twinify
Twinifier est un progiciel utilisé comme bibliothèque ou outil en ligne de commande pour jumeler des données sensibles en produisant des données synthétiques avec des distributions statistiques identiques.
Pour utiliser Twinify, vous fournissez les données réelles sous forme de CSV fichier, et il apprend des données pour produire un modèle qui peut être utilisé pour générer des données synthétiques. Son utilisation est entièrement gratuite.
Datanamic
Datanamique vous aide à créer des données de test pour les applications basées sur les données et d'apprentissage automatique. Il génère des données basées sur des caractéristiques de colonne telles que l'e-mail, le nom et le numéro de téléphone.
Les générateurs de données Datanamic sont personnalisables et prennent en charge la plupart des bases de données telles qu'Oracle, MySQL, MySQL Serveur, MS Access et Postgres. Il prend en charge et assure l'intégrité référentielle des données générées.
Benerator
Bénéficiaire est un logiciel d'obscurcissement, de génération et de migration de données à des fins de test et de formation. À l'aide de Benerator, vous décrivez les données à l'aide de XML (Extensible Markup Language) et générez à l'aide de l'outil de ligne de commande.
Il est conçu pour être utilisable par des non-développeurs, et avec lui, vous pouvez générer des milliards de lignes de données. Benerator est gratuit et open-source.
Mot de la fin
Il est estimé par Gartner que par 2030, il y aura plus de données synthétiques utilisées pour l'apprentissage automatique que de données réelles.
Il n'est pas difficile de comprendre pourquoi étant donné les problèmes de coût et de confidentialité liés à l'utilisation de données réelles. Il est donc nécessaire que les entreprises se familiarisent avec les données synthétiques et les différents outils pour les aider à les générer.
Ensuite, consultez outils de surveillance synthétiques pour votre entreprise en ligne.
