три потока двоичного кода, сливающиеся в один

[sanjida708]

Синтетические данные могут решить распространенные проблемы, связанные с обучением ИИ. Но маркетологи B2B должны быть честны относительно рисков, которые они представляют.

Как и многие будущие большие вещи, волна генеративного ИИ тянет за собой множество кустарных производств. Одной из самых захватывающих является индустрия синтетических данных.

Я думаю, что эта книга заслуживает внимания ресурс whatsapp для уганды любого маркетолога B2B-технологий, поскольку она раскрывает сложные проблемы, возможности и риски генеративного ИИ в микрокосме, а также потому, что лучший контент об ИИ признает и учитывает эту сложность.

Синтетические данные: решение самых больших препятствий ИИ
Все модели ИИ должны быть обучены на обширных данных. И чем более общая задача, тем больше разнообразия и объема данных требуется модели, прежде чем она сможет реагировать с точностью и уверенностью.

Однако сбор больших объемов данных из реального мира создает ряд проблем:

Сбор огромных объемов данных отнимает много времени и требует больших затрат.
Может быть сложно найти данные о необычных или исключительных сценариях (например, МРТ-снимки редких заболеваний или изображения машины, в которой происходит неисправность, которая случается один раз на миллион).
При использовании определенных онлайн-наборов данных (например, данных, полученных из социальных сетей) возникают проблемы с конфиденциальностью и авторскими правами.
Данные, полученные человеком, могут нести в себе человеческие предубеждения.
Синтетические данные обещают решение многих из этих проблем. В отличие от обычных данных, используемых для обучения моделей ИИ, синтетические данные генерируются искусственно, поэтому они не ограничены рамками реальности.

Например, если вы обучаете ИИ для оценки топливной эффективности различных коммерческих самолетов, вы можете использовать синтетические данные, полученные с помощью авиасимуляторов, вместо сбора реальных данных телеметрии самолетов с сотен рейсов.

Создавая искусственные данные в масштабе, вы можете получить больше данных по более низкой цене без осложнений с авторскими правами или предвзятости данных, созданных человеком. И вы также можете разрабатывать наборы данных, охватывающие явления, редко встречающиеся в реальной жизни.

Способность синтетических данных устранять все эти препятствия настолько велика, что прошлым летом Gartner предсказал, что к 2024 году 60% данных для ИИ будут синтетическими.

Варианты использования, раскрытые с помощью синтетических данных
Модели компьютерного зрения, которые требуют обучения на больших объемах высококачественных изображений, были одной из первых форм ИИ, которая извлекла выгоду из синтетических данных. Но есть много других вариантов использования синтетических данных в их многочисленных формах, включая:

Геномные данные для обучения медицинских решений на основе искусственного интеллекта для лечения редких заболеваний — без нарушения конфиденциальности данных пациентов.
Изображения различных (и потенциально невыпущенных) продуктов для обучения автоматическому распознаванию дефектов на производственных линиях.
Финансовые записи для разработки систем обнаружения мошенничества без использования личной финансовой информации.
Какую бы задачу вы ни решили обучить для модели ИИ, вполне вероятно, что синтетические данные помогут сделать этот процесс более быстрым, последовательным и дешевым.