KI-Logbuch

Inspiration, Entdeckungen, Anwendungen

Abgegrast: synthetische Daten trainieren KI

Created on 2024-10-09 06:04

Published on 2024-10-09 06:42

Liebe Neugierige, Kreative, Entdecker*innen,

KI Modelle benötigen immer mehr Daten, um heute noch mehrwertsteigernd trainiert werden zu können. Und was, wenn es keine Daten in der Welt da draußen mehr gibt? Was, wenn wir die gesamten Wissensbestände abgegrast haben? Oder wenn wir Daten benötigen, deren Charakteristika Probleme für den Datenschutz Einzelner bedeuten? Hier kommen „sythetische Daten“ ins Spiel. Das ist ein Thema, das zunehmend Relevanz bekommen könnte und deshalb heute hier im Newsletter eine Bühne bekommen sollte. Geht damit alles schneller? Halten wir da überhaupt noch mit – als Gesellschaft? Isaac Asimov sagte mal:

„Die Wissenschaft sammelt Wissen schneller, als die Gesellschaft Weisheit gewinnt.“

Lasst uns gemeinsam erkunden, wie synthetische Daten uns helfen können, KI-Systeme nicht nur schneller, sondern auch weiser zu machen. Vielleicht.

Die Macht der künstlichen Daten

Stellt euch vor, ihr könntet unbegrenzt Trainingsdaten für eure KI-Modelle generieren – genau das ermöglichen synthetische Daten. Diese künstlich erzeugten Datensätze ahmen die statistischen Eigenschaften realer Daten nach, ohne tatsächliche persönliche Informationen zu enthalten.

Der Einsatz synthetischer Daten bietet enorme Vorteile:

• Unbegrenzte Datengenerierung: Ihr könnt Daten nach Bedarf und in nahezu unbegrenztem Umfang erzeugen. Das ist besonders wertvoll in Bereichen, wo echte Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind.
• Datenschutz: Da synthetische Daten keine realen persönlichen Informationen enthalten, könnt ihr sie bedenkenlos für das Training von KI-Modellen verwenden, ohne Datenschutzbestimmungen zu verletzen.
• Reduzierung von Verzerrungen: Durch die gezielte Generierung ausgewogener Datensätze können Vorurteile und Ungleichgewichte in den Trainingsdaten ausgeglichen werden.
• Kosteneinsparungen: Die Erstellung synthetischer Daten ist oft günstiger und schneller als die Sammlung und Aufbereitung realer Daten.

Wie werden synthetische Daten erzeugt?

Es gibt verschiedene Methoden zur Generierung synthetischer Daten:

1. Statistische Verteilung: Hierbei werden die statistischen Eigenschaften realer Daten analysiert und dann neue Daten erzeugt, die diesen Verteilungen folgen.
2. Modellbasierte Ansätze: Machine-Learning-Modelle werden trainiert, um die Charakteristiken realer Daten zu verstehen und zu replizieren.
3. Deep-Learning-Methoden: Fortschrittliche Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoders (VAEs) erzeugen hochwertige synthetische Daten, besonders für komplexe Datentypen wie Bilder oder Zeitreihen.

Anwendungsbereiche synthetischer Daten

Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig:

• Autonomes Fahren: Waymo, eine Tochtergesellschaft von Alphabet, nutzt synthetische Daten, um realistische Fahrszenarien zu simulieren und ihre selbstfahrenden Fahrzeuge zu trainieren.
• Einzelhandel: Amazon setzt synthetische Daten ein, um das Kundenverhalten in seinen kassenlosen Amazon Go-Stores zu modellieren.
• Finanzwesen: American Express erforscht den Einsatz synthetischer Daten zur Verbesserung ihrer Betrugserkennung.
• Gesundheitswesen: Synthetische Patientendaten ermöglichen es Forschern, seltene Krankheiten zu studieren oder neue Behandlungsmethoden zu entwickeln, ohne die Privatsphäre realer Patienten zu gefährden.

Herausforderungen und Grenzen

Trotz aller Vorteile gibt es auch Herausforderungen:

• Qualitätskontrolle: Es ist entscheidend sicherzustellen, dass synthetische Daten die Realität genau genug abbilden, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Technische Komplexität: Die Erstellung hochwertiger synthetischer Daten erfordert oft fortgeschrittene technische Kenntnisse.
• Ethische Bedenken: Es besteht die Gefahr, dass Vorurteile aus den Originaldaten in die synthetischen Daten übernommen und sogar verstärkt werden.

Tipps für den Einsatz synthetischer Daten

1. Eine Kombination aus synthetischen mit realen Daten hilft dabei die synthetischen Daten zu prüfen und deren Zusammenstallung anzupassen – für optimale Ergebnisse.
2. Überprüft die Qualität eurer synthetischen Daten regelmäßig. (siehe Punkt 1)
3. Seid euch der potenziellen Verzerrungen (Bias) bewusst und arbeitet aktiv daran, diese zu reduzieren.
4. Nutzt fortschrittliche Techniken wie GANs für besonders realistische Daten.
5. Haltet euch über die neuesten Entwicklungen im Bereich synthetischer Daten auf dem Laufenden.

Top Links

• Statice – Eine Software zur Generierung synthetischer Daten für verschiedene Anwendungsfälle.
• Studie zur Effektivität synthetischer Daten – Die Verwendung synthetischer Daten zum Trainieren von KI-Modellen: Chancen und Risiken für eine nachhaltige Entwicklung
• Waymo’s Einsatz synthetischer Daten – Ein Einblick in die Nutzung synthetischer Daten bei der Entwicklung selbstfahrender Autos.

Synthetische Daten sind zweifellos notwendig, um die Entwicklung künstlicher Intelligenz voranzutreiben, deren Datenhunger zufrieden zu stellen. Momentan ermöglichen synthetische Daten es uns, durch die echte Welt gesetzte Grenzen zu überwinden und gleichzeitig ethische Standards zu w