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 wahren. Vielleicht helfen synthetische Daten ja sogar, unsere echten Daten besser zu verstehen und so unsere Welt besser zu erklären. Die Frage ist für mich, ob es aber nicht auch andere Wege gibt, statt nur ständig höher, weiter, schneller. Was ist it „smarter“?
Ich bin gespannt auf eure Gedanken und Erfahrungen zum Thema synthetische Daten. Habt ihr in euren Projekten synthetische Daten eingesetzt? Welche Chancen und Risiken seht ihr? Lasst es uns in den Kommentaren diskutieren!
Bis zum nächsten Mal,
Euer Arno
Auszug Quellen:
[3] https://aws.amazon.com/what-is/synthetic-data/
[4] https://viso.ai/deep-learning/synthetic-data-ai-training-solution/
[5] https://www.statice.ai/post/types-synthetic-data-examples-real-life-examples
[6] https://www.techtarget.com/searchcio/definition/synthetic-data
[8] https://synthesis.ai/2021/05/18/top-5-applications-of-synthetic-data/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/use-cases/synthetic-data/
Grazed: synthetic data trains AI
Dear Curious, Creative, Explorers,
AI models require more and more data to be trained in a value-enhancing way today. And what if there’s no more data in the world out there? What if we’ve grazed all the knowledge stocks? Or if we need data whose characteristics pose problems for individual data protection? This is where „synthetic data“ comes into play. It’s a topic that could become increasingly relevant and therefore should be given a stage in this newsletter today. Does everything go faster with this? Can we as a society even keep up? Isaac Asimov once said:
„Science gathers knowledge faster than society gains wisdom.“
Let’s explore together how synthetic data can help us make AI systems not only faster but also wiser. Perhaps.
The Power of Artificial Data
Imagine you could generate unlimited training data for your AI models – that’s exactly what synthetic data enables. These artificially generated datasets mimic the statistical properties of real data without containing actual personal information.
The use of synthetic data offers enormous advantages:
– Unlimited data generation: You can generate data as needed and in almost unlimited quantities. This is particularly valuable in areas where real data is scarce or difficult to obtain.
– Data protection: Since synthetic data does not contain real personal information, you can use it without hesitation for training AI models without violating data protection regulations.
– Reduction of biases: By deliberately generating balanced datasets, biases and imbalances in the training data can be compensated for.
– Cost savings: Creating synthetic data is often cheaper and faster than collecting and processing real data.
How is synthetic data generated?
There are various methods for generating synthetic data:
1. Statistical distribution: The statistical properties of real data are analyzed and then new data is generated that follows these distributions.
2. Model-based approaches: Machine learning models are trained to understand and replicate the characteristics of real data.
3. Deep learning methods: Advanced techniques such as Generative Adversarial Networks (GANs) or Variational Autoencoders (VAEs) generate high-quality synthetic data, especially for complex data types such as images or time series.
Application areas of synthetic data
The possibilities for use are diverse:
– Autonomous driving: Waymo, a subsidiary of Alphabet, uses synthetic data to simulate realistic driving scenarios and train their self-driving vehicles.
– Retail: Amazon uses synthetic data to model customer behavior in its cashier-less Amazon Go stores.
– Finance: American Express is exploring the use of synthetic data to improve their fraud detection.
– Healthcare: Synthetic patient data allows researchers to study rare diseases or develop new treatment methods without compromising the privacy of real patients.
Challenges and limitations
Despite all the advantages, there are also challenges:
– Quality control: It is crucial to ensure that synthetic data accurately reflects reality without compromising privacy.
– Technical complexity: Creating high-quality synthetic data often requires advanced technical knowledge.
– Ethical concerns: There is a risk that biases from the original data will be carried over and even amplified in the synthetic data.
Tips for using synthetic data
1. A combination of synthetic and real data helps to check the synthetic data and adjust its composition – for optimal results.
2. Regularly check the quality of your synthetic data. (see point 1)
3. Be aware of potential biases and actively work to reduce them.
4. Use advanced techniques like GANs for particularly realistic data.
5. Stay up to date on the latest developments in synthetic data.
Top Links
– Statice – A software for generating synthetic data for various use cases.
– Study on the effectiveness of synthetic data – The use of synthetic data for training AI models: Opportunities and risks for sustainable development
– Waymo’s use of synthetic data – An insight into the use of synthetic data in the development of self-driving cars.
Synthetic data is undoubtedly necessary to advance the development of artificial intelligence, to satisfy its data hunger. At the moment, synthetic data allows us to overcome limits set by the real world while maintaining ethical standards. Maybe synthetic data even helps us to better understand our data and thus better explain our world. The question for me is whether there aren’t other ways instead of just constantly higher, further, faster. What about „smarter“?
I’m curious about your thoughts and experiences on the topic of synthetic data. Have you used synthetic data in your projects? What opportunities and risks do you see? Let’s discuss it in the comments!
Until next time.
Yours,
Arno
Sources:
[3] https://aws.amazon.com/what-is/synthetic-data/
[4] https://viso.ai/deep-learning/synthetic-data-ai-training-solution/
[5] https://www.statice.ai/post/types-synthetic-data-examples-real-life-examples
[6] https://www.techtarget.com/searchcio/definition/synthetic-data
[8] https://synthesis.ai/2021/05/18/top-5-applications-of-synthetic-data/