Синтетические данные

Сегодня синтетические данные заняли лидирующие позиции в подготовке нейронных сетей и моделей машинного обучения. Исследования показывают, что уже более 60% тренировочных датасетов создаются искусственно с помощью специальных генераторов данных, таких как Generative Adversarial Networks (GAN). 

Рост требований к защите частной информации и ужесточение нормативных актов, таких как GDPR версии 2.0, привели к значительным ограничениям на использование реальных данных. Использование реальных данных зачастую сопряжено с высоким риском утечки конфиденциальной информации, судебным разбирательством и санкциями регуляторов. Решение этой проблемы было найдено в активном применении синтетических данных. Синтетические данные — это искусственно созданные наборы данных, имитирующие реальные образцы, но не относящиеся ни к одному реальному лицу или объекту. Создаются они с помощью специализированных алгоритмов глубокого обучения, чаще всего GAN, состоящих из двух конкурирующих нейронных сетей: одна пытается создать реалистичные данные, другая — различить подлинные данные от подделанных. Результатом множества итераций становится высококачественное синтетическое представление действительности. 

— Сейчас синтетические данные находят широкое применение практически во всех областях: 

— В здравоохранении создаются анонимизированные медицинские карты и истории болезни для обучения диагностических моделей без ущерба приватности пациентов. 

— В финансовом секторе генерируются банковские операции и финансовые отчёты для обнаружения мошеннических схем и оптимизации инвестиционной деятельности. 

— В транспортной и логистической сферах симулируются дорожные ситуации и потоки транспорта для обучения автономных автомобилей и роботизированных курьеров. 

— Государственными органами формируется виртуальная статистика населения и социальных групп для эффективного планирования госпрограмм. 

Преимуществами синтетических данных являются полное соответствие нормам приватности и законам (таким как GDPR 2.0), исключение правовых рисков, низкая стоимость и лёгкость масштабируемости, а также возможность покрытия редких случаев и экстремальных сценариев, которые сложно встретить в реальных наборах данных. Хотя синтетические данные показали отличные результаты, некоторые задачи остаются сложными для точного воспроизведения (тонкости человеческого поведения, редкие патологии и др.). Тем не менее, дальнейшее улучшение алгоритмов GAN и аналогичных технологий обещает преодоление этих ограничений в ближайшее время.