Dados sintéticos usados ​​principalmente para treinar inteligência artificial

Dados sintéticos usados ​​principalmente para treinar inteligência artificial

MonaOs analistas do Gartner esperam que 60% dos dados utilizados para treinar sistemas de IA em todo o mundo sejam sintéticos até 2024, em comparação com 1% em 2021. Esta mudança massiva para dados sintéticos representa uma grande mudança em direção a dados de IA centrados no ser humano.

De acordo com o relatório Gartner Trends in Data Science and Machine Learning (DSML), essa abordagem baseada em dados ajuda a criar melhores sistemas de IA.

Usar IA generativa para criar dados sintéticos é uma tendência em rápido crescimento. Esta abordagem ajuda a gerar dados que imitam de forma convincente a realidade, ao mesmo tempo que proporciona a flexibilidade e acessibilidade que os dados reais nem sempre podem proporcionar.

Dados sintéticos podem ser usados ​​para complementar ou substituir dados reais ao treinar modelos de aprendizado de máquina. Eles ajudam a resolver alguns desafios de dados, incluindo:

Acessibilidade : Os dados reais podem ser difíceis de obter, sejam eles confidenciais, raros, caros ou indisponíveis. As soluções de IA generativa permitem que dados sintéticos sejam gerados de forma rápida e fácil, preenchendo esta lacuna.

quantia : Os modelos de aprendizado de máquina geralmente exigem o treinamento eficaz de grandes conjuntos de dados. A geração de dados sintéticos ajuda a aumentar a quantidade de dados disponíveis para treinamento.

Segredo : Em muitas áreas, como saúde, finanças e educação, a privacidade dos dados é uma grande preocupação. Os dados sintéticos preservam a privacidade, evitando a divulgação de informações confidenciais.

proteção : a geração de dados sintéticos controlados ajuda a reduzir os riscos associados à adulteração ou divulgação de dados confidenciais. Esses dados são menos vulneráveis ​​a ameaças à segurança.

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complicação : Alguns problemas ou fenômenos podem ser difíceis de modelar usando dados reais devido à sua complexidade. Os dados sintéticos podem ser modificados para simular cenários complexos de forma controlável.

Reduzindo o preconceito : também ajudam a reduzir o preconceito porque são criados artificialmente para replicar as propriedades e padrões estatísticos de dados reais, evitando elementos discriminatórios ou não representativos que possam estar presentes em dados do mundo real.

Moldura : Os dados sintéticos podem abranger uma ampla variedade de situações e contextos, tornando-os versáteis para diversas aplicações.

Áreas de aplicação

Devido à sua capacidade de simular dados reais de forma controlada, os dados sintéticos já possuem uma ampla gama de aplicações em diversas áreas além do treinamento de modelos de aprendizado de máquina, incluindo:

Teste e validação de software : dados sintéticos são usados ​​para testar e validar software e sistemas, simular uma variedade de cenários e identificar vulnerabilidades potenciais. Isso ajuda a melhorar a qualidade dos programas e aplicativos.

pesquisa científica : Os pesquisadores costumam usar dados sintéticos para estudar fenômenos complexos. Por exemplo, os dados sintéticos são utilizados na modelização climática, na investigação genómica e noutros domínios onde a recolha de dados reais pode ser difícil ou dispendiosa.

melhoria de processos : Na área de gestão da cadeia de suprimentos e logística, dados sintéticos são usados ​​para otimizar operações, melhorar a previsão de demanda e reduzir custos operacionais.

Gestão financeira e de risco : Os dados sintéticos são úteis para modelagem financeira, detecção de fraudes e gerenciamento de riscos. Permite que as instituições financeiras testem os seus sistemas sem utilizar dados sensíveis.

Educação e treinamento : Dados sintéticos são usados ​​na educação para criar simulações e ambientes virtuais de aprendizagem. Eles permitem que os alunos pratiquem em condições realistas sem arriscar dados reais.

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Medicina e cuidados de saúde : Dados sintéticos são usados ​​para criar modelos virtuais de pacientes, facilitando o treinamento de profissionais de saúde, a pesquisa de doenças e a personalização de tratamentos.

Previsão e análise de dados : Dados sintéticos são usados ​​para simular cenários futuros e realizar análises preditivas de dados em diversas áreas, desde meteorologia até planejamento urbano.

segurança de TI : Dados sintéticos são usados ​​para testar a segurança de sistemas de computador, simulando ataques e vulnerabilidades potenciais.

Os dados sintéticos representam um grande avanço no gerenciamento de dados: fornecem uma solução eficiente para lidar com informações confidenciais, mantendo a privacidade e melhorando os recursos de pesquisa e análise.

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