Die Vorteile von synthetischen Daten gegenüber realen Daten
In den letzten Jahren ist ein zunehmender Trend bei der Verwendung synthetischer Daten zu beobachten. Dabei handelt es sich um Daten, die von Algorithmen generiert und nicht aus realen Quellen gewonnen werden. Auch wenn manche denken, dass diese Art von Daten weniger nützlich ist als herkömmliche Daten, bietet die Verwendung synthetischer Daten viele Vorteile gegenüber realen Daten. In diesem Blogbeitrag werden wir die Vorteile synthetischer Daten gegenüber realen Daten untersuchen. Lesen Sie weiter, um mehr über die Vorteile synthetischer Daten zu erfahren – von Datenschutzbedenken bis hin zu Kosteneinsparungen und mehr.
Was sind synthetische Daten?
Synthetische Daten sind Informationen, die nicht durch reale Ereignisse, sondern künstlich erzeugt wurden. Synthetische Daten werden in der Regel mithilfe von Algorithmen erstellt und können zur Validierung mathematischer Modelle und zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen eingesetzt werden.
Ein häufiger Anwendungsfall für synthetische Daten ist die Erstellung realistischer Testdatensätze für neue Softwareanwendungen. Dies kann hilfreich sein, um Grenzfälle zu testen und die Robustheit der Software zu verbessern. Synthetische Daten können auch verwendet werden, um zu untersuchen, wie sich ein System unter verschiedenen Bedingungen verhält, oder um ein Modell eines Systems zu erstellen, wenn keine realen Daten verfügbar sind.
Es gibt zwei Hauptarten von synthetischen Daten. Einerseits gibt es synthetische tabellarische Daten und andererseits synthetische Bilddaten und synthetische Videodaten.
Synthetische tabellarische werden häufig in Geschäftsanwendungen verwendet, da sie so erstellt werden können, dass sie reale Datensätze mit einem hohen Mass an Genauigkeit imitieren. Diese Art von Daten kann verwendet werden, um neue Softwareanwendungen zu testen oder um Modelle zu erstellen, wie sich ein System unter verschiedenen Bedingungen verhalten wird.
Synthetische Bilddaten und synthetische Videodaten werden häufig für Anwendungen des maschinellen Lernens wie Computer Vision verwendet. Diese Art von Daten kann zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen für die Objekterkennung und die Erkennung von Anomalien verwendet werden.
Warum synthetische Daten verwenden?
Synthetische Daten haben viele Vorteile gegenüber realen Daten. Ein Vorteil ist, dass synthetische Daten viel schneller erzeugt werden können als reale Daten. Das liegt daran, dass die Daten nicht erst gesammelt und verarbeitet werden müssen. Synthetische Daten können auch in großen Mengen erzeugt werden. Dies ist wichtig für Aufgaben wie das Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens, die eine grosse Datenmenge erfordern.
Ein weiterer Vorteil synthetischer Daten ist, dass sie genau nach den Vorgaben erzeugt werden können. Das heisst, wenn Sie einen Datensatz mit bestimmten Eigenschaften erstellen möchten, z. B. mit bestimmten Arten von Rauschen oder Ausreißern, ist dies mit synthetischen Daten leicht möglich. Bei echten Daten kann es sehr schwierig oder sogar unmöglich sein, einen Datensatz mit den richtigen Eigenschaften zu finden.
Ein letzter Vorteil synthetischer Daten besteht darin, dass sie zur Erstellung von Datensätzen verwendet werden können, die privat und vertraulich sind. Das liegt daran, dass die synthetischen Daten nicht aus realen Daten erstellt werden und daher keine persönlichen Informationen enthalten können. Dies ist wichtig bei der Arbeit mit sensiblen Datensätzen, wie z. B. Krankenakten.
Keine Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes
Der wichtigste Vorteil synthetischer Daten besteht darin, dass sie die sensiblen Daten von Unternehmen und Einzelpersonen in keiner Weise preisgeben. Aus diesem Grund haben synthetische Daten ein großes Potenzial in Branchen, in denen der Schutz der Privatsphäre eine große Rolle spielt, wie im Finanz- und Gesundheitswesen.
Im Allgemeinen können synthetische Daten sehr positive Auswirkungen auf den Datenschutz haben.
Die EDPS (European Data Protection Supervisor) formuliert es wie folgt:
Positive voraussichtliche Auswirkungen auf den Datenschutz:
- Verbesserung des Schutzes der Privatsphäre bei Technologien: Ausgehend von einem Konzept des "eingebauten Datenschutzes" könnte diese Technologie nach einer Datenschutzbewertung einen Mehrwert für die Privatsphäre von Personen bieten, deren personenbezogene Daten nicht offengelegt werden müssen..
- Bessere Fairness: Synthetische Daten könnten dazu beitragen, Verzerrungen abzuschwächen, indem faire synthetische Datensätze für das Training von Modellen der künstlichen Intelligenz verwendet werden. Diese Datensätze werden so manipuliert, dass sie die Welt besser repräsentieren (weniger so, wie sie ist, und mehr so, wie die Gesellschaft sie gerne hätte). Zum Beispiel ohne geschlechtsspezifische oder rassistische Diskriminierung.
Extreme Skalierbarkeit und schnellere Iteration
Synthetische Daten sind computergenerierte Daten, die zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden können. Einmal optimiert, ist der Prozess der Erzeugung synthetischer Daten extrem skalierbar und daher sehr kosteneffizient. Außerdem ermöglicht es sehr schnelle Iterationen. Dies ist in der schnelllebigen Welt der Technologie, in der man so schnell wie möglich iterieren möchte, sehr wichtig.
- Extreme Skalierbarkeit: Mit synthetischen Daten ist es möglich, eine unbegrenzte Menge an Trainingsdaten zu erzeugen. Dies ist besonders nützlich für Deep-Learning-Modelle, die große Mengen an Trainingsdaten benötigen.
- Schnellere Iteration: Synthetische Daten können schnell generiert werden, was eine schnellere Iteration bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen ermöglicht. So können Ingenieure für maschinelles Lernen in kürzerer Zeit bessere Lösungen liefern.
Reale Daten können rar sein - Datenerhebung ist teuer
Echte Daten können rar sein, und ihre Beschaffung kann teuer sein. Es kann auch schwierig sein, reale Daten zu finden, die repräsentativ für die zu modellierende Population sind. Synthetische Daten hingegen können zu einem Bruchteil der Kosten von realen Daten erstellt werden.
Die Möglichkeit, Daten für so genannte «schwarze Schwäne» zu erstellen, macht synthetische Daten sehr leistungsfähig. Die Theorie der schwarzen Schwäne wurde von dem Statistiker und Autor des Buches Fooled by Randomness Nassim Nicholas Taleb geprägt.
Schwarze Schwäne sind jedoch auf aggregierter Ebene nicht selten. Sie sind häufiger, als man intuitiv denken würde. Pandemien, kollabierende Immobilienmärkte oder Kriege in Europa scheinen so einmalige Ereignisse zu sein, dass sie ungewöhnlich sein müssen. Aber weniger medienwirksame Premieren und seltene Ereignisse gibt es ständig. Sie sollten also auch mit schwarzen Schwänen rechnen. Mit der Generierung synthetischer Daten können Sie Ihre Modelle ganz einfach auf solche Ereignisse vorbereiten und trainieren.
Synthetische Daten sind vollständig benutzergesteuert
Synthetische Daten werden von Algorithmen erzeugt, nicht von Menschen. Das bedeutet, dass sie so erstellt werden können, dass sie allen vom Nutzer gewünschten Spezifikationen entsprechen, was sie viel nützlicher macht als echte Daten.
Wenn Sie nach einer bestimmten Art von Daten suchen, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie synthetische Daten finden, die genau Ihren Anforderungen entsprechen. Und da synthetische Daten von Computern erzeugt werden, können sie schnell und einfach in großen Mengen erstellt werden.
Echte Daten hingegen werden in der realen Welt erhoben und sind daher durch die Gegebenheiten in der Welt begrenzt. Außerdem kann es zeitaufwändig und teuer sein, genügend reale Daten zu sammeln, um eine Population genau zu repräsentieren oder eine Hypothese zu testen.
Bei synthetischen Daten haben Sie die vollständige Kontrolle darüber, welche Variablen einbezogen werden und wie sie verteilt sind. Sie eignen sich daher ideal für das Testen von Hypothesen und die Entwicklung von Modellen, ohne dass man sich um reale Einschränkungen kümmern muss.
Wo können Sie synthetische Bilddaten verwenden?
Es gibt viele Anwendungsmöglichkeiten für synthetische Daten. Ein Beispiel für die Verwendung synthetischer Daten ist die Entwicklung von Computer-Vision-Modellen. Insbesondere Modelle zur Objekterkennung und zur Erkennung von Anomalien sind auf große Mengen von Bilddaten angewiesen. Genau hier kann die Erzeugung synthetischer Daten die Leistung von Bildverarbeitungsmodellen verbessern.
Wie bereits erwähnt, ist das Potenzial synthetischer Daten und damit die Zahl der möglichen Anwendungen enorm. Wir haben eine Liste der 6 beliebtesten Anwendungsbereiche zusammengestellt.
- Verkehr
- Gesundheitswesen
- Produktion
- Bauwesen
- Landwirtschaft
- Einzelhandel
Schlussfolgerung
Synthetische Daten ermöglichen eine schnellere, flexiblere und skalierbare Datengenerierung. Außerdem können sie zur Modellierung und Generierung von Informationen verwendet werden, die in der realen Welt nicht existieren.
Für viele Fintech-Unternehmen ist die Vorhersage von Markttrends und potenziellen Finanzkrisen von entscheidender Bedeutung. Die Verwendung synthetischer Daten ermöglicht es Datenwissenschaftlern, fundierte Prognosen zu erstellen, bevor etwas passiert, so dass sie Zeit haben, sich rechtzeitig vorzubereiten. Im Finanzwesen sowie in verschiedenen anderen Bereichen wie der Medizin oder dem Ingenieurwesen haben synthetische Daten es Wissenschaftlern ermöglicht, Probleme zu lösen, von «Was-wäre-wenn»-Szenarien bis hin zur Modellierung alternativer Ergebnisse, die mit realen Daten allein nicht möglich sind.
Synthetische Daten machen unsere Zukunft – eine Welt, die von der Technologie angetrieben wird – überschaubarer und anpassungsfähiger. Synthetische Daten ermöglichen es Datenwissenschaftlern, neue und erfinderische Dinge zu tun, die mit realen Daten allein nicht möglich wären, und die Modelle zu speisen, die beeinflussen werden, wie wir alle in unserer datengesteuerten Zukunft leben.
