Mit synthetischen Daten die KI entlasten
Da datenhungrige Modelle für maschinelles Lernen immer größere Mengen an Informationen benötigen, wächst der Markt für synthetische Daten stetig. Warum sind sie so wichtig?
Was genau sind synthetische Daten?
Das jüngste Fotoidentifizierungssystem von Meta wurde mit einer Milliarde Fotos trainiert, was den aktuellen Datenhunger verblüffend gut veranschaulicht. Eine weitere Option für Unternehmen, die keinen Zugang zu Social-Media-Seiten wie Instagram und Facebook haben, sind synthetische Daten.
Im Gegensatz zu Daten, die in der realen Welt erhoben werden, werden synthetische Daten von einem Computer künstlich hergestellt. Die Software, die diese computergenerierten Bilder erstellt, ist in der Lage, sie automatisch mit Kommentaren zu versehen. Bei der Beschriftung, einer wichtigen Komponente des KI-Trainings, werden wichtige Elemente in einem Bild, z. B. Personen oder Objekte, gekennzeichnet, damit die Modelle des maschinellen Lernens besser verstehen, was das Bild darstellt. Da es sich um Originalbilder handelt, auf denen keine realen Personen zu sehen sind, werden auch Probleme im Zusammenhang mit der Einhaltung von Vorschriften oder dem Datenschutz vermieden.
Bis zum Jahr 2024 werden 60 % der Daten, die für KI- und Analyseprojekte benötigt werden, synthetisch generiert, so die Vorhersage von Gartner aus dem Jahre 2021.
Synthetische Daten werden die Hauptform der Daten sein, die in der KI verwendet werden.
Quelle: Gartner, "Maverick Research: Forget About Your Real Data - Synthetic Data Is the Future of AI", Leinar Ramos, Jitendra Subramanyam, 24. Juni 2021
Keine Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes
Diese Technologie erspart es Unternehmen, Tausende von echten Fotos zu suchen und zu sammeln und sich mit Fragen zu GDPR, Urheberrecht und Datenschutz auseinanderzusetzen.
Das Fehlen von realen Daten, die den Datenschutzgesetzen entsprechen. Selbst für eine einfache Bilderkennungsanwendung sind bis zu 100.000 Trainingsfotos erforderlich, von denen jedes einzelne von einem Menschen genau kommentiert werden muss und den Datenschutzbestimmungen entspricht. Das Sammeln, Beschriften und Bereinigen von realen Daten ist eine gigantische Aufgabe, die bis zu 80 % der Arbeit eines Datenwissenschaftlers in Anspruch nehmen kann.
Ein datenzentrierter Ansatz
In der Vergangenheit war es für die Erstellung eines KI-Modells erforderlich, Daten zu sammeln, es zu trainieren, zu testen, die erforderlichen Anpassungen vorzunehmen und es dann erneut zu testen. Bei diesem Ansatz bleiben die verwendeten Daten dieselben.
Die Leistungssteigerung, die Sie durch diesen modellzentrierten Ansatz erhalten, ist recht gering. Sie müssen Ihre Denkweise ändern, um wirklich eine spürbare Verbesserung der Funktionalität Ihrer KI-Algorithmen zu erreichen. Sie sollten sich auf die Daten selbst konzentrieren und nicht auf die Parameter des Modells.
Was wir bei Synthetic Future tun
Für die Datengenerierung verwenden direkt die 3D-Daten von unseren Kunden oder erstellen diese bei Bedarf selbst. Auf der Grundlage dieser 3D-Daten erstellen wir realistische Renderings mit unterschiedlichen Kamerawinkeln, Lichtverhältnissen und Objektpositionen. Wir sind in der Lage, Millionen von Bildern mit der größten Vielfalt zu erstellen. Um ein Höchstmaß an Datenqualität zu gewährleisten, testen wir unsere Daten nach der Erstellung mit mehreren Computer-Vision-Modellen. Neugierig? Testen sie unsere BETA-Plattform !
