15 nejlepších nástrojů pro generování syntetických dat

Syntetická data, jak název napovídá, jsou něco, co je uměle vytvořeno programy AI.

Může to být vše od textu, obrázků, hlasu a dokonce i videa.

Nyní skutečná otázka – Proč jednoduše nepoužít reálná data?

Důvodem je nedostatečná kontrola nad daty.

Samotný Amazon generuje každý den přes 1000 petabajtů dat. Mnoho dalších gigantů v oblasti technologií nebo sociálních médií generuje obrovské množství uživatelských dat. Ale kontrolu nad těmito skutečnými daty má jen hrstka technologických gigantů.

Menší společnosti nebo startupy však nemají přístup k takovému množství. A proto mohou být syntetická data výhodnou příležitostí k výcviku prototypů a vytváření modelů.

Také skutečnost, že digitalizace připravila společnostem cestu k zachycení našich dat pro trénování jejich modelů ML. To pro nás není problém, pokud používají naše data k generování příjmů.

Velký problém ale nastává, když se hacker nabourá do systému a může získat citlivá data.

Dalším problémem je použití tradičních anonymizačních technik.

Technika využívá pseudonymizaci, míchání řádků a sloupců, nahrazování adresářů a šifrování.

Ačkoli to vypadá slibně, studie ukazují, že identitu 80 % držitelů kreditních karet lze znovu identifikovat z posledních 3 transakcí a 87 % z nich je ohroženo, pokud je odhaleno jejich datum narození, pohlaví a PSČ.

K překonání tohoto problému nyní společnosti přecházejí na syntetické nástroje pro generování dat. I když nabízejí alternativní způsob, jak zachytit data z reálného světa, zpracovaná data zůstávají bez kompromisů.

Co je generování syntetických dat?

Generování syntetických dat je matematický a statistický proces prováděný modely strojového učení , které jsou trénovány s využitím reálných objektů, lidí a prostředí.

Výstupní data však nenesou žádná citlivá data, ale zachovávají behaviorální rysy skutečných dat.

Generování syntetických dat není jen inovací, ale také řešením pro přesné, bezpečné a nákladově efektivní modelování dat.

Podle Gartneru syntetická data do roku 2030 zastíní skutečná data. Navíc je již viditelný dopad tam, kde některé startupy na této inovaci těží.

Jaké jsou výhody syntetických dat?

• Generování syntetických dat je bezpečné, rychlé a škálovatelné řešení ve srovnání s tradičními anonymizačními nástroji.
• Šetří čas a náklady tím, že automatizuje manuální a všední přípravu dat.
• Údaje z reálného světa jsou vysoce zaujaté vůči konkrétním výsledkům nebo kategoriím. Syntetická data odstraňují takové zkreslené chování a poskytují rozmanitý pohled na možnosti.
• Poskytuje úplnou kontrolu nad daty, kde mohou vývojáři upravit parametry tak, aby se přizpůsobily měnícím se okolnostem.
• S pomocí syntetických dat mohou výzkumníci modelovat scénáře, které nemusí existovat a které by mohly podporovat inovace.
• Bez ohrožení citlivých dat mohou marketéři vytvořit osobnost zákazníka, která se podobá skutečnému cesta zákazníka a chování.
• Funkce opětovného vyvážení mohou pomoci zmírnit nepřesnosti a chybějící informace a poskytnout tak komplexní a kvalitní soubor dat.
• Může zajistit spravedlivost údajů spravedlivým rozdělením údajů při dodržování zásad ochrany osobních údajů.
• Syntetická data lze použít téměř ve všech sektorech – IT a software, maloobchod, finance, obrana, zdravotnictví, zemědělství, potravinářská výroba, stavebnictví, hry a mnoho dalších.

Nejlepší nástroje pro generování syntetických dat

Nyní se podělím o 15 nejlepších platforem pro generování syntetických dat, které mohou snížit propast mezi skutečným a simulovaným světem.

1. Mlhavý

Hazy je britský startup pro generování syntetických dat, jehož cílem je trénovat nezpracovaná bankovní data pro fintech průmysl. Datové modelování společnosti Hazy umožňuje vývojářům zrychlit analytické pracovní postupy a zároveň se vyhnout jakémukoli vysokému riziku podvodů, které bylo zjištěno při shromažďování skutečných zákaznických dat.

Přestože banky mají poskytovat rozhraní API pro ochranu osobních údajů a transparentnost, práce na syntetických datech Hazyho přináší úlevu, protože nabízí bezpečnost a je v souladu se zásadami GDPR.

Během finančních služeb se generuje komplexní množství dat, která jsou obvykle ukládána v silech v rámci společností.

Sdílení skutečných finančních údajů v rámci různých odvětví, zejména pro výzkumné účely, je však ze zákona přísně omezeno.

To také brání společnostem vytvářet nové zdroje příjmů a zároveň prodávat cenné poznatky o zákaznících. Hazy proto zajišťuje, aby společnosti mohly zpeněžit data prodejem statistik, nikoli identit.

Sdílení dat je součástí provozních požadavků bankovních institucí.

To jim umožňuje porozumět chování zákazníků na základě transakcí a syntetizovat nové vzorky, aniž by ukládali jakákoli skutečná data nebo jejich část. Ale mít v ruce syntetizovaná zákaznická data a jejich mapování zpět do původní podoby je prostě nemožné.

Hazy také zajišťuje, že procesy náročné na zdroje zvládne během dní, které by jinak mohly trvat měsíce.

2. K2View

Nástroje pro generování syntetických dat K2View jsou pokročilé a přesné pro vytváření realistických a vyhovujících syntetických dat ve velkém měřítku.

Můžete je použít k poskytování užitečných dat k mnoha účelům. Příklady zahrnují testování softwaru a trénovací modely strojového učení.

Hlavní nabídkou K2View je inovativní přístup k obchodním entitám. Zachovává referenční integritu při generování syntetických dat. Aby toho dosáhli, používají plány datových modelů, které ukazují, jak jsou podnikatelské subjekty propojeny.

Vytvořená data jsou díky tomu přesná a konzistentní napříč různými věcmi.

K2View nabízí čtyři způsoby generování dat, které lze kombinovat pro lepší výsledky.

1. Generativní AI, která využívá pokročilé algoritmy ML k napodobování skutečných distribucí a vzorců dat, i když jsou původní data řídká.
2. Generování založené na pravidlech, které je ideální pro generování dat pro nové funkce a negativní testovací scénáře.
3. Klonování dat, které kopíruje podmnožiny produkčních dat pro testování výkonu.
4. Maskování dat, které zajišťuje PII data jejich anonymizací nebo šifrováním.

3. Datomizovat

Datomize, která byla spuštěna v roce 2020, je jedním z nejlepších startupů a nově vznikajícím nástrojem pro generování syntetických dat. Modelování AI/ML společnosti Datomize je zaměřeno na zákaznická data z globálních bank.

Mít dodavatele, který rozumí technickým požadavkům a respektuje regulační radu, je polovina vyhrané bitvy.

A Datomize skutečně vyniká jako úspěšný generátor umělých dat, spolupracovník třetí strany při testování, vývoji, inovacích a monetizaci.

S Datomize se můžete snadno připojit k podnikovým datovým serverům, jako je PostgreSQL, MySQL, Oracle atd... a zpracovávat složité datové struktury a závislosti se stovkami a tisíci tabulek.

Algoritmus pak extrahuje behaviorální rysy z nezpracovaných dat a vytvoří identická datová dvojčata, ale zcela nesouvisející s původními daty.

Díky integraci rozhraní API, spolupráci v cloudu, simulaci dat a funkcím ochrany osobních údajů poskytuje Datomize nejmodernější řešení AI.

Společnost Datomize nedávno získala počáteční financování v hodnotě 6 milionů dolarů na komercializaci svých služeb a umožnění organizacím rozšířit jejich služby digitální transformace.

4. Tonikum

Tonic.ai, často nazývaný „společnost s falešnými daty“, nabízí automatizovaný a anonymizovaný způsob syntézy dat pro použití při testování a vývoji.

Platforma také implementuje deidentifikaci databáze, což znamená odfiltrování osobních údajů (PII) od skutečných dat a ochranu soukromí zákazníků.

Robustní algoritmus AI společnosti Tonic kategorizuje různé tabulky napříč databázemi pomocí modelu Generative Adversarial Network neboli GAN.

Skládá se ze dvou podmodelů – Generátor a Diskriminátor. Pracují proti sobě.

Generátor načítá skutečná vstupní data a vytváří podobné, ale zcela nové instance dat. Diskriminátor, který je trénován z generátoru na skutečných i syntetických datech, rozlišuje mezi oběma daty. Proces pokračoval tak dlouho, dokud diskriminátor nedokázal rozlišit mezi skutečnými a falešnými daty.

Platforma zachovává chování a závislosti v datech a usnadňuje týmu vědy o datech práci se stejně cennými daty tím, že odstraňuje hodiny manuální práce.

Nedávno Tonic spustil Smart Linking Generator, který využívá neuronové sítě k napodobování komplexních datových sad, které vyžadují hodně kategorizace.

5. VĚTŠINOU.AI

Mostly.AI je syntetická datová platforma se sídlem ve Vídni, která slouží odvětvím, jako je pojišťovnictví, bankovnictví a telekomunikace. Umožňuje špičkovou umělou inteligenci a soukromí na nejvyšší úrovni při extrahování vzorů a struktury z původních dat pro přípravu zcela odlišných datových sad.

Mostly.AI přísně dodržuje zákony o ochraně osobních údajů GDPR a tvrdí, že je prvním generátorem syntetických dat, který získal certifikaci SOC 2 Type 2. To znamená, že pracovní etika společnosti se řídí bezpečností, transparentností a důvěrností.

Platforma umožňuje uživatelům vzorkovat nezpracovaná data od nuly a zároveň zvažovat pravděpodobnost vytvoření syntetických dat, se kterými nemají přímý vztah.

To ale také znamená, že neexistuje žádný obousměrný systém, kde by mohla být zpětná identifikace syntetizovaných dat obrácena.

Nejen syntéza dat. Systém strojového učení Mostly.AI také dláždí cestu datovým inženýrům k vizualizaci více scénářů útoků a v případě potřeby k přijetí opatření, která brání riziku.

Mostly.AI je nabitý prediktivním modelováním, pokročilou analytikou a funkcemi pro detekci podvodů a je to software, který si zaslouží pozornost firem, které hledají bezproblémový výkon, spolupráci a inovace.

6. Sogeti

Sogeti je dceřinou společností Capgemini Group a kognitivním řešením pro zpracování a syntézu dat.

Využívá nativně postavenou technologii nazvanou Artificial Data Amplifier (ADA), která se dokáže naučit a uvažovat o jakémkoli typu dat, která jsou do ní přiváděna, ať už jde o strukturované dokumenty nebo nestrukturované dokumenty, jako jsou ručně psané, fotografie, naskenované nebo tabulkové kopie.

ADA používá metody hlubokého učení, které mohou napodobovat rozpoznávací schopnosti jako lidé a odlišuje Sogeti od svých konkurentů.

Ať už jde o extrakci dat, systém ADA dokáže identifikovat relevanci zpracovávaných informací a klasifikovat je podle kategorií.

Jakmile jsou syntetická data vygenerována, Sogeti uchovává datové charakteristiky a korelace, které jsou statisticky podobné původním datům, ale bez jakékoli identity.

Díky implementaci systému ADA se Sogeti ukázalo jako jedno z nejlepších řešení založených na vědě o datech speciálně pro inženýrství, výzkum, zajištění kvality a testování.

7. Syntetizováno

Synthesized.io je all-in-one AI dataOps řešení pro poskytování dat, rozšiřování, bezpečné sdílení a spolupráci.

Platforma generuje verze původních dat i různé scénáře testovacích dat, kde identifikuje chybějící hodnoty a citlivé informace. Společnost rozumí problematice datových nerovnováh, jako jsou chybějící hodnoty nebo zkreslené informace týkající se prediktivního modelování.

Platforma proto používá automatizovaný generativní model nazvaný Synthesized SDK, který pomáhá přetvářet data podle potřeby. Model se může ujistit, že data jsou relevantní, bez jakýchkoli zkreslení a neobsahují citlivé informace.

Navíc datoví inženýři mohou také anonymizovat data pro opětovné použití.

Nedávno společnost vydala Synthesized SDK ve službě Google Colab, což z ní dělá ideální platformu pro získávání důležitých poznatků a spolupráci na knihovnách hlubokého učení.

Platforma umožňuje týmům výzkumu a vývoje a podnikovým zákazníkům vzájemně se seznámit a umožňuje jim naučit se funkce potřebné k vytváření špičkových syntetických dat.

Kromě toho společnost také spustila open-source knihovnu Pythonu nazvanou FairLens, která pracuje se Synthesized SDK a umožňuje vývojářům získat informace o datech, odhalit zkreslení a zajistit spravedlivé využití dat.

Několik pojišťovacích a bankovních firem nyní syntetizovanému SDK důvěřuje a činí z něj náročnou platformu pro datové vědce, aby poskytovali rychlejší a lepší výsledky než konvenční syntetizační techniky.  

8. YData

YData je portugalský startup, který pomáhá datovým vědcům řešit problémy s nízkou kvalitou dat nebo přístupem k velkým uživatelským datům pomocí škálovatelných řešení AI.

Společnost nabízí proprietární nástroje a automatizované rámce pro usnadnění procesu přístupu k datům, profilování a generování syntetických dat při dodržení požadavků na soukromí a ochranu uživatelů.

YData poskytuje nejen vysoce kvalitní syntetizovaná data, ale zajišťuje, že jsou bez zkreslení nebo jakýchkoli PII (osobně identifikovatelné informace).

Přestože byla platforma spuštěna v roce 2019, jejich službu již přijalo mnoho organizací, jako je maloobchod, finance, zdravotnictví, telekomunikace a dokonce i veřejné služby, jako je dodávka elektřiny nebo vody.

Při provádění testů, jako jsou inferenční útoky, inženýři YData nesou odpovědnost za všechna rizika úniku identity nebo opětovné identifikace. Proto využívají metodu TSTR (Train Synthetic Test Real), která vyhodnocuje schopnost dat generovaných umělou inteligencí použít pro trénovací predikční modely.

Společnost YData nedávno uzavřela počáteční financování v hodnotě 2.7 milionu dolarů na rozšíření svých služeb po celém světě, což umožní partnerům využívat její kapacity pro generování dat.

9. MDClone

Digitalizace zdravotnického průmyslu vytvořila velké množství údajů o pacientech, které průmyslu umožňují využívat informace pro personalizovanou péči.

Pro přístup ke klinickým datům se však výzkumníci museli spoléhat na mediátory, kteří měli přístup k datům pacientů. Tento proces byl však pomalý a omezoval flexibilitu a dostupnost dat. Velkým problémem bylo také soukromí pacienta.

MDClone proto nabízí systematický přístup k demokratizaci zdravotnických dat pro výzkum, analýzu a syntézu v reálném čase, aniž by došlo k porušení citlivých dat pacientů.

Tato izraelská platforma biologických věd využívá infrastrukturu ADAMS (ptejte se, objevujte, jednajte, měřte a sdílejte), aby pomohla uživatelům překonat běžné překážky, jako je dostupnost dat, inovace, zabezpečení, a podpořila nové možnosti partnerství.

Společnost MDClone učinila transformační krok v poskytování klonovaných, ale anonymních dat pacientů. Technologie pomáhá vytvářet syntetická data založená na skutečných statistických charakteristikách pacientů, aniž by takové pacienty měli.

Pomocí fiktivních údajů o pacientech mohou mít poskytovatelé zdravotní péče k dispozici různorodé informace na základě věku pacienta, pohlaví, anamnézy atd. Mohou například studovat reakce různých typů léků předepisovaných na konkrétní onemocnění, které mohou pomoci najdou lepší léčebná opatření.

10. Facteus

Facteus je generátor syntetických dat založený na fintech, který zachycuje užitečné poznatky z podrobností o transakcích, jako jsou transakce kreditními a debetními kartami, aniž by došlo k ohrožení citlivých údajů zákazníků.

Platforma využívá nativní technologie, Mimic a Quantamatics k provádění analýz, testování, školení a sdílení v cloudu při dodržení regulačních zákonů a zákonů na ochranu soukromí.

Technologie syntézy dat společnosti Mimic umožňuje inženýrům přístup k vysoce kvalitním uživatelským datům, nastartovat inovace a generovat nové systémy příjmů.

Zatímco Mimic pomáhá při generování syntetických dat, Quantamatics umožňuje uživatelům doplnit chybějící část informací a předvídat budoucí výkon.

Společnost Facteus se nedávno spojila se společností Pacific Epoch , která se zabývá investičním výzkumem, aby investorům na asijském trhu nabídla syntetické informace o spotřebitelských výdajích v USA.

Toto partnerství poskytne investorům jedinečné tržní poznatky k posílení investičních modelů v Asii a USA

Společnost také spolupracuje se sítí Snowflake Partner Network na využití migrace dat, využití analytických nástrojů a výpočetních možností platformy pomocí cloudových služeb Snowflake.

11. Kdekoli

Modelování vnímání je špičková technologie ve strojovém učení. Anyverse využívá tuto technologii k vytváření synteticky simulovaných 3D prostředí.

Jde o pořizování záznamů ze skutečného světa a vytváření dat specifických pro senzor, která je třeba ověřit, proškolit a otestovat.

Anyverse vykresluje a konfiguruje různé scénáře pro ukázková data pomocí ray-tracing motoru. Technologie počítá interakci světelných paprsků s objekty ve scéně na fyzické úrovni.

To je docela užitečné při obnově zcela odlišných scén a dynamických vlastností při vyplňování jakýchkoli mezer v datech v původní scéně.

V loňském roce se společnost Anyverse spojila s poskytovatelem bezpečnostních řešení Velodyne se sídlem v Lidaru, aby sloužila rychle rostoucím odvětvím autonomního vývoje.

Platforma podporuje širokou škálu případů použití, kdy mohou vývojáři programově ovládat zachycené záběry a generovat více verzí dat.

Například trénování chytrých kamer pro drony, vozidla nebo vnitřní scénáře, jako je CCTV, umožňuje platformě shromažďovat bohaté databáze a používat je k modelování scénářů.

To může být užitečné při modelování chytrých měst nebo problémů s dopravními zácpami a zároveň zachycovat chování a fyziku lidí v reálném světě.

12. CVEDIA

CVEDIA, nabitá několika algoritmy ML, nabízí řešení syntetického počítačového vidění pro vylepšené rozpoznávání objektů a vykreslování AI.

Platforma spolupracuje s programem Metropolis od společnosti NVIDIA , který zahrnuje hardware a software pro špičková inženýrská řešení. Využívá sadu nástrojů, senzorů a internetu věcí pro vývoj pokročilých aplikací umělé inteligence.

Například TALOS společnosti CVEDIA je pokročilý lidský detektor, který dokáže identifikovat obličeje s vysokou přesností i v davových situacích.

Ve světě zasaženém pandemií se sociální distancování stalo novou normou. Nástroj ACESO proto využívá tepelné mapy k získání náhledu na oblasti veřejných hotspotů a jejich chování.

Podobně HERMES používá algoritmus hlubokého učení pro klasifikaci typů vozidel, od jízdních kol po autobusy. Ačkoli tento nástroj anonymizuje SPZ, aby byl zajištěn soulad s nařízením GDPR.

Totéž platí pro TALOS a ACESO, díky čemuž jsou obličeje absolutně nerozpoznatelné.

Kromě toho lze TALOS použít také k detekci zbraní a pušek a také k porovnání běžných chodců a držitelů zbraní při zachování přesnosti v rušném prostředí.

13. Neurolabs

Neurolabs je rumunská syntetická datová platforma, která využívá modely počítačového vidění pro trh s potravinami. Maloobchodní prodejny se často potýkají s problémy se správou zásob v reálném čase, nesprávně umístěnými nebo chybějícími produkty a situacemi, kdy není skladem.

Neurolab proto integruje své domácí řešení nazvané Re-Shelf, které takové problémy monitoruje a varuje interní personál.

Re-Shelf využívá strojové učení a počítačem generované snímky k trénování pixelově dokonalých dat v reálném čase.

Platforma umožňuje uživatelům přistupovat k tisícům oblíbených skladových jednotek (produktové kódy používané k identifikaci zásob ze seznamů nebo faktur) a používat je k přidávání syntetických obrázků produktů, které v databázi chybí.

Pro špičkový výkon používají automatizované zpětnovazební smyčky mezi modelem počítačového vidění a syntetizovanými daty. Výsledkem je vysoce kvalitní 3D replika, která přesně napodobuje barevné a světelné variace skutečných produktů.

Neurolabs tvrdí, že jeho schopnost rozpoznávání objektů je asi 20krát rychlejší a 100krát levnější.

Platforma v současné době pracuje na několika případech použití, jako je identifikace výrobních vad, třídění a třídění plodin v zemědělství, recyklace odpadu atd.

14. Rendered.AI

Rendered.AI generuje syntetické datové sady založené na fyzice pro satelitní, autonomní vozidla, robotiku a zdravotnický průmysl.

Společnost tvrdí, že generování syntetických dat je tak snadné jako kliknutí na tlačítko. K dispozici je konfigurační nástroj bez kódu a rozhraní API pro inženýry, aby mohli provádět rychlé změny a analýzy datových sad. Mohou provádět generování dat v prohlížeči a umožňují snadné ovládání pracovních postupů strojového učení bez velkého výpočetního výkonu.

Řekněme, že společnost chce zavést typ senzoru pro snímání satelitních snímků a chce na projekt získat finanční prostředky . V tomto případě by společnost potřebovala reálná data k demonstraci aplikace.

Proto přichází do hry řešení syntetických dat od Rendered AI, kde společnost může vykreslovat různé scénáře v reálném čase a replikovat snímky podobné satelitům.

Platforma také umožňuje spolupráci, kdy více uživatelů může spolupracovat na kanálech pro generování dat a sdílet statistiky bezpečně prostřednictvím cloudu.

15. Gretel

Gretel.ai je jednou z začínajících platforem pro vytváření syntetických dat. Gretel se sama prohlašuje za „Privacy Engineering as Service“, která generuje statisticky ekvivalentní datové sady bez jakýchkoli citlivých zákaznických dat z původního zdroje.

Při trénování dat pro syntézu Gretelův algoritmus ML porovnává informace v reálném čase pomocí modelu sekvence-posloupnosti, který umožňuje predikci při generování nových dat.

Platforma je poháněna svou neuronovou sítí nazvanou Long Short-term Memory (LSTM), která napodobuje jakákoli strukturovaná data z původních dat.

Gretel také zavádí rozdílnou ochranu soukromí, která zajišťuje, že se v systému neukládají žádná původní data ani je znovu neidentifikuje.

Gretel vypadá slibně jako generátor dat nové generace, protože platforma slibuje, že bude brzy pracovat v sektoru financí, zdravotnictví a her.

Závěrečné úvahy

Pro zákazníky už data nebudou děsivá. Zatímco s lepší implementací zásad ochrany osobních údajů by společnosti snížily svou závislost na zákaznících.

Pro hackery si myslím, že by možná potřebovali změnit profesi.

A co se týče dat, věci budou zajímavé.

S pokroky v modelech strojového učení mohou být poznatky stejně reálné jako to, jak lidé myslí a vnímají. Různé permutace a kombinace by umožnily získat alternativní výsledky – dokonce v měřítku, které nikdo nikdy nezažil.

To zní stejně intenzivně jako teorie multivesmíru, že?

Konečně dobrá zpráva pro generální ředitele technologických gigantů. Syntetická data pro ně neznamenají žádné další slyšení v Kongresu.