15 лучших инструментов для генерации синтетических данных

Синтетические данные, как следует из названия, — это то, что искусственно создается программами ИИ.

Это может быть что угодно: текст, изображения, голос и даже видеоматериалы.

Теперь реальный вопрос — почему бы просто не использовать реальные данные?

Причина в отсутствии контроля над данными.

Только Amazon ежедневно генерирует более 1000 петабайт данных. Многие другие гиганты технологий или социальных сетей генерируют огромные объемы пользовательских данных. Но контроль над этими реальными данными находится только у горстки технологических гигантов.

Однако более мелкие компании или стартапы не имеют доступа к такому изобилию. И поэтому синтетические данные могут стать выгодной возможностью для обучения прототипов и создания моделей.

Кроме того, тот факт, что цифровизация открыла компаниям возможность собирать наши данные для обучения своих моделей машинного обучения. Для нас это не проблема, пока они используют наши данные для получения дохода.

Но большая проблема возникает, когда хакер проникает в систему и может получить конфиденциальные данные.

Использование традиционных методов анонимизации — еще одна проблема.

Этот метод использует псевдонимизацию, перетасовку строк и столбцов, замену каталогов и шифрование.

Хотя это выглядит многообещающе, исследования показывают, что личность 80% владельцев кредитных карт может быть восстановлена ​​по последним 3 транзакциям, и 87% из них находятся под угрозой, если будут раскрыты их дата рождения, пол и почтовый индекс.

Чтобы решить эту проблему, компании сейчас переходят на инструменты генерации синтетических данных. Хотя они предлагают альтернативный способ сбора реальных данных, обработанные данные остаются бескомпромиссными.

Что такое синтетическая генерация данных?

Генерация синтетических данных — это математический и статистический процесс, выполняемый моделями машинного обучения , которые обучаются на основе реальных объектов, людей и окружающей среды.

Однако выходные данные не содержат конфиденциальных данных, но сохраняют поведенческие особенности реальных данных.

Генерация синтетических данных — это не просто инновация, а решение для точного, безопасного и экономичного моделирования данных.

По данным Gartner, к 2030 году синтетические данные затмят реальные данные. Более того, влияние уже заметно там, где некоторые стартапы извлекают выгоду из этой инновации.

Каковы преимущества синтетических данных?

• Генерация синтетических данных — это безопасное, быстрое и масштабируемое решение по сравнению с традиционными инструментами анонимизации.
• Он экономит время и деньги за счет автоматизации ручной и рутинной подготовки данных.
• Реальные данные сильно смещены в сторону конкретных результатов или категорий. Синтетические данные устраняют такое искаженное поведение и обеспечивают разнообразный взгляд на возможности.
• Он обеспечивает полный контроль над данными, где разработчики могут настраивать параметры для адаптации к меняющимся обстоятельствам.
• С помощью синтетических данных исследователи могут моделировать несуществующие сценарии, которые могли бы способствовать инновациям.
• Не подвергая риску конфиденциальные данные, маркетологи могут создать образ клиента, который будет похож на настоящего. путешествие клиентов и поведение.
• Функции повторной балансировки могут помочь смягчить неточности и отсутствующую информацию для предоставления всеобъемлющего и качественного набора данных.
• Он может обеспечить справедливость данных за счет справедливого распределения данных при соблюдении политик конфиденциальности.
• Синтетические данные можно применять практически во всех секторах — ИТ и ПО, розничной торговле, финансах, обороне, здравоохранении, сельском хозяйстве, производстве продуктов питания, строительстве, играх и многих других.

Лучшие инструменты для создания синтетических данных

Теперь я собираюсь поделиться 15 лучшими платформами для генерации синтетических данных, которые могут сократить разрыв между реальным миром и смоделированным миром.

1. смутный

Hazy — британский стартап по генерации синтетических данных, целью которого является обучение необработанных банковских данных для финтех-отраслей. Моделирование данных Hazy позволяет разработчикам оптимизировать рабочие процессы аналитики, избегая при этом высокого риска мошенничества, который обнаруживается при сборе реальных данных о клиентах.

Несмотря на то, что банки должны предоставлять API для обеспечения конфиденциальности и прозрачности данных, работа с синтетическими данными Hazy позволяет вздохнуть с облегчением, поскольку они обеспечивают безопасность и соответствуют политикам GDPR.

Сложный объем данных генерируется во время предоставления финансовых услуг и обычно хранится в разрозненных хранилищах внутри компаний.

Однако обмен реальными финансовыми данными между различными направлениями бизнеса, особенно в исследовательских целях, строго ограничен законом.

Это также не позволяет компаниям создавать новые потоки доходов, продавая ценную информацию о клиентах. Таким образом, Hazy гарантирует, что компании смогут монетизировать данные, продавая идеи, а не личности.

Обмен данными является частью операционных требований банковских учреждений.

Это позволяет им понимать поведение клиентов на основе транзакций и синтезировать новые образцы без сохранения каких-либо реальных данных или их части. Но, имея на руках синтезированные данные о клиентах, преобразовать их в первоначальный вид просто невозможно.

Hazy также обеспечивает управление такими ресурсоемкими процессами в течение нескольких дней, на которые в противном случае ушли бы месяцы.

2. K2View

Инструменты генерации синтетических данных K2View являются передовыми и точными для создания реалистичных и совместимых синтетических данных в любом масштабе.

Вы можете использовать их для предоставления полезных данных для многих целей. Примеры включают тестирование программного обеспечения и обучение моделей машинного обучения.

Основное предложение K2View — это инновационный подход к организации бизнеса. Он поддерживает ссылочную целостность при создании синтетических данных. Для этого они используют схемы моделей данных, которые показывают, как связаны бизнес-объекты.

Из-за этого полученные данные являются точными и последовательными для разных вещей.

K2View предлагает четыре способа генерации данных, которые можно комбинировать для достижения лучших результатов.

1. Генеративный ИИ, использующий передовые алгоритмы машинного обучения для имитации распределения и шаблонов реальных данных, даже если исходных данных мало.
2. Генерация на основе правил, которая идеально подходит для создания данных для новых функций и негативных сценариев тестирования.
3. Клонирование данных, при котором копируются подмножества производственных данных для тестирования производительности.
4. Маскировка данных, которая защищает данные PII путем их анонимизации или шифрования.

3. Датомизировать

Datomize, запущенный в 2020 году, является одним из лучших стартапов и новым инструментом для создания синтетических данных. Моделирование AI/ML в Datomize ориентировано на данные о клиентах из глобальных банков.

Наличие поставщика, который понимает технические требования и уважает нормативный совет, — это полдела, которое нужно выиграть.

И Datomize действительно выделяется как успешный искусственный генератор данных, сторонний сотрудник в тестировании, разработке, инновациях, а также монетизации.

С Datomize вы можете легко подключаться к корпоративным серверам данных, таким как PostgreSQL, MySQL, Oracle и т. д., и обрабатывать сложные структуры данных и зависимости с сотнями и тысячами таблиц.

Затем алгоритм извлекает особенности поведения из необработанных данных и создает идентичные двойники данных, но совершенно не связанные с исходными данными.

Благодаря интеграции API, совместной работе в облаке, моделированию данных и функциям конфиденциальности Datomize предоставляет современные решения для искусственного интеллекта.

Недавно компания Datomize привлекла 6 миллионов долларов начального финансирования для коммерциализации своих услуг и предоставления организациям возможности наращивать объемы услуг по цифровой трансформации.

4. Тонизирующий - Tonic

Tonic.ai, которую часто называют «компанией поддельных данных», предлагает автоматизированный и анонимный способ синтеза данных для использования в тестировании и разработке.

Платформа также реализует деидентификацию базы данных, что означает отфильтровывание личных данных (PII) из реальных данных и защиту конфиденциальности клиентов.

Надежный алгоритм искусственного интеллекта Tonic классифицирует различные таблицы в базах данных с помощью генеративно-состязательной сети или модели GAN.

Он состоит из двух подмоделей — Генератора и Дискриминатора. Они работают друг против друга.

Генератор извлекает реальные входные данные и создает аналогичные, но совершенно новые экземпляры данных. Дискриминатор, который обучается на генераторе как на реальных, так и на синтетических данных, различает оба данных. Процесс продолжался до тех пор, пока дискриминатор не мог отличить настоящие данные от поддельных.

Платформа сохраняет поведение и зависимости внутри данных и упрощает работу группы специалистов по обработке и анализу данных с такими же ценными данными, избавляя от часов ручной работы.

Недавно Tonic запустил Smart Linking Generator, который использует нейронные сети для имитации сложных наборов данных, требующих большой категоризации.

5. БОЛЬШЕ.ИИ

Mostly.AI — это базирующаяся в Вене платформа синтетических данных, которая обслуживает такие отрасли, как страхование, банковское дело и телекоммуникации. Он обеспечивает передовой ИИ и первоклассную конфиденциальность, извлекая шаблоны и структуру из исходных данных для подготовки совершенно разных наборов данных.

Mostly.AI строго придерживается законов о конфиденциальности GDPR и утверждает, что является первым генератором синтетических данных, получившим сертификат SOC 2 Type 2. Это означает, что рабочая этика компании основывается на безопасности, прозрачности и конфиденциальности.

Платформа позволяет пользователям выбирать необработанные данные с нуля, учитывая вероятность создания синтетических данных, с которыми они не имеют прямого отношения.

Но это также означает, что не существует двусторонней системы, в которой повторная идентификация синтезированных данных могла бы быть отменена.

Не только синтез данных. Система машинного обучения Mostly.AI также позволяет инженерам по данным визуализировать несколько сценариев атак и при необходимости принимать меры по предотвращению рисков.

Благодаря функциям прогнозного моделирования, расширенной аналитики и обнаружения мошенничества, Mostly.AI — это незаменимое программное обеспечение для компаний, стремящихся к бесперебойной работе, эффективному взаимодействию и инновациям.

6. Sogeti

Sogeti — дочерняя компания Capgemini Group, предлагающая когнитивное решение для обработки и синтеза данных.

Он использует встроенную технологию под названием «Искусственный усилитель данных» (ADA), которая может изучать и анализировать любые типы данных, переданных ему, будь то структурированные документы или неструктурированные документы, такие как рукописные, фотографии, отсканированные или табличные копии.

ADA использует методы глубокого обучения, которые могут имитировать способности распознавания, такие как люди, и отличает Sogeti от своих конкурентов.

Независимо от того, идет ли речь об извлечении данных, система ADA может определить актуальность обрабатываемой информации и классифицировать ее по категориям.

После создания синтетических данных Sogeti сохраняет характеристики данных и корреляции, которые статистически аналогичны исходным данным, но без какой-либо идентичности.

Внедрив систему ADA, Sogeti стала одним из лучших решений, основанных на науке о данных, специально для проектирования, исследований, обеспечения качества и тестирования.

7. синтезированный

Synthesized.io — это комплексное решение AI dataOps для предоставления данных, дополнения, безопасного обмена и совместной работы.

Платформа генерирует версии исходных данных, а также несколько сценариев тестовых данных, в которых она определяет отсутствующие значения и конфиденциальную информацию. Компания понимает проблему дисбаланса данных, таких как пропущенные значения или предвзятая информация в отношении прогнозного моделирования.

Поэтому платформа использует автоматизированную генеративную модель Synthesized SDK, которая помогает изменять форму данных по мере необходимости. Модель может убедиться, что данные релевантны, свободны от какой-либо предвзятости и не содержат конфиденциальной информации.

Более того, дата-инженеры также могут анонимизировать данные для повторного использования.

Недавно компания выпустила Synthesized SDK в Google Colab, что делает его идеальной платформой для получения важной информации и совместной работы над библиотеками глубокого обучения.

Платформа позволяет командам исследователей и разработчиков и корпоративным клиентам познакомиться друг с другом и изучить функции, необходимые для создания высококачественных синтетических данных.

Кроме того, компания также запустила библиотеку Python с открытым исходным кодом под названием FairLens, которая работает с Synthesized SDK и позволяет разработчикам анализировать данные, выявлять предубеждения и обеспечивать добросовестное использование данных.

Несколько страховых и банковских фирм теперь доверяют синтезированному SDK и делают его требовательной платформой для специалистов по данным, чтобы получать более быстрые и лучшие результаты, чем традиционные методы синтеза.  

8. Yданные

YData — стартап из Португалии, который помогает специалистам по данным решать проблемы низкого качества данных или доступа к большим пользовательским данным с помощью масштабируемых решений ИИ.

Компания предлагает запатентованные инструменты и автоматизированные платформы для упрощения процесса доступа к данным, профилирования и создания синтетических данных при соблюдении требований конфиденциальности и защиты пользователей.

YData не только предоставляет высококачественные синтезированные данные, но и гарантирует, что они свободны от предвзятости или какой-либо PII (личной информации).

Хотя платформа была запущена в 2019 году, их услуга уже используется многими организациями, такими как розничная торговля, финансы, здравоохранение, телекоммуникации и даже коммунальные службы, такие как электричество или водоснабжение.

Выполняя тесты, такие как атаки на вывод, инженеры YData несут ответственность за любые риски утечки или повторной идентификации личности. Поэтому они используют метод TSTR (Train Synthetic Test Real), который оценивает возможность использования данных, сгенерированных ИИ, для обучения моделей прогнозирования.

Компания YData недавно привлекла 2.7 миллиона долларов в рамках начального финансирования для расширения своих услуг по всему миру, что позволит партнерам использовать ее возможности по генерации данных.

9. МДКлон

Цифровизация отрасли здравоохранения породила множество данных о пациентах, что позволяет отрасли использовать эту информацию для персонализированного ухода.

Однако для доступа к клиническим данным исследователям приходилось полагаться на посредников для доступа к данным пациентов. Однако этот процесс был медленным и ограничивал гибкость и доступность данных. Конфиденциальность пациента также была серьезной проблемой.

Таким образом, MDClone предлагает системный подход к демократизации медицинских данных для исследований, аналитики и синтеза в режиме реального времени без нарушения конфиденциальных данных пациентов.

Эта базирующаяся в Израиле платформа медико-биологических наук использует инфраструктуру ADAMS (спрашивайте, обнаруживайте, действуйте, измеряйте и делитесь), чтобы помочь пользователям преодолеть общие барьеры, такие как доступность данных, инновации, безопасность, и создать новые возможности для партнерства.

MDClone предпринял революционный шаг, предоставив клонированные, но анонимные данные пациентов. Технология помогает создавать синтетические данные на основе реальных статистических характеристик пациентов, не имея таких пациентов.

С помощью вымышленных данных о пациентах медицинские работники могут располагать разнообразной информацией, основанной на возрасте, поле, истории болезни и т. д. Например, они могут изучать реакцию различных типов лекарств, назначаемых при определенных заболеваниях, которые могут помочь им найти лучшие меры лечения.

10. Фактеус

Facteus — это основанный на финансовых технологиях генератор синтетических данных, который собирает полезную информацию из деталей транзакций, таких как транзакции по кредитным и дебетовым картам, без ущерба для конфиденциальных данных клиентов.

Платформа использует собственные технологии, Mimic и Quantamatics для выполнения аналитики, тестирования, обучения и совместного использования облака, соблюдая нормативные требования и законы о конфиденциальности.

Технология синтеза данных Mimic позволяет инженерам получать доступ к высококачественным пользовательским данным, внедрять инновации и создавать новые системы получения дохода.

В то время как Mimic помогает генерировать синтетические данные, Quantamatics позволяет пользователям восполнять недостающую часть информации и прогнозировать будущую производительность.

Компания Facteus недавно объединила усилия с Pacific Epoch , компанией, занимающейся инвестиционными исследованиями, чтобы предоставлять инвесторам на азиатском рынке обобщенные данные о потребительских расходах в США.

Это партнерство предоставит инвесторам уникальную информацию о рынке для укрепления инвестиционных моделей в Азии и США.

Компания также работает с партнерской сетью Snowflake, чтобы использовать перенос данных, использование инструментов аналитики и вычислительные возможности платформы с помощью облачных сервисов Snowflake.

11.  Любой

Моделирование восприятия — это передовая технология машинного обучения. Anyverse использует эту технологию для создания синтетической 3D-среды.

Это все о захвате реальных кадров и создании данных для конкретных датчиков, которые необходимо проверить, обучить и протестировать.

Anyverse визуализирует и настраивает различные сценарии для демонстрационных данных с помощью механизма трассировки лучей. Технология вычисляет взаимодействие световых лучей с объектами сцены на физическом уровне.

Это весьма полезно при воссоздании совершенно других сцен и динамических свойств при заполнении пробелов в данных исходной сцены.

В прошлом году Anyverse заключила партнерское соглашение с поставщиком решений для обеспечения безопасности на основе лидара Velodyne, чтобы обслуживать быстрорастущие отрасли автономных разработок.

Платформа поддерживает широкий спектр вариантов использования, когда разработчики могут программно управлять отснятым материалом и генерировать несколько версий данных.

Например, обучение интеллектуальных камер для дронов, транспортных средств или внутренних сценариев, таких как видеонаблюдение, позволяет платформе собирать обширные базы данных и использовать их для моделирования сценариев.

Это может быть полезно при моделировании «умных городов» или проблем, связанных с транспортными заторами, с учетом поведения людей и физических законов реального мира.

12. КВЕДИА

CVEDIA, оснащенная несколькими алгоритмами машинного обучения, предлагает синтетические решения компьютерного зрения для улучшенного распознавания объектов и рендеринга ИИ.

Платформа работает совместно с программой NVIDIA Metropolis , которая включает в себя аппаратное и программное обеспечение для высокотехнологичных инженерных решений. Она использует набор инструментов, датчиков и IoT для разработки передовых приложений искусственного интеллекта.

Например, TALOS от CVEDIA — это усовершенствованный детектор людей, который может с высокой точностью распознавать лица даже в условиях скопления людей.

В охваченном пандемией мире социальное дистанцирование стало новой нормой. Таким образом, инструмент ACESO использует тепловые карты, чтобы получить представление об общественных точках доступа и их поведении.

Точно так же HERMES использует алгоритм глубокого обучения для классификации типов транспортных средств, от велосипедов до автобусов. Хотя инструмент анонимизирует номерные знаки, обеспечивая соответствие регламенту GDPR.

То же самое относится к TALOS и ACESO, которые гарантируют, что лица будут абсолютно неузнаваемы.

Кроме того, TALOS также можно использовать для обнаружения оружия и винтовок, а также для сравнения обычных пешеходов и держателей оружия, сохраняя при этом точность в загруженных условиях.

13. Нейролаборатории

Neurolabs — это базирующаяся в Румынии платформа синтетических данных, которая использует модели компьютерного зрения для продуктового рынка. Розничные торговые точки часто сталкиваются с проблемами, связанными с управлением запасами в режиме реального времени, неуместными или отсутствующими товарами, а также ситуациями, когда их нет на складе.

Поэтому «Нейролаб» интегрирует свое самодельное решение под названием Re-Shelf для отслеживания таких проблем и оповещения внутреннего персонала.

Re-Shelf использует машинное обучение и компьютерные изображения для обучения данных с точностью до пикселя в режиме реального времени.

Платформа позволяет пользователям получить доступ к тысячам популярных единиц хранения (коды продуктов, используемые для идентификации запасов в списках или счетах-фактурах) и использовать их для добавления синтетических изображений продуктов, отсутствующих в базе данных.

Для максимальной производительности они используют автоматизированные петли обратной связи между моделью компьютерного зрения и синтезированными данными. В результате получается высококачественная 3D-реплика, точно имитирующая цветовые и световые вариации реальных продуктов.

Neurolabs утверждает, что их возможности распознавания объектов примерно в 20 раз быстрее и в 100 раз дешевле.

В настоящее время платформа работает над несколькими вариантами использования, такими как выявление производственных дефектов, сортировка и оценка урожая в сельском хозяйстве, переработка отходов и т. д.

14. Рендеринг.ИИ

Rendered.AI генерирует синтетические наборы данных на основе физики для спутников, автономных транспортных средств, робототехники и здравоохранения.

Компания утверждает, что создание синтетических данных стало простым нажатием кнопки. Существует инструмент настройки без кода и API-интерфейсы для инженеров, позволяющие быстро вносить изменения и анализировать наборы данных. Они могут выполнять генерацию данных в браузере и обеспечивать простую работу с рабочими процессами машинного обучения без больших вычислительных мощностей.

Допустим, компания хочет внедрить новый тип датчика для получения спутниковых изображений и получить финансирование для проекта. В этом случае компании потребуются реальные данные, чтобы продемонстрировать возможности его применения.

Таким образом, решение для синтетических данных от Rendered AI вступает в игру, когда компания может отображать различные сценарии в реальном времени и воспроизводить спутниковые изображения.

Платформа также обеспечивает совместную работу, когда несколько пользователей могут вместе работать над каналами генерации данных и безопасно обмениваться информацией через облако.

15. Гретель

Gretel.ai — одна из многообещающих платформ для создания синтетических данных. Gretel самопровозглашена как «инженерия конфиденциальности как услуга», которая генерирует статистически эквивалентные наборы данных без каких-либо конфиденциальных данных о клиентах из исходного источника.

Во время подготовки данных для синтеза алгоритм машинного обучения Gretel сравнивает информацию в режиме реального времени, используя модель последовательностей, чтобы обеспечить прогнозирование при создании новых данных.

Платформа оснащена своей нейронной сетью под названием Long Short-Term Memory (LSTM), которая имитирует любые структурированные данные из исходных.

Gretel также реализует дифференциальную конфиденциальность, которая гарантирует, что исходные данные не будут запомнены или повторно идентифицированы в системе.

Gretel выглядит многообещающе в качестве генератора данных следующего поколения, поскольку платформа обещает вскоре работать в финансовом, здравоохранительном и игровом секторах.

Заключение

Для клиентов данные больше не будут пугать. Принимая во внимание, что с лучшей реализацией политик конфиденциальности компании уменьшат свою зависимость от клиентов.

Хакерам, я думаю, может понадобиться сменить профессию.

Что касается данных, все будет интересно.

С развитием моделей машинного обучения понимание может быть таким же реальным, как и то, как люди думают и воспринимают. Различные перестановки и комбинации позволили бы получить альтернативные результаты — даже в таких масштабах, которых никто никогда не испытывал.

Звучит так же убедительно, как теория мультивселенной, не так ли?

Наконец, хорошие новости для руководителей технологических гигантов. Для них синтетические данные означают, что больше не будет слушаний в Конгрессе.