13 أداة لتوليد البيانات التركيبية لتدريب نماذج التعلم الآلي

أصبحت البيانات ذات أهمية متزايدة لبناء نماذج التعلم الآلي ، واختبار التطبيقات ، ورسم رؤى الأعمال.

ومع ذلك ، من أجل الامتثال للعديد من لوائح البيانات ، غالبًا ما يتم التخلص منها وحمايتها بشكل صارم. قد يستغرق الوصول إلى هذه البيانات شهورًا للحصول على الموافقات اللازمة. بدلاً من ذلك ، يمكن للشركات استخدام البيانات التركيبية.

ما هي البيانات التركيبية؟

رصيد الصورة: Twinify

البيانات التركيبية هي بيانات تم إنشاؤها بشكل مصطنع والتي تشبه إحصائيًا مجموعة البيانات القديمة. يمكن استخدامه مع البيانات الحقيقية لدعم وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي أو يمكن استخدامه كبديل تمامًا.

نظرًا لأنه لا ينتمي إلى أي موضوع بيانات ولا يحتوي على معلومات تعريف شخصية أو بيانات حساسة مثل أرقام الضمان الاجتماعي ، يمكن استخدامه كبديل لحماية الخصوصية لبيانات الإنتاج الحقيقية.

الاختلافات بين البيانات الحقيقية والتركيبية

• يتمثل الاختلاف الأكثر أهمية في كيفية إنشاء نوعي البيانات. تأتي البيانات الحقيقية من أشخاص حقيقيين تم جمع بياناتهم أثناء الاستطلاعات أو أثناء استخدامهم لتطبيقك. من ناحية أخرى ، يتم إنشاء البيانات التركيبية بشكل مصطنع ولكنها لا تزال تشبه مجموعة البيانات الأصلية.
• الاختلاف الثاني هو في لوائح حماية البيانات التي تؤثر على البيانات الحقيقية والتركيبية. باستخدام البيانات الحقيقية ، يجب أن يكون الأشخاص قادرين على معرفة البيانات التي يتم جمعها حولهم ولماذا يتم جمعها ، وهناك حدود لكيفية استخدامها. ومع ذلك ، لم تعد هذه اللوائح تنطبق على البيانات التركيبية لأنه لا يمكن أن تُنسب البيانات إلى موضوع ولا تحتوي على معلومات شخصية.
• الاختلاف الثالث في كميات البيانات المتاحة. باستخدام البيانات الحقيقية ، يمكنك فقط الحصول على ما يمنحك إياه المستخدمون. من ناحية أخرى ، يمكنك إنشاء أكبر قدر تريده من البيانات التركيبية.

لماذا يجب أن تفكر في استخدام البيانات التركيبية

• يعد إنتاجه أرخص نسبيًا لأنه يمكنك إنشاء مجموعات بيانات أكبر بكثير تشبه مجموعة البيانات الأصغر التي لديك بالفعل. هذا يعني أن نماذج التعلم الآلي الخاصة بك ستحتوي على المزيد من البيانات للتدرب عليها.
• يتم تصنيف البيانات التي تم إنشاؤها تلقائيًا وتنظيفها من أجلك. هذا يعني أنك لست مضطرًا إلى قضاء الوقت في القيام بالعمل الذي يستغرق وقتًا طويلاً في إعداد البيانات للتعلم الآلي أو التحليلات.
• لا توجد مشكلات تتعلق بالخصوصية لأن البيانات لا تحدد الهوية الشخصية ولا تنتمي إلى موضوع البيانات. هذا يعني أنه يمكنك استخدامه ومشاركته بحرية.
• يمكنك التغلب على تحيز الذكاء الاصطناعي من خلال ضمان تمثيل فئات الأقليات بشكل جيد. يساعدك هذا في بناء ذكاء اصطناعي عادل ومسؤول.

كيفية توليد البيانات التركيبية

بينما تختلف عملية التوليد اعتمادًا على الأداة التي تستخدمها ، بشكل عام ، تبدأ العملية بتوصيل مولد بمجموعة بيانات موجودة. بعد ذلك ، تقوم بعد ذلك بتحديد حقول التعريف الشخصية في مجموعة البيانات الخاصة بك وتصنيفها للاستبعاد أو التشويش.

يبدأ المولد بعد ذلك في تحديد أنواع البيانات للأعمدة المتبقية والأنماط الإحصائية في تلك الأعمدة. منذ ذلك الحين ، يمكنك إنشاء أكبر قدر من البيانات التركيبية التي تحتاجها.

عادة ، يمكنك مقارنة البيانات التي تم إنشاؤها مع مجموعة البيانات الأصلية لمعرفة مدى تشابه البيانات التركيبية مع البيانات الحقيقية.

الآن ، سوف نستكشف أدوات توليد البيانات التركيبية لتدريب نماذج التعلم الآلي.

في الغالب AI

يمتلك الذكاء الاصطناعي في الغالب مولد بيانات تركيبية يعمل بالذكاء الاصطناعي ويتعلم من الأنماط الإحصائية لمجموعة البيانات الأصلية. يقوم الذكاء الاصطناعي بعد ذلك بإنشاء شخصيات خيالية تتوافق مع الأنماط المكتسبة.

باستخدام الذكاء الاصطناعي في الغالب ، يمكنك إنشاء قواعد بيانات كاملة بسلامة مرجعية. يمكنك تجميع جميع أنواع البيانات لمساعدتك في بناء نماذج أفضل للذكاء الاصطناعي.

توليفها

يتم استخدام Synthesized.io من قبل الشركات الرائدة لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. لاستخدام synthesize.io ، فإنك تحدد متطلبات البيانات في ملف تكوين YAML.

يمكنك بعد ذلك إنشاء وظيفة وتشغيلها كجزء من مسار بيانات. كما أن لديها طبقة مجانية سخية للغاية تسمح لك بالتجربة ومعرفة ما إذا كانت تناسب احتياجاتك من البيانات.

YData

باستخدام YData ، يمكنك إنشاء بيانات جدولية ، ومتسلسلة زمنية ، ومعاملات ، وجداول متعددة ، وبيانات علائقية. يتيح لك ذلك تفادي المشكلات المرتبطة بجمع البيانات ومشاركتها وجودتها.

يأتي مع AI و SDK لاستخدامهما للتفاعل مع نظامهم الأساسي. بالإضافة إلى ذلك ، لديهم طبقة مجانية سخية يمكنك استخدامها لعرض المنتج.

جريتيل AI

يقدم Gretel AI واجهات برمجة التطبيقات لإنشاء كميات غير محدودة من البيانات التركيبية. لدى Gretel مولد بيانات مفتوح المصدر يمكنك تثبيته واستخدامه.

بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام REST API أو CLI ، والتي ستكون بتكلفة. ومع ذلك ، فإن أسعارها معقولة وتتناسب مع حجم الأعمال.

كوبولا

Copulas هي مكتبة Python مفتوحة المصدر لنمذجة التوزيعات متعددة المتغيرات باستخدام وظائف copula وتوليد بيانات تركيبية تتبع نفس الخصائص الإحصائية.

بدأ المشروع في عام 2018 في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كجزء من مشروع خزنة البيانات التركيبية.

CTGAN

تتكون CTGAN من مولدات قادرة على التعلم من البيانات الحقيقية أحادية الجدول وتوليد بيانات تركيبية من الأنماط المحددة.

يتم تنفيذه كمكتبة بايثون مفتوحة المصدر. CTGAN ، جنبًا إلى جنب مع Copulas ، جزء من مشروع Synthetic Data Vault.

شبيه … شخص مشابه

DoppelGANger هو تطبيق مفتوح المصدر لشبكات الخصومة التوليدية لتوليد بيانات تركيبية.

DoppelGANger مفيد لتوليد بيانات السلاسل الزمنية ويستخدم من قبل شركات مثل Gretel AI. مكتبة Python متاحة مجانًا ومفتوحة المصدر.

موالفة

Synth هو منشئ بيانات مفتوح المصدر يساعدك على إنشاء بيانات واقعية وفقًا لمواصفاتك ، وإخفاء معلومات التعريف الشخصية ، وتطوير بيانات الاختبار لتطبيقاتك.

يمكنك استخدام Synth لإنشاء سلاسل في الوقت الفعلي وبيانات علائقية لاحتياجات التعلم الآلي الخاصة بك. Synth هو أيضًا قاعدة بيانات غير محددة ، بحيث يمكنك استخدامها مع قواعد بيانات SQL و NoSQL.

SDV.dev

SDV هي اختصار لـ Synthetic Data Vault. SDV.dev هو مشروع برمجي بدأ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في عام 2016 وقد ابتكر أدوات مختلفة لتوليد البيانات التركيبية.

تتضمن هذه الأدوات Copulas و CTGAN و DeepEcho و RDT. يتم تنفيذ هذه الأدوات كمكتبات Python مفتوحة المصدر يمكنك استخدامها بسهولة.

التوفو

Tofu هي مكتبة Python مفتوحة المصدر لتوليد البيانات الاصطناعية بناءً على بيانات البنك الحيوي في المملكة المتحدة. على عكس الأدوات المذكورة سابقًا ، سيساعدك ذلك في إنشاء أي نوع من البيانات بناءً على مجموعة البيانات الحالية الخاصة بك ، يقوم Tofu بإنشاء بيانات تشبه تلك الخاصة بالبنك الحيوي فقط.

البنك الحيوي في المملكة المتحدة هو دراسة عن الخصائص المظهرية والجينية لنحو 500000 بالغ في منتصف العمر من المملكة المتحدة.

توينيفي

Twinify هي حزمة برامج تُستخدم كمكتبة أو أداة سطر أوامر لتوأم البيانات الحساسة عن طريق إنتاج بيانات تركيبية بتوزيعات إحصائية متطابقة.

لاستخدام Twinify ، فإنك تقدم البيانات الحقيقية كملف CSV ، ويتعلم من البيانات لإنتاج نموذج يمكن استخدامه لإنشاء بيانات تركيبية. إنه مجاني تمامًا للاستخدام.

داتاناميك

يساعدك Datanamic في عمل بيانات اختبار للتطبيقات القائمة على البيانات وتطبيقات التعلم الآلي. يقوم بإنشاء بيانات بناءً على خصائص العمود مثل البريد الإلكتروني والاسم ورقم الهاتف.

مولدات البيانات Datanamic قابلة للتخصيص وتدعم معظم قواعد البيانات مثل Oracle و MySQL و MySQL Server و MS Access و Postgres. يدعم ويضمن التكامل المرجعي في البيانات التي تم إنشاؤها.

Benerator

Benerator هو برنامج لإخفاء البيانات وتوليدها وترحيلها لأغراض الاختبار والتدريب. باستخدام Benerator ، يمكنك وصف البيانات باستخدام XML (لغة التوصيف الموسعة) وإنشاءها باستخدام أداة سطر الأوامر.

تم تصميمه ليكون قابلاً للاستخدام من قبل غير المطورين ، ومعه يمكنك إنشاء مليارات صفوف البيانات. Benerator مجاني ومفتوح المصدر.

الكلمات الأخيرة

تشير تقديرات شركة Gartner إلى أنه بحلول عام 2030 ، سيكون هناك المزيد من البيانات التركيبية المستخدمة للتعلم الآلي أكثر من البيانات الحقيقية.

ليس من الصعب معرفة السبب في ضوء مخاوف التكلفة والخصوصية لاستخدام البيانات الحقيقية. لذلك ، من الضروري أن تتعرف الشركات على البيانات التركيبية والأدوات المختلفة لمساعدتها في إنشائها.

بعد ذلك ، تحقق من أدوات المراقبة التركيبية لعملك عبر الإنترنت.