合成数据平台：释放生成式人工智能在结构化数据中的潜力
合成数据平台 生成式人工智能在结构化数据中的潜力释放
创建机器学习或深度学习模型非常容易。现在，有各种工具和平台可用来自动化整个模型创建过程，甚至帮助您选择适合特定数据集的最佳模型。
通过创建模型解决问题所需的一个基本要素是包含描述您试图解决的问题的所有所需属性的数据集。因此，假设我们正在查看描述患者糖尿病历史的数据集。将会有一些特定的列，如年龄、性别、血糖水平等，这些列在预测一个人是否患有糖尿病方面起着重要作用。为了构建一个糖尿病预测模型，我们可以找到多个公开可用的数据集。然而，在数据不容易获得或极度不平衡的问题中，我们可能会遇到困难。
什么是合成数据？
在数据访问受到隐私合规性限制或原始数据需要被增强以适应特定目的时，深度学习算法生成的合成数据通常用来替代原始数据。合成数据通过重新创建统计属性来模拟真实数据。一旦在真实数据上进行训练，合成数据生成器可以创建任意数量的数据，这些数据与真实数据的模式、分布和依赖关系非常相似。这不仅有助于生成类似的数据，还有助于引入某些对数据的约束，如新的分布。让我们探索一些合成数据可以发挥重要作用的用例。
- 生成机密数据：银行、保险、医疗保健甚至电信中的数据可能极其敏感。接触这些数据通常需要为每个项目获取特殊权限。合成数据生成可以解锁这些数据资产，并用于创建特征、了解用户行为、测试模型和探索新的想法。
- 重新平衡数据：可以使用合成数据生成器有效而轻松地重新平衡高度不平衡的数据。比朴素上采样方法更有效，并且在高度不平衡的情况下，例如欺诈模式，它可以胜过更复杂的方法，如SMOTE。
- 填充缺失数据点：当您使用数据时，空值是一个令人讨厌的部分。用有意义的合成数据点填充这些空白可以使样本阅读更具信息性。
合成数据是如何生成的？
生成式人工智能模型在合成数据生成中至关重要，因为它们是明确在原始数据集上进行训练的，并且可以复制其特征和统计属性。生成式人工智能模型，如生成对抗网络（GANs）或变分自动编码器（VAEs），理解底层数据并生成逼真且具有代表性的合成实例。
有许多开源和闭源的合成数据生成器，有些比其他更好。在评估合成数据生成器的性能时，重要的是关注两个方面：准确性和隐私性。合成数据的准确性需要高，不能使合成数据过度拟合原始数据，并且需要以不危及数据主体隐私的方式处理原始数据中存在的极端值。一些合成数据生成器提供自动化的隐私性和准确性检查-最好从这些开始。MOSTLY AI的合成数据生成器免费提供这项服务-任何人都可以只用电子邮件地址设置帐户。
合成数据的好处
根据定义，合成数据不属于个人数据。因此，它不受GDPR和类似的隐私法规的约束，允许数据科学家自由地探索数据集的合成版本。合成数据还是匿名化行为数据而不破坏模式和相关性的最佳工具之一。这两个特点使其在使用个人数据的所有情况下都特别有用-从简单的分析到训练复杂的机器学习模型。
然而，隐私不是唯一的用例。合成数据生成还可以在以下用例中使用：
- 数据增强：通过使训练数据多样化来提高模型性能的过程。
- 数据填充：使用有意义的合成数据填充缺失的数据点。
- 数据共享：即使超越组织的边界也是安全的。考虑研究合作或使用逼真数据展示产品。
- 重新平衡：解决类别不平衡的问题。
- 降采样：创建与原始数据相同外观和含义的大型数据集的较小版本。对于初始数据探索、减少计算成本和时间非常有用。
最受欢迎的合成数据生成工具
为了生成合成数据，我们可以使用市场上提供的不同工具。让我们探索一些这些工具，并了解它们的工作原理。
- MOSTLY AI： MOSTLY AI 是结构化合成数据创建的开创性领导者。它使任何人都能够为分析、人工智能/机器学习开发和数据探索生成高质量、类似生产的合成数据。数据团队可以使用它以克服使用真实、匿名或虚拟数据时所面临的道德和实际挑战的方式来创造、修改和共享数据集。
- SDV： 合成数据生成最流行的开源Python库。虽然不是最复杂的工具，但对于更简单的用例，当高准确性不是硬性要求时，它能够胜任。
- YData： 如果您想在Azure或AWS市场上尝试合成数据生成，YData的生成器可在这两个平台上使用，为生成用于人工智能和机器学习模型的数据提供符合GDPR的方式。
关于合成数据工具和公司的详细列表，请参见合成数据类型的精选列表。
现在，我们已经讨论了使用上述工具和库进行合成数据生成的优缺点，接下来让我们看一下市场上最好且易于使用的工具之一——Mostly AI的使用方法。
MOSTLY AI是一个合成数据创建平台，可帮助企业生成高质量、保护隐私的合成数据，用于机器学习、高级分析、软件测试和数据共享等多个用例。它使用专有的基于人工智能的算法生成合成数据，该算法学习了原始数据的统计特征，例如相关性、分布和属性。这使得MOSTLY AI能够生成在统计上代表实际数据的合成数据，同时保护数据主体的隐私。
它的合成数据不仅是私密的，而且使用简单，可以在几分钟内完成生成。该平台具有易于使用的界面，由生成型人工智能驱动，使组织能够输入现有数据、选择适当的输出格式，并在几秒钟内生成合成数据。对于需要保护数据隐私但仍需要将数据用于多个目标的组织来说，合成数据是一项有益的工具。这项技术易于使用，能够快速生成高质量、在统计上代表性的合成数据。
MOSTLY AI提供多种格式的合成数据，包括CSV、JSON和XML。它可以与多个软件程序一起使用，包括SAS、R和Python。此外，MOSTLY AI还提供多种工具和服务，例如数据生成器、数据探索器和数据共享平台，以帮助组织使用合成数据。
让我们探索如何使用MOSTLY AI平台。我们可以从访问下面的链接并创建一个账户开始。
MOSTLY AI: 合成数据生成和知识中心 – MOSTLY AI
一旦我们创建了账户，我们可以看到主页，可以从不同的与数据生成相关的选项中进行选择。
如上图所示，在主页上，我们可以上传我们想要生成合成数据的原始数据集，或者只是为了尝试，可以使用示例数据。可以根据需求上传数据。
如上图所示，一旦我们上传了数据，我们可以根据需要对要生成的列进行更改，并设置与数据、训练和输出相关的不同设置。
一旦我们按照要求设置了所有这些属性，我们需要点击启动作业按钮来生成数据，它将实时生成。在MOSTLY AI上，我们每天可以免费生成10万行的数据。
这是您可以使用MOSTLY AI根据需要并实时设置数据属性来生成合成数据的方法。根据您尝试解决的问题，可能会有多种用例。请继续尝试使用数据集，并在回复部分告诉我们您认为这个平台有多有用。
Himanshu Sharma是应用数据科学硕士，毕业于产品领导力学院。他是一位积极主动的专业人士，具有Python编程语言/数据分析的经验。希望在数据科学和产品管理领域有所建树。作为一名活跃的博客作者，他在数据科学的技术内容写作方面拥有专业知识，并被VoAGI评为人工智能领域的顶级作者。
