Sentetik veriler - Synthetic data

Sentetik veriler McGraw-Hill Bilimsel ve Teknik Terimler Sözlüğü'ne göre "doğrudan ölçümle elde edilmeyen belirli bir duruma uygulanabilir herhangi bir üretim verisidir";[1] Veri yönetiminde uzman olan Craig S. Mullins, üretim verilerini "profesyoneller tarafından iş süreçlerini yürütmek için sürekli olarak depolanan ve kullanılan bilgiler" olarak tanımlıyor.[2]

Çoğu amaç ve amaç için, bir bilgisayar simülasyonu tarafından oluşturulan veriler sentetik veriler olarak görülebilir. Bu, müzik sentezleyicileri veya uçuş simülatörleri gibi çoğu fiziksel modelleme uygulamasını kapsar. Bu tür sistemlerin çıktısı gerçek şeye yaklaşır, ancak tamamen algoritmik olarak üretilir.

Gizlilik koruması bağlamında, sentetik verilerin oluşturulması, ilgili bir veri sürecidir anonimleştirme; yani sentetik verilerin bir alt küme anonim veriler.[3] Sentetik veriler, başka türlü tehlikeye girecek bilgiler için bir filtre olarak çeşitli alanlarda kullanılır. gizlilik verilerin belirli yönleri. Çoğu zaman belirli yönler insan bilgisi biçiminde ortaya çıkar (örn. İsim, ev adresi, IP adresi telefon numarası, sosyal güvenlik numarası, Kredi Kartı Numarası, vb.).

Kullanışlılık

Orijinal, gerçek verilerde bulunmayan belirli ihtiyaçları veya belirli koşulları karşılamak için sentetik veriler oluşturulur. Bu, herhangi bir sistem türünü tasarlarken yararlı olabilir çünkü sentetik veriler bir simülasyon olarak veya bir teorik değer, durum vb. Olarak kullanılır. Bu, beklenmedik sonuçları hesaba katmamıza ve sonuçlar kanıtlanırsa temel bir çözüme veya çareye sahip olmamıza izin verir. yetersiz olmak. Sentetik veriler genellikle gerçek verileri temsil etmek için oluşturulur ve bir temelin ayarlanmasına izin verir.[4] Sentetik verilerin başka bir kullanımı, gerçek verilerin mahremiyetini ve gizliliğini korumaktır. Daha önce belirtildiği gibi, sentetik veriler birçok farklı sistem türünün test edilmesi ve oluşturulmasında kullanılır; Aşağıda, kullanımı ve önemini daha da açıklayan dolandırıcılık tespit sistemlerini test etmek için sentetik veriler üreten bir yazılımı açıklayan bir makalenin özetinden bir alıntı yer almaktadır. "Bu, kullanıcılar ve saldırganlar için gerçekçi davranış profilleri oluşturmamızı sağlar. Veriler, eğitmek dolandırıcılık algılama sisteminin kendisi, böylece sistemin belirli bir ortama gerekli adaptasyonunu yaratır. "[4]

Tarih

Bilimsel modelleme Gerçek gerçeklikte gözlemlenmemiş veri noktalarını tahmin edebileceğiniz / hesaplayabileceğiniz / oluşturabileceğiniz simülasyonların çalıştırılmasına izin veren fiziksel sistemlerin fizik tarihi kendisi. Örneğin, sentezine yönelik araştırma ses ve ses 1930'lara ve daha öncesine kadar izlenebilir, örn. telefon ve ses kaydı. Dijitalleşme, yazılım sentezleyicileri 1970'lerden itibaren.

Gizliliği koruyan istatistiksel analiz bağlamında, 1993 yılında, orijinal tamamen sentetik veri fikri, Yedirmek.[5] Rubin, başlangıçta bunu, kısa biçimli haneler için On Yıllık Sayım uzun biçim yanıtlarını sentezlemek için tasarladı. Daha sonra herhangi bir gerçek uzun form kaydı içermeyen örnekler yayınladı - bunda hane halkının anonimliğini korudu.[6] O yılın ilerleyen saatlerinde, orijinal kısmen sentetik veri fikri Little tarafından yaratıldı. Çok az kişi bu fikri, kamu kullanım dosyasındaki hassas değerleri sentezlemek için kullandı.[7]

1994 yılında Fienberg Örneklemeyi yapmak için parametrik bir posterior öngörücü dağıtım (Bayes önyüklemesi yerine) kullandığı kritik iyileştirme fikrini ortaya attı.[6] Daha sonra, sentetik veri üretiminin geliştirilmesine katkıda bulunan diğer önemli faktörler Trivellore Raghunathan, Jerry Reiter, Donald Rubin, John M. Abowd, ve Jim Woodcock. Toplu olarak, kısmen sentetik verilerin eksik verilerle nasıl ele alınacağına dair bir çözüm buldular. Benzer şekilde Ardışık Regresyon Çok Değişkenli tekniğini buldular Atama.[6]

Başvurular

Sentetik veriler şu süreçte kullanılır: veri madenciliği. Test ve eğitim dolandırıcılık algılama sistemleri, gizlilik sistemleri ve her türlü sistem sentetik veriler kullanılarak tasarlanmıştır. Daha önce açıklandığı gibi, sentetik veriler yalnızca "uydurulmuş" verilerin bir derlemesi gibi görünebilir, ancak gerçekçi veriler oluşturmak için tasarlanmış belirli algoritmalar ve oluşturucular vardır.[8] Bu sentetik veriler, bir sisteme belirli durumlara veya kriterlere nasıl tepki verileceğini öğretmeye yardımcı olur. Araştırmacı yapıyor klinik denemeler veya başka herhangi bir araştırma, gelecekteki çalışmalar ve testler için bir temel oluşturmaya yardımcı olmak için sentetik veriler oluşturabilir. Örneğin, saldırı tespit yazılımı sentetik veriler kullanılarak test edilir. Bu veriler, gerçek verilerin bir temsilidir ve gerçek verilerde bulunmayan izinsiz giriş örneklerini içerebilir. Sentetik veriler, yazılımın bu durumları tanımasına ve buna göre tepki vermesine olanak tanır. Sentetik veriler kullanılmadıysa, yazılım yalnızca gerçek veriler tarafından sağlanan durumlara tepki vermek üzere eğitilir ve başka türden bir saldırıyı tanımayabilir.[4]

Sentetik veriler ayrıca gizlilik ve gizlilik bir dizi veri. Gerçek veriler, bir programcının, yazılım oluşturucunun veya araştırma projesinin ifşa edilmesini istemeyebileceği kişisel / özel / gizli bilgileri içerir.[9] Sentetik veriler hiçbir kişisel bilgi içermez ve herhangi bir kişiye geri izlenemez; bu nedenle, sentetik verilerin kullanımı gizlilik ve mahremiyet sorunlarını azaltır.

Hesaplamalar

Araştırmacılar, çerçeveyi sentetik veriler üzerinde test ediyorlar. Bu, "temel gerçeğin tek kaynağıdır ve" performanslarını objektif olarak değerlendirebilirler. algoritmalar ".[10]

Sentetik veriler, farklı oryantasyonlara ve başlangıç ​​konumlarına sahip rastgele çizgiler kullanılarak oluşturulabilir.[11] Veri kümeleri oldukça karmaşık hale gelebilir. Bir sentezleyici yapısı kullanılarak daha karmaşık bir veri kümesi oluşturulabilir. Bir sentezleyici derlemesi oluşturmak için önce verilere en iyi uyan bir model veya denklem oluşturmak için orijinal verileri kullanın. Bu model veya denklem, bir sentezleyici yapısı olarak adlandırılacaktır. Bu yapı, daha fazla veri oluşturmak için kullanılabilir.[12]

Bir sentezleyici yapısı oluşturmak, bir istatistiksel model. İçinde doğrusal regresyon çizgi örneği, orijinal veriler çizilebilir ve en uygun doğrusal çizgi verilerden oluşturulabilir. Bu hat orijinal verilerden oluşturulan bir sentezleyicidir. Bir sonraki adım, sentezleyici yapısından veya bu doğrusal çizgi denkleminden daha fazla sentetik veri üretmektir. Bu şekilde yeni veriler çalışma ve araştırma için kullanılabilir ve gizlilik orijinal verilerin.[12]

Bilgi Keşif Laboratuvarı'ndan David Jensen, sentetik verilerin nasıl üretileceğini açıklıyor: "Araştırmacıların sık sık, belirli veri özelliklerinin kendi verileri üzerindeki etkilerini keşfetmeleri gerekir. veri örneği."[12] İnşa etmeye yardımcı olmak için veri kümeleri gibi belirli özellikler sergileyen oto-korelasyon veya derece eşitsizliği, yakınlık birkaç tür grafik yapısı türünden birine sahip sentetik veriler oluşturabilir: rastgele grafikler bazıları tarafından üretilen rastgele süreç; kafes grafikler bir halka yapısına sahip olmak; kafes grafikler ızgara yapısına sahip olmak vb.[12]Her durumda, veri oluşturma süreci aynı süreci izler:

  1. Boş olanı yarat grafik yapısı.
  2. Oluştur öznitelik değerleri kullanıcı tarafından sağlanan önceki olasılıklara göre.

Beri öznitelik değerleri bir nesnenin öznitelik değerleri ilgili nesnelerin öznitelik oluşturma süreci, değerleri toplu olarak atar.[12]

Makine öğreniminde sentetik veriler

Sentetik veriler giderek daha fazla makine öğrenme uygulamalar: bir model, sentetik olarak oluşturulmuş bir veri kümesi üzerinde eğitilir. transfer öğrenimi gerçek verilere. Genel amaçlı sentetik veri oluşturucuları oluşturmak için çaba gösterildi. veri bilimi deneyler.[13] Genel olarak, sentetik verilerin birkaç doğal avantajı vardır:

  • sentetik ortam hazır olduğunda, gerektiği kadar veri üretmek hızlı ve ucuzdur;
  • sentetik veriler, elle elde edilmesi çok pahalı veya imkansız olabilen etiketleme dahil, mükemmel şekilde doğru etiketlere sahip olabilir;
  • sentetik ortam, modeli ve eğitimi iyileştirmek için değiştirilebilir;
  • sentetik veriler, örneğin hassas bilgiler içeren belirli gerçek veri bölümlerinin yerine kullanılabilir.

Sentetik verilerin bu kullanımı, özellikle bilgisayarla görme uygulamaları için önerilmiştir. nesne algılama sentetik ortamın nesnenin 3D modeli olduğu,[14] ve görsel bilgilerle ortamlarda gezinmeyi öğrenmek.

Aynı zamanda, transfer öğrenimi önemsiz olmayan bir sorun olmaya devam ediyor ve sentetik veriler henüz her yerde mevcut değil. Araştırma sonuçları, az miktarda gerçek veri eklemenin, sentetik verilerle aktarım öğrenimini önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir. Gelişmeler üretken modeller, özellikle üretici düşmanlık ağları (GAN), kişinin veri üretebileceği ve daha sonra eğitim için kullanabileceği doğal fikrine yol açar. Bu tamamen sentetik yaklaşım henüz gerçekleşmedi,[15] GAN'lar ve genel olarak düşmanca eğitim, sentetik veri üretimini iyileştirmek için zaten başarıyla kullanılıyor.[16]

Şu anda, sentetik veriler pratikte sürücüsüz arabaları eğitmek için benzetilmiş ortamlarda kullanılmaktadır (özellikle, sentetik ortamlar için gerçekçi bilgisayar oyunları kullanılarak)[17]), nokta takibi,[18] ve perakende uygulamaları,[19] transfer öğrenimi için alan rastgele seçimleri gibi tekniklerle.[20]

Diğer bir uygulama, popülasyon sentezine uygulandığında[21] etmen tabanlı modellemede önemli bir alan olan sorunlar.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ "Sentetik veriler". McGraw-Hill Bilimsel ve Teknik Terimler Sözlüğü. Alındı 29 Kasım 2009.
  2. ^ Mullins, Craig S. (5 Şubat 2009). "Üretim Verisi nedir?". NEON Enterprise Software, Inc. Arşivlenen orijinal 2009-07-21 tarihinde.
  3. ^ MacHanavajjhala, Ashwin; Kifer, Daniel; Abowd, John; Gehrke, Johannes; Vilhuber, Lars (2008). Gizlilik: Teori Harita Üzerinde Pratikle buluşuyor. 2008 IEEE 24. Uluslararası Veri Mühendisliği Konferansı. s. 277–286. CiteSeerX  10.1.1.119.9568. doi:10.1109 / ICDE.2008.4497436. ISBN  978-1-4244-1836-7. S2CID  5812674.
  4. ^ a b c Barse, E.L .; Kvarnström, H .; Jonsson, E. (2003). Dolandırıcılık tespit sistemleri için test verilerini sentezleme. 19. Yıllık Bilgisayar Güvenliği Uygulamaları Konferansı Bildirileri. IEEE. doi:10.1109 / CSAC.2003.1254343.
  5. ^ "Tartışma: İstatistiksel Açıklama Sınırlaması". Resmi İstatistik Dergisi. 9: 461–468. 1993.
  6. ^ a b c Abowd, John M. "Sosyal Bilimler Mikro Verilerinin Gizliliğinin Korunması: Sentetik Veriler ve İlgili Yöntemler. [Powerpoint slaytları]". Alındı 17 Şubat 2011.
  7. ^ "Maskelenmiş Verilerin İstatistiksel Analizi". Resmi İstatistik Dergisi. 9: 407–426. 1993.
  8. ^ Deng, Robert H .; Bao, Feng; Zhou, Jianying (Aralık 2002). Bilgi ve İletişim Güvenliği. 4. Uluslararası Konferans Bildirileri, ICICS 2002 Singapur. ISBN  9783540361596.
  9. ^ Abowd, John M .; Lane, Julia (9–11 Haziran 2004). Gizlilik Korumasına Yeni Yaklaşımlar: Sentetik Veriler, Uzaktan Erişim ve Araştırma Veri Merkezleri. İstatistiksel Veritabanlarında Gizlilik: CASC Projesi Nihai Konferansı, Bildiriler. Barselona, ​​İspanya. doi:10.1007/978-3-540-25955-8_22.
  10. ^ Jackson, Charles; Murphy, Robert F .; Kovačević, Jelena (Eylül 2009). "Floresans Mikroskobu Veri Modellerinin Akıllı Edinimi ve Öğrenilmesi" (PDF). Görüntü İşlemede IEEE İşlemleri. 18 (9): 2071–84. Bibcode:2009 ITIP ... 18.2071J. doi:10.1109 / TIP.2009.2024580. PMID  19502128. S2CID  3718670.
  11. ^ Wang, Aiqi; Qiu, Tianshuang; Shao, Longtan (Temmuz 2009). "Distorsiyon Merkezi Tahmini ile Basit Bir Radyal Distorsiyon Düzeltme Yöntemi". Matematiksel Görüntüleme ve Görme Dergisi. 35 (3): 165–172. doi:10.1007 / s10851-009-0162-1. S2CID  207175690.
  12. ^ a b c d e David Jensen (2004). "6. Komut Dosyalarını Kullanma". Proximity 4.3 Eğitimi.
  13. ^ Patki, Neha; Kama, Roy; Veeramachaneni, Kalyan. Sentetik Veri Kasası. Veri Bilimi ve İleri Analitik (DSAA) 2016. IEEE. doi:10.1109 / DSAA.2016.49.
  14. ^ Peng, Xingchao; Sun, Baochen; Ali, Karim; Saenko Kate (2015). "3 Boyutlu Modellerden Derin Nesne Dedektörlerini Öğrenme". arXiv:1412.7122 [cs.CV ].
  15. ^ Sanchez, Cassie. "Bir Bakışta: Üretken Modeller ve Sentetik Veriler". Alındı 5 Eylül 2017.
  16. ^ Shrivastava, Ashish; Pfister, Tomas; Tüzel, Öncel; Susskind, Josh; Wang, Wenda; Webb, Russ (2016). "Tartışmalı Eğitim yoluyla Simüle Edilmiş ve Denetlenmemiş Görüntülerden Öğrenme". arXiv:1612.07828 [cs.CV ].
  17. ^ Şövalye Will. "Sürücüsüz Arabalar Grand Theft Auto Oynayarak Çok Şey Öğrenebilir". Alındı 5 Eylül 2017.
  18. ^ De Tone, Daniel; Malisiewicz, Tomasz; Rabinovich, Andrew (2017). "Geometrik Derin SLAM'e Doğru". arXiv:1707.07410 [cs.CV ].
  19. ^ "Neuromation, Doğu Avrupa'nın en büyük perakende zincirlerine görsel bir tanıma hizmeti sunmak için OSA Hybrid Platform ile niyet mektubunu imzaladı".
  20. ^ Tobin, Josh; Fong, Rachel; Ray, Alex; Schneider, Jonas; Zaremba, Wojciech; Abbeel, Pieter (2017). "Derin Sinir Ağlarını Simülasyondan Gerçek Dünyaya Aktarmak için Alan Randomizasyonu". arXiv:1703.06907 [cs.RO ].
  21. ^ Borysov, Stanislav S .; Rich, Jeppe; Pereira, Francisco C. (2019). "Mikro ajanlar nasıl üretilir? Popülasyon sentezine derin bir üretici modelleme yaklaşımı". Ulaştırma Araştırması Bölüm C: Gelişen Teknolojiler. 106: 73–97. arXiv:1808.06910. doi:10.1016 / j.trc.2019.07.006.

daha fazla okuma

Dış bağlantılar

Bu makale, şuradan alınan malzemeye dayanmaktadır: Ücretsiz Çevrimiçi Bilgisayar Sözlüğü 1 Kasım 2008'den önce ve "yeniden lisans verme" şartlarına dahil edilmiştir. GFDL, sürüm 1.3 veya üzeri.