如何为机器学习生成合成数据以及为何需要它？

 

 
听到“数据即新石油”这句话，全球的工程师都会感到头痛，并觉得非常不适。好吧，如果真是这样，那我们为什么不去最近的数据泵加满油箱，然后在机器学习山谷里畅游一番呢？ 

事情没那么简单。数据是杂乱无章的。数据需要被清理、转换、匿名化，最重要的是，数据需要可用。总而言之，那个数据石油井挖掘起来很棘手，很难获得稳定合规且随时可用的数据流。 

合成油，或者更准确地说，合成数据来帮忙！但如今合成数据是什么？人工智能生成的合成数据即将成为构建人工智能和机器学习模型的标准数据替代方案。合成数据最初是一种增强隐私的技术，用于在不损失智能的情况下进行数据匿名化，有望在人工智能和机器学习项目中取代或补充原始数据。合成数据生成器可以打开比喻中的数据井的龙头，让工程师将新的领域知识注入他们的模型中。 

像 MOSTLY AI 这样的合成数据公司提供最先进的生成式人工智能数据。选择合适的平台或选择开源合成数据必须是一个实践过程，需要大量的实验。为了充分利用这项新技术，最好牢记一些合成数据生成的基本原则。

• 您需要足够大的数据样本。
  用于训练合成数据生成算法的数据样本或种子数据，应该至少包含 1000 个数据主体，具体数量取决于您的具体数据集。即使样本量较少，也请尝试一下——MOSTLY AI 的合成数据生成器具有自动隐私检查功能，因此您不会得到低质量数据或隐私泄露。

• 将描述主体的静态数据与描述事件的动态数据分开到不同的表中。如果数据集中没有任何时间序列数据，则只使用一个表进行合成。
• 如果您想合成时间序列数据并运行双表设置，请确保您的表通过主键和外键相互引用。
• 选择合适的合成数据生成器。MOSTLY AI 的免费合成数据生成器带有内置的质量检查功能，并允许您密切评估合成数据的准确性和隐私性。 

机器学习性能提升

 
很多人尝试自己构建合成数据但失败了。生成的数据集的准确性和隐私性可能差异很大，而且如果没有自动隐私检查，您可能会得到一些潜在危险的东西。但这并非全部。用于机器学习的合成数据用例远远超出了隐私的范畴。 

算法的好坏取决于用于训练它们的数据。合成数据通过两种方式提供机器学习性能提升：一是为训练提供更多数据，二是使用比可用样本更多的少数类合成样本。根据具体的数据集和模型，机器学习模型的性能最多可提高 15%。

公平性和可解释性

 
据一些估计，高达 85% 的算法因偏差而存在错误。人工智能生成可用于强制执行公平性定义，并通过可与监管机构和第三方安全共享的数据，深入了解算法的决策过程。高质量的人工智能生成合成数据可用作局部可解释性的“即插即用”，用于验证机器学习模型。  

当然，您要尝试后才知道。MOSTLY AI 的强大合成数据生成器每天提供高达 10 万行的免费合成数据，并附带交互式质量保证报告。立即开始合成您的第一个数据集。如果您有关于数据准备的问题，请阅读我们博客上关于如何生成合成数据的更多内容。