Τι είναι τα συνθετικά δεδομένα;

Τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας δείχνουν ότι τα συνθετικά δεδομένα, που ορίζονται ως τεχνητά παραγόμενα δεδομένα που έχουν σχεδιαστεί για να αναπαράγουν τις στατιστικές ιδιότητες των συνόλων δεδομένων του πραγματικού κόσμου ([Jordon et al., 2018]), προσφέρουν πολλά απτά οφέλη και πρακτικές εφαρμογές, ιδίως σε περιβάλλοντα μηχανικής μάθησης. Η δημιουργία συνθετικών δεδομένων επιτυγχάνεται συνήθως μέσω:

• Αλγοριθμική παραγωγή (π.χ. τυχαία δειγματοληψία)
• Προσεγγίσεις που βασίζονται σε προσομοίωση
• Παραγωγικά μοντέλα όπως τα GANs ([Goodfellow et al., 2014])

Τα βασικά ευρήματα αποκαλύπτουν:

• Διατήρηση του απορρήτου: Τα συνθετικά σύνολα δεδομένων δεν περιέχουν πραγματικά προσωπικά ή αναγνωρίσιμα στοιχεία, γεγονός που ανταποκρίνεται στις απαιτήσεις συμμόρφωσης βάσει κανονισμών όπως ο GDPR και ο HIPAA ([Patki et al., 2016]). Αυτό επιτρέπει την ευρύτερη ανταλλαγή δεδομένων και τη συνεργασία χωρίς να τίθεται σε κίνδυνο το απόρρητο των χρηστών.
• Διαθεσιμότητα δεδομένων: Τα συνθετικά δεδομένα υποστηρίζουν την ανάπτυξη και την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης όπου τα πραγματικά επισημασμένα δεδομένα είναι σπάνια, δαπανηρά ή περιορισμένα. Αυτό είναι ιδιαίτερα πολύτιμο στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, των οικονομικών και των αυτόνομων οχημάτων ([Kovalchuk et al., 2021]).
• Στατιστική ομοιότητα: Όταν παράγονται με σύγχρονες τεχνικές, τα συνθετικά δεδομένα μπορούν να προσεγγίσουν στενά τις ιδιότητες κατανομής των πραγματικών δεδομένων, επιτρέποντας την έγκυρη εκπαίδευση μοντέλων χωρίς την εισαγωγή σημαντικής μεροληψίας ([Yoon et al., 2020]).
• Ελεγχόμενα σενάρια: Τα συνθετικά σύνολα δεδομένων επιτρέπουν τη δημιουργία ακραίων περιπτώσεων ή σπάνιων γεγονότων για την αξιόπιστη αξιολόγηση μοντέλων—σενάρια που συχνά υποεκπροσωπούνται ή απουσιάζουν από τα πραγματικά σύνολα δεδομένων.

Περιορισμοί που σημειώθηκαν περιλαμβάνουν:

• Πιθανότητα διαρροής: Τα κακώς παραγόμενα συνθετικά δεδομένα μπορεί να κωδικοποιήσουν κατά λάθος μοτίβα που μοιάζουν με πραγματικές εγγραφές, υπονομεύοντας τους ισχυρισμούς περί απορρήτου ([Choi et al., 2017]).
• Συμβιβασμοί πιστότητας: Συχνά υπάρχει μια ισορροπία μεταξύ των εγγυήσεων απορρήτου και της χρησιμότητας των συνθετικών δεδομένων- το υψηλότερο απόρρητο μπορεί να μειώσει τη χρησιμότητα των δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων.
• Προκλήσεις επικύρωσης: Η διασφάλιση ότι τα συνθετικά δεδομένα ευθυγραμμίζονται με τις επιδόσεις του πραγματικού κόσμου και γενικεύονται κατάλληλα παραμένει ένα μη τετριμμένο έργο ([Bowen & Liu, 2021]).

Συνοπτικά, η ανάλυση καταδεικνύει ότι τα συνθετικά δεδομένα παρέχουν ένα πρακτικό, φιλικό προς το απόρρητο, και οικονομικά αποδοτικό μέσο για την προώθηση της έρευνας και της ανάπτυξης που βασίζεται σε δεδομένα, με τις βέλτιστες πρακτικές να απαιτούν προσεκτική προσοχή στις μεθόδους παραγωγής και στα πρωτόκολλα επικύρωσης.

Βιβλιογραφικές αναφορές

• Jordon, J., Yoon, J., & van der Schaar, M. (2018). Μέτρηση της ποιότητας των συνθετικών δεδομένων για χρήση σε διαγωνισμούς.
• Goodfellow, I. et al. (2014). Generative Adversarial Networks.
• Patki, N., Wedge, R., & Veeramachaneni, K. (2016). The Synthetic Data Vault.
• Kovalchuk, S. et al. (2021). Παραγωγή συνθετικών δεδομένων για μηχανική μάθηση στην υγειονομική περίθαλψη.
• Yoon, J., Jarrett, D., & van der Schaar, M. (2020). Ανωνυμοποίηση μέσω της σύνθεσης δεδομένων με χρήση Generative Adversarial Networks.
• Choi, E. et al. (2017). Δημιουργία διακριτών εγγραφών ασθενών πολλαπλών ετικετών με χρήση Generative Adversarial Networks.
• Bowen, C., & Liu, J. (2021). Συγκριτική αξιολόγηση των προσεγγίσεων συνθετικών δεδομένων για εφαρμογές μηχανικής μάθησης.