Dữ liệu tổng hợp là gì?

Dữ liệu tổng hợp mang lại một số lợi ích cho các tổ chức. Sau đây là một vài lợi ích trong số đó.

Tạo dữ liệu không giới hạn

Bạn có thể tạo dữ liệu tổng hợp theo yêu cầu và ở quy mô gần như không giới hạn. Các công cụ tạo dữ liệu tổng hợp là một cách hiệu quả về chi phí để có được nhiều dữ liệu hơn. Các công cụ đó cũng có thể gắn nhãn trước (phân loại hoặc đánh dấu) dữ liệu mà chúng tạo ra cho các trường hợp sử dụng máy học. Bạn có quyền truy cập vào dữ liệu có cấu trúc và được gắn nhãn mà không cần trải qua quá trình chuyển đổi dữ liệu thô từ đầu. Bạn cũng có thể thêm dữ liệu tổng hợp vào tổng số dữ liệu mà bạn có, mang lại nhiều dữ liệu đào tạo hơn để phân tích.

Bảo vệ quyền riêng tư

Các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và pháp lý có nhiều quy định về quyền riêng tư, bản quyền và tuân thủ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Tuy nhiên, họ phải sử dụng dữ liệu để phân tích và nghiên cứu — thường phải thuê ngoài dữ liệu cho bên thứ ba để sử dụng ở mức tối đa. Thay vì dữ liệu cá nhân, họ có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp để phục vụ cùng một mục đích giống như các tập dữ liệu riêng tư này. Họ tạo ra dữ liệu tương tự hiển thị cùng một thông tin có liên quan về mặt thống kê mà không để lộ dữ liệu riêng tư hoặc nhạy cảm. Hãy xem xét nghiên cứu y học tạo dữ liệu tổng hợp từ tập dữ liệu trong thời gian thực – dữ liệu tổng hợp duy trì tỷ lệ đặc điểm sinh học và dấu hiệu di truyền giống như tập dữ liệu ban đầu, nhưng tất cả tên, địa chỉ và thông tin cá nhân khác của bệnh nhân đều là giả.

Giảm thiên lệch

Bạn có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp để giảm sai lệch trong các mô hình đào tạo AI. Vì các mô hình lớn thường đào tạo trên dữ liệu có sẵn công khai, nên có thể có sự thiên lệch trong văn bản. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp để cung cấp sự tương phản với bất kỳ ngôn ngữ hoặc thông tin thiên lệch nào mà các mô hình AI thu thập. Ví dụ: nếu một số nội dung dựa trên ý kiến nhất định ủng hộ một nhóm cụ thể, bạn có thể tạo dữ liệu tổng hợp để cân bằng tập dữ liệu tổng thể.

Hoạt động tạo dữ liệu tổng hợp liên quan đến việc sử dụng các phương pháp tính toán và mô phỏng để tạo dữ liệu. Kết quả bắt chước các thuộc tính thống kê của dữ liệu trong thế giới thực, nhưng không chứa các quan sát thực tế trong thế giới thực. Dữ liệu được tạo ra có thể có nhiều dạng khác nhau, bao gồm văn bản, số, bảng hoặc các loại phức tạp hơn như hình ảnh và video. Có 3 cách tiếp cận chính để tạo dữ liệu tổng hợp, mỗi cách cung cấp các mức độ chính xác và loại dữ liệu khác nhau. 

Phân phối thống kê

Trong cách tiếp cận này, trước tiên dữ liệu thực được phân tích để xác định các phân phối thống kê cơ bản của nó, chẳng hạn như phân phối bình thường, theo cấp số nhân hay chi bình phương. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các mẫu tổng hợp từ các phân phối đã xác định này để tạo ra một tập dữ liệu giống về mặt thống kê với bản gốc.

Dựa trên mô hình 

Trong cách tiếp cận này, một mô hình máy học được đào tạo để hiểu và sao chép các đặc điểm của dữ liệu thực. Sau khi được đào tạo, mô hình có thể tạo ra dữ liệu nhân tạo tuân theo sự phân phối thống kê giống như dữ liệu thực. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích để tạo ra các tập dữ liệu lai, kết hợp các thuộc tính thống kê của dữ liệu thực với các yếu tố tổng hợp bổ sung.

Phương pháp học sâu

Có thể sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE) và các kỹ thuật khác để tạo dữ liệu tổng hợp. Các phương pháp này thường được sử dụng cho các loại dữ liệu phức tạp hơn — như hình ảnh hoặc dữ liệu chuỗi thời gian — và có thể tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp chất lượng cao.
 

Có một số thách thức khi tạo dữ liệu tổng hợp. Dưới đây là một số hạn chế và thách thức chung mà bạn có thể sẽ gặp phải với dữ liệu tổng hợp.

Kiểm soát chất lượng

Chất lượng dữ liệu là yếu tố vô cùng quan trọng trong thống kê và phân tích. Trước khi kết hợp dữ liệu tổng hợp vào các mô hình học tập, bạn phải kiểm tra xem dữ liệu đó có chính xác và có đạt mức chất lượng dữ liệu tối thiểu hay không. Tuy nhiên, việc đảm bảo rằng không ai có thể truy tìm các điểm dữ liệu tổng hợp ở thông tin thực có thể đòi hỏi phải giảm độ chính xác. Sự đánh đổi về quyền riêng tư và độ chính xác có thể ảnh hưởng đến chất lượng.

Bạn có thể tiến hành kiểm tra thủ công dữ liệu tổng hợp trước khi sử dụng, bằng cách đó có thể giúp khắc phục vấn đề này. Tuy nhiên, việc kiểm tra thủ công có thể mất thời gian nếu bạn cần tạo ra nhiều dữ liệu tổng hợp.

Thách thức kỹ thuật

Tạo dữ liệu tổng hợp là một việc khó khăn — bạn phải hiểu các kỹ thuật, quy tắc và phương pháp hiện tại để đảm bảo tính chính xác và tính hữu dụng của dữ liệu. Bạn cần có chuyên môn cao trong lĩnh vực này trước khi tạo ra bất kỳ dữ liệu tổng hợp hữu ích nào.

Cho dù bạn có trình độ chuyên môn cao đến đâu thì việc tạo ra dữ liệu tổng hợp để bắt chước hoàn hảo dữ liệu trong thế giới thực vẫn là một thách thức. Ví dụ: dữ liệu trong thế giới thực thường bao gồm các điểm dị biệt và điểm bất thường mà các thuật toán tạo dữ liệu tổng hợp hiếm khi có thể tạo lại.

Sự nhầm lẫn của các bên liên quan

Mặc dù dữ liệu tổng hợp là một công cụ bổ sung hữu ích, nhưng không phải tất cả các bên liên quan đều có thể hiểu được tầm quan trọng của nó. Xét theo khía cạnh một công nghệ mới hơn, một số người dùng doanh nghiệp có thể không chấp nhận phân tích dữ liệu tổng hợp là hoạt động có liên quan đến thế giới thực. Mặt khác, những người khác có thể quá chú trọng tới kết quả do khía cạnh được kiểm soát của hoạt động tạo. Hãy thông báo về các giới hạn của công nghệ này và kết quả của nó cho các bên liên quan, đảm bảo rằng họ hiểu cả lợi ích và nhược điểm.