用于机器学习的合成数据

数据是当今最宝贵的资源之一。但是，由于成本、灵敏度和处理时间的原因，收集真实数据并不总是一种选择。但合成数据可以成为训练机器学习模型的良好选择。在本文中，我们将解释什么是合成数据，为什么使用它以及何时最好使用它，有哪些生成模型和工具，以及合成数据应用的情况是什么。

1、什么是合成数据？

合成数据是模仿真实世界观察的人工数据，用于在难以获得实际数据或获取成本高昂时训练机器学习模型。合成数据不同于增强和随机数据。让我们在一个非常简化的人脸生成示例中演示合成数据与其他方法的区别。想象一下，我们有一组真实人物的照片。

数据增强基本上是将现有元素的略微修改的副本添加到数据集的过程。将数据增强应用于我们的数据集，我们将用几乎相同的面孔扩展它，但在眼睛颜色或肤色上略有不同。

数据随机发生器仅移动数据池中的元素，而不是创建新元素。因此，我们将在他们每个人之间转换面部特征，例如，人 1 的头发将与人 2 的嘴和人 3 的眼睛相结合。

合成数据为我们提供了全新的面孔，具有原始数据集的特征，而不是描绘整个原始真实面孔。基本上，通过创建合成数据，我们重新创建现实世界中存在的东西，获得其特征但不直接描绘它们，即混搭。

合成数据和数据集是各种数据相关领域中的一项重要任务，我们可以借助虚幻合成数据生成器生成大规模训练数据集、生成逼真的视觉效果、模拟物理行为和交互性，以及快速迭代和实验等方式助力AI。它为AI研究人员和开发者提供了一个强大的工具，帮助他们更好地训练、测试和优化各种AI模型。

与其组成相关的合成数据类型

关于其组成，有两种类型的合成数据：部分和完整。部分类型是一个数据集，包括合成数据和来自现有观测值或测量值的真实数据。例如，在真实环境的照片中插入的汽车的生成图像。

真实环境中的虚拟汽车示例来自网络研讨会机器学习中的合成数据生成

完整类型是指仅包含合成数据的数据集。一个例子是在模拟环境中生成的汽车图像。在选择数据集是完全合成还是部分合成时，决策应取决于主要目的。例如，完全合成的数据可以更好地控制数据集。

模拟环境中的虚拟汽车示例来自网络研讨会机器学习中的合成数据生成

同时，仅根据合成输入进行训练的模型在某些情况下可能无法确保最佳质量和安全性。例如，自动驾驶汽车的软件在训练合成数据和真实数据时会更好。其他机器学习模型，其应用涉及较少的潜在危险，只能使用合成数据进行训练。

2、为什么要使用合成数据？

合成数据可用于多种目的，从无线电信号识别的研究到机器人导航的训练模型。事实上，合成数据基本上可以服务于任何需要计算机模拟来预测或分析真实事件的项目的任何目标。有几个关键原因，企业可能会考虑使用合成数据。

1. 成本和时间效率： 如果您没有适当的数据集，合成数据的生成成本可能比从现实世界事件中收集要便宜得多。时间因素也是如此：综合可能需要几天的时间来处理，而对于某些项目，真正的数据收集和处理可能需要数周、数月甚至数年的时间。
2. 探索稀有数据：在某些情况下，数据很少或积累起来很危险。稀有数据的一个示例可以是一组不寻常的案例。危险的真实数据可以通过自动驾驶汽车必须应对的道路事故来举例说明。在这种情况下，我们可以替换合成事故。
3. 隐私问题已解决： 当必须处理敏感数据或将其提供给第三方使用时，必须考虑隐私问题。与匿名化不同，生成合成数据会删除真实数据的任何身份痕迹，从而在不影响隐私的情况下创建新的有效数据集。
4. 易于标记和控制： 从技术上讲，全合成数据使标记变得容易。例如，如果生成公园的图片，则很容易自动分配树木，人物，动物的标签。我们不必雇人手动标记这些对象。完全合成的数据可以轻松控制和调整。

3、合成数据的生成工具

UnrealSynth虚幻合成数据生成器利用虚幻引擎的实时渲染能力搭建逼真的三维场景，为YOLO等AI模型的训练提供自动生成的图像和标注数据。UnrealSynth生成的合成数据可用于深度学习模型的训练和验证，可以极大地提高各种行业细分场景中目标识别任务的实施效率，例如：安全帽检测、交通标志检测、施工机械检测、车辆检测、行人检测、船舶检测等。