什麼是合成數據?

合成數據是什麼?

機器學習模型的誕生，主要是為了幫助人類解決生活中的許多問題，甚至是幫助人類從資料中找出新的見解。訓練模型首先必須要有大量的數據資料投入，然而隨著隱私權意識的高漲，要收集到真實生活中的數據行為越來越困難，因此必須要有合成數據的協助，才能擁有更多的資料可以投入訓練並提高模型的準確性。有專家預估，2024年模型訓練數據中將會有高達60%都是合成數據，而到了2030年更可能絕大多數的模型訓練資料都會是合成數據，可以看出合成數據在未來的重要性!

合成數據的製造方式?

合成數據會根據原始數據的特徵和結構，去模擬出類似的數據分布情況，所以生產出來的數據並不會與原始數據有極大的落差，而使用人工合成的數據所訓練出的模型，也會與使用原始數據來訓練的模型會有相似的準確度!

圖片來源:https://dataingovernment.blog.gov.uk/

合成數據為什麼重要?

• 改善數據缺失或數據不足問題：當要訓練關於新興技術領域、罕見疾病研究等方面的模型時，在這些情況下，真實數據可能會有無法收集或資料量不足的狀況發生，這時就可以透過模擬和生成與真實世界非常相似的數據，來填補這些缺失的資料，提供更全面的數據集。
• 解決數據隱私和安全問題：真實數據可能包含敏感信息，例如個人身份、財產資料等，為了保護隱私和數據安全，使用合成數據就可以免除隱私的問題，提供大量品質好又有用的數據。
• 能去除較偏頗的數據資料：真實的數據資料可能存在一些偏倚的內容，這將導致模型在學習這些不正確的資訊後，之後在判斷資料上會變得不精準，而使用合成數據則可以減少資料偏見並提高模型的公正性。

合成數據的優勢?

• 客製化想要的數據:收集高品質的真實數據資料既困難、花錢又費時，但合成數據技術能使用戶快速、輕鬆地生成想要的數據，並能依據特定需求進行定製。
• 完全控制數據資料的變因提高精準度:合成數據可以完全控制各個方面，包括控制數據集裡的數據分離程度、採樣大小和雜訊。
• 減少蒐集數據資料的時間:由於合成數據不需要從真實發生的事件中收集資料，因此可以使用正確的技術快速的創建你需要的數據集。
• 讓數據免於受到隱私權問題影響:合成數據因為不是真實數據的關係，所以不用擔心數據中可能會涉及到用戶個資問題，特別是在處理敏感的健康數據時。

合成數據的應用?

• 金融服務數據:金融機構可能需要透過機器學習，去建置一個可以評判客戶信用良好與否的模型，但如果是拿取過往客戶的資料去讓模型學習，那麼這些資料可能會觸及到客戶個人隱私問題，但現在透過合成資料技術來模擬真實資料，就可以徹底解決沒有資料可用的問題。
• 醫療保健數據:當需要開發模型來分析得某個罕見疾病的機率時，那就會需要大量過去得過該罕見疾病病人的資料，並讓模型去學習這些病人的資料，從中得出可能會得該罕見疾病的規律，但是要使用這些病人的健康狀況資料也都涉及到醫療法規規定，且得到罕見疾病的人本身就不多，因此在訓練模型時也可能會面臨到資料量體不足的問題，這時合成資料就能發揮其優勢提供大量不會涉及隱私的數據資料，提供有需要的人去使用。

總結

在數據應用上合成數據會是未來的大趨勢，且擁有合成數據後就不用在應用數據時去擔心資料中可能存在的隱私問題，又能在短時間內以低成本獲得龐大的數據資料來訓練模型；儘管合成數據具有許多優勢，但仍然存在一些挑戰和限制，像是如何確保在遇到較複雜的數據資料時，合成數據也能精準地模仿真實數據的特徵和結構，而又該如何準確評估數據的品質和有效性，都會是需要面對的課題!