合成データプラットフォーム：構造化データの生成AIの力を解き放つ

合成データプラットフォーム：AIの力で構造化データを生成

機械学習や深層学習モデルの作成は非常に簡単です。現在では、モデルの作成プロセス全体を自動化するだけでなく、特定のデータセットに対して最適なモデルを選択するためのさまざまなツールやプラットフォームが利用できます。

モデルを作成して問題を解決するために必要なものの一つは、問題を説明する必要な属性がすべて含まれたデータセットです。したがって、患者の糖尿病の経歴を説明するデータセットを見てみましょう。年齢、性別、血糖値などの重要な属性が特定の列にあるでしょう。これらの属性は、人が糖尿病を持っているかどうかを予測する上で重要な役割を果たします。糖尿病予測モデルを構築するためには、公開されている複数のデータセットを見つけることができます。ただし、データが即座に利用できない場合や非常に不均衡な場合には問題が生じる可能性があります。

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合成データとは何ですか？

ディープラーニングアルゴリズムによって生成される合成データは、データへのアクセスがプライバシーの制約で制限されている場合や、特定の目的に合わせてデータを拡張する必要がある場合に、元のデータの代わりに使用されることがあります。合成データは統計的な特性を再現することで実データを模倣します。実データでトレーニングした後、合成データ生成器は実データのパターン、分布、依存関係に近いデータを任意の量作成することができます。これにより、類似したデータを生成するだけでなく、新しい分布などのデータに特定の制約を導入するのにも役立ちます。合成データが重要な役割を果たす可能性があるいくつかのユースケースを探ってみましょう。

1. 機密データの生成：銀行、保険、医療、さらには通信業界などのデータは非常に機密性が高い場合があります。このデータに触れるには、各プロジェクトごとに特別な許可が必要です。合成データの生成は、これらのデータ資産を開放し、特徴量を作成し、ユーザーの行動を理解し、モデルをテストし、新しいアイデアを探るために使用することができます。
2. データの再バランス：合成データ生成器を使用すると、非常に不均衡なデータを効果的かつ簡単に再バランスすることができます。普通のアップサンプリングよりも優れており、詐欺パターンなどの高い不均衡な場合には、SMOTEなどのより洗練された手法よりも優れたパフォーマンスを発揮する場合があります。
3. 欠損データポイントの補完：データを扱う際には、欠損値は厄介な部分です。意味のある合成データポイントでこれらの空白を埋めることで、サンプルの読み取りがより有益なものになります。

合成データはどのように生成されますか？

合成データ生成には、元のデータセットで明示的にトレーニングされ、その特性と統計的属性を再現できる生成型AIモデルが重要です。生成対抗ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダ（VAE）などの生成型AIモデルは、基礎となるデータを理解し、現実的で代表的な合成インスタンスを生成します。

数多くのオープンソースおよびクローズドソースの合成データ生成器が存在しますが、その性能を評価する際には、精度とプライバシーの2つの側面を注視することが重要です。合成データが元のデータに過適合せず、元のデータに存在する極端な値がデータ主体のプライバシーを危険にさらさないように処理される必要があります。一部の合成データ生成器は、自動的なプライバシーと精度のチェック機能を提供しています。これらの機能を最初に試すことをお勧めします。MOSTLY AIの合成データ生成器は、このサービスを無料で提供しています。誰でも電子メールアドレスだけでアカウントを設定できます。

合成データの利点

合成データは定義上、個人データではありません。そのため、GDPRや類似のプライバシー法には適用されず、データサイエンティストはデータセットの合成バージョンを自由に探索することができます。合成データは、パターンや相関を破壊することなく行動データを匿名化するための最高のツールの1つでもあります。これらの2つの特性により、個人データが使用されるすべての状況で特に有用です。単純な分析から洗練された機械学習モデルのトレーニングまで、さまざまな用途において使用することができます。

ただし、プライバシーだけが使用ケースではありません。合成データ生成は、次のような使用ケースでも使用できます。

1. データ拡張：トレーニングデータを多様化することでモデルのパフォーマンスを向上させるプロセスを支援します。
2. データ補完：欠損したデータポイントを意味のある合成データで補完します。
3. データ共有：組織の壁を超えて安全に共有できます。研究の共同作業やリアルなデータを使用した製品のデモに適しています。
4. 再バランス：クラスの不均衡の問題を解消します。
5. ダウンサンプリング：元のデータと同じように見え、同じ意味を持つ巨大なデータセットの小さなバージョンを作成します。初期のデータ探索、計算コストと時間の削減に役立ちます。

 

最も人気のある合成データ生成ツール

 

合成データを生成するために、市場で利用可能なさまざまなツールを使用することができます。これらのツールのいくつかを探索し、その動作原理を理解しましょう。

1. MOSTLY AI: MOSTLY AIは、構造化された合成データの作成におけるパイオニア的なリーダーです。誰でも高品質で製品のような合成データを生成し、分析、AI/ML開発、データの探索に使用することができます。データチームは、実際の匿名化またはダミーデータを使用する際の倫理的および実用的な課題を克服する方法で、データセットの発生、変更、共有を行うためにそれを使用することができます。
2. SDV: 合成データ生成のための最も人気のあるオープンソースのPythonライブラリです。最も洗練されたツールではありませんが、高い精度が必要ではないより単純なユースケースには適しています。

1. YData: AzureまたはAWSマーケットプレイスで合成データ生成を試したい場合、YDataのジェネレーターは両プラットフォームで利用可能で、AIおよび機械学習モデルのためのデータを生成するためのGDPRに準拠した方法を提供しています。

合成データツールと企業の包括的なリストについては、以下のリンクにある合成データの種類とともに、厳選されたリストをご覧ください。

これらの上記で説明したツールやライブラリを使用する際の利点と欠点について議論したので、市場で利用可能で使いやすいベストツールの1つであるMostly AIの使用方法を見てみましょう。

MOSTLY AIは、機械学習、高度な分析、ソフトウェアテスト、データ共有など、さまざまなユースケースに対して、高品質でプライバシー保護された合成データを企業に支援する合成データ作成プラットフォームです。MOSTLY AIは、相関、分布、プロパティなど、元のデータの統計的な側面を学習するプロプライエタリなAIパワードアルゴリズムを使用して合成データを生成します。これにより、MOSTLY AIは、データ主体のプライバシーを保護しながら、実際のデータに統計的に代表される合成データを生成することができます。

その合成データはプライベートだけでなく、使いやすく、数分で作成することができます。このプラットフォームには、ジェネレーティブAIによって強化された使いやすいインターフェースがあり、組織は既存のデータを入力し、適切な出力形式を選択し、数秒で合成データを生成することができます。合成データは、データのプライバシーを保護しながら、さまざまな目的に使用する必要がある組織にとって有益なツールです。この技術は使いやすく、高品質で統計的に代表的な合成データを素早く作成します。

MOSTLY AIからの合成データは、CSV、JSON、XMLなど、さまざまな形式で提供されます。それはSAS、R、Pythonなどのさまざまなソフトウェアプログラムと組み合わせて使用することができます。さらに、MOSTLY AIはデータジェネレーターやデータエクスプローラー、データ共有プラットフォームなど、さまざまなツールとサービスを提供しており、組織が合成データを使用するのを支援しています。

MOSTLY AIプラットフォームの使用方法を探索しましょう。以下のリンクを訪問してアカウントを作成することから始めることができます。

MOSTLY AI: 合成データ生成と知識ハブ – MOSTLY AI

   

アカウントを作成したら、データ生成に関連するさまざまなオプションから選択できるホームページが表示されます。

   

上記の画像に示すように、ホームページでは、合成データを生成したい元のデータセットをアップロードするか、サンプルデータを試すことができます。必要に応じてデータをアップロードできます。

   

上記の画像に示すように、データをアップロードすると、生成する必要のある列やデータ、トレーニングおよび出力に関連するさまざまな設定を行うことができます。

これらのプロパティを要件に応じて設定したら、データを生成するために起動ジョブボタンをクリックする必要があります。MOSTLY AIでは、無料で毎日100,000行のデータを生成することができます。

以下は、必要なデータのプロパティを設定し、リアルタイムで合成データを生成するためにMOSTLY AIを使用する方法です。解決しようとしている問題に応じて、複数のユースケースがあります。データセットで試してみて、このプラットフォームがどれだけ有用かご意見をお知らせください。     Himanshu Sharmaは、Institute of Product Leadershipの応用データサイエンスの修士号を取得した専門家です。Pythonプログラミング言語/データ分析の経験を持つ自己駆動型の専門家です。データサイエンスの分野で自分の名声を確立することを目指しています。製品マネジメント。VoAGIによるAI分野でのトップライターに選ばれたデータサイエンスの技術的なコンテンツライティングの専門家としても活動しています。

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