Desbloqueando o poder dos dados sintéticos

Desbloqueando o poder dos dados sintéticos

Por Enio Moraes, CIO da Semantix

Nos últimos anos, as empresas têm gerado e coletado uma enorme quantidade de dados. No entanto, um grande problema tem sido a disponibilidade e qualidade dessas informações — é aqui onde entram os dados sintéticos.

Dados sintéticos são gerados artificialmente por programas de computador, com o objetivo de assemelhação aos dados do mundo real. Eles podem ser originados por meio de diversas técnicas, tais como:

  • Geração processual: utilização de algoritmos para gerar dados que seguem um conjunto de regras ou procedimentos;
  • Simulação: criação de ambientes e cenários virtuais para geração de dados;
  • Aumento: modificação de dados existentes para criar novos dados.
  • Benefícios dos dados sintéticos

Um dos principais benefícios é que eles podem ser gerados rapidamente e com um custo menor do que os métodos tradicionais. Isso os torna uma opção atraente para empresas que precisam de grandes quantidades de dados para fins de teste, treinamento ou pesquisa. Além disso, também podem ser usados para proteger informações confidenciais, como os dados pessoais, criando versões sintéticas dos dados originais.

Outro benefício é que essas informações podem ajudar as empresas a superar vieses e melhorar a precisão de seus modelos. Isso ocorre porque os dados sintéticos podem ser gerados para incluir uma gama mais diversificada de pontos, o que pode ajudar a mitigar qualquer possível viés no conjunto original. Além disso, os dados sintéticos podem ser usados para aumentar os conjuntos de dados existentes, o que auxilia na melhoria da precisão dos modelos de aprendizado de máquina (machine learning). Abaixo, estão listadas mais algumas vantagens da utilização:

  • Custo-benefício: dão origem a um custo menor do que a coleta manual de dados, rotulagem e anotação;
  • Escalável: logram grandes quantidades de forma rápida e fácil;
  • Personalizável: têm potencial para serem adaptados para corresponder a cenários ou condições específicas;
  • Consistente: podem ter características específicas, tornando-os ideais para testar e avaliar modelos de inteligência artificial;
  • Privacidade: protegem a privacidade dos indivíduos, gerando dados que não contêm informações pessoais.

Embora os dados sintéticos tenham muitos benefícios, também existem algumas desvantagens em potencial. Uma das principais preocupações é que eles podem não refletir com precisão os dados do mundo real que estão tentando simular. Isso pode levar a problemas com a precisão e generalização do modelo. Além disso, também podem ser menos úteis para alguns tipos de pesquisa, como estudos que requerem dados longitudinais ou históricos. Abaixo, estão listados alguns pontos negativos:

  • Falta de diversidade: podem não representar toda a gama de dados do mundo real, levando a viés e superajuste;
  • Complexidade limitada: talvez, não capturem as características complexas e sutis dos dados do mundo real;
  • Validação: pode ser desafiador validar a precisão e a confiabilidade, levando à incerteza no desempenho dos modelos de IA.

Se houver interesse em usar a ferramenta para o negócio, existem várias ferramentas e plataformas disponíveis para ajudar os interessados a começar. Algumas opções populares incluem: Semantix Data Platform, Google's Data Flow, Hugging Face's Datasets e Amazon SageMaker. Essas ferramentas podem auxiliar na geração de dados sintéticos de maneira rápida e fácil, sem a necessidade de um conhecimento profundo de algoritmos de machine learning.

Existem muitas empresas que já estão usando esses dados gerados artificialmente para melhorar as operações comerciais. Por exemplo: a Volkswagen os utiliza para testar os veículos autônomos em um ambiente virtual antes de passar para os testes no mundo real. Isso permite a testagem de diferentes cenários e casos extremos que podem ser difíceis ou perigosos de simular na realidade.

Outro exemplo está no setor de saúde, onde os dados sintéticos estão sendo usados para melhorar a precisão dos diagnósticos médicos. A PathAI está utilizando a solução para treinar algoritmos de machine learning para detectar células cancerígenas em amostras de biópsia, o que pode ajudar a melhorar a precisão dos diagnósticos e, potencialmente, salvar vidas.

No geral, os dados sintéticos trazem muitos benefícios para as empresas, incluindo economia de custos, maior precisão e capacidade de proteger informações confidenciais. Embora existam algumas desvantagens potenciais no uso da solução, elas podem ser mitigadas com planejamento e testes cuidadosos. Ao usar as informações geradas artificialmente, é possível que as empresas obtenham uma vantagem competitiva e fiquem à frente do setor no qual estão inseridas.

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