Что означает наличие реалистичных данных

Синтетические наборы данных

Определение:
Синтетические данные — это программно сгенерированные данные, используемые в бизнес-приложениях (в том числе в машинном обучении).

Нередко возникают ситуации, когда получение реальных бизнес-процессов сложно или дорого, но при этом известны требования к таким бизнес-процессам, правила создания и законы распределения. Как правило, это происходит, когда речь идёт о чувствительных персональных данных — например, информации о банковских счетах или медицинской информации. В таких случаях необходимые наборы данных можно программно сгенерировать.

Содержание

Виды генерации [ править ]

Существует два основных подхода к генерации синтетических наборов данных.

В случае, когда реальные данные отсутствуют или их сбор невозможен (из-за большой длительности или дороговизны процесса), наборы генерируются полностью случайным образом на основе некой статистической модели, которая учитывает законы распределения реальных данных. Однако, такой подход не всегда оправдывает себя из-за того, что синтетические данные могут не учитывать весь спектр возможных случаев, и полученная с помощью такого набора модель может давать непредсказуемые результаты в крайних случаях.

Также применяется аугментация (англ. augmentation) — генерация наборов на основе имеющихся бизнес-процессов. К имеющимся данным применяются различные способы искажения: например, для изображений могут использоваться различные геометрические преобразования, искажения цвета, кадрирование, поворот, добавление шума и иные. Для числовых данных могут использоваться такие искажения, как добавление объектов с усреднёнными значениями, смешивание с объектами из другого распределения, добавление случайных выбросов.

Преимущества использования синтетических данных:

В то же время, у синтетических данных есть и недостатки:

Применение [ править ]

Сгенерированные объекты можно использовать в задаче обучения с учителем для расширения обучающего множества, сведя её к задачам частичного обучения и самообучения. Довольно распространённым подходом является обучение сначала на большом наборе синтетических данных, а затем дообучение на небольшом наборе имеющихся реальных данных. Иногда при обучении реальные данные не используются вовсе. При этом в тестовых множествах использовать синтетические наборы данных нельзя: в них должны быть только реальные объекты.

Синтетические данные активно используются при обучении алгоритмов управления автономным транспортом. Эти алгоритмы решают две задачи: сначала выявляют окружающие объекты — машины, дорожные знаки, пешеходов, а затем принимают решение о направлении и скорости дальнейшего движения. При реализации таких алгоритмов наиболее важно поведение транспортного средства в критических ситуациях, таких как помехи на дороге или некорректные показания сенсоров — от этого могут зависеть жизни людей. В реальных данных же, наоборот, в основном присутствуют штатные ситуации.

Одно из самых наглядных применений аугментации данных — алгоритмы восстановления изображений. Для работы таких алгоритмов исходный набор изображений расширяется их копиями, к которым применяются некие преобразования из фиксированного набора. На основе полученных изображений генерируется набор, в котором входными данными считаются полученные изображения, а целевыми — исходные. В самом деле, получить реальные данные для такой задачи — фотографию и её же искажённую копию — довольно затруднительно, а применение таких преобразований довольно легко автоматизируется. Таким образом, если исходные изображения достаточно хорошо описывали источник данных, то полученный набор данных можно применять для обучения алгоритма восстановления изображений, устраняющего применённые преобразования.

Также с помощью синтетических наборов данных можно упростить обучение алгоритмов компьютерного зрения, решающих задачи семантической сегментации, поиска и локализации объектов. В данном случае подходят наборы, в которых искомые объекты определённым образом наносятся на фоновое изображение. В частности, таким объектом может быть текст — тогда с помощью полученного набора может быть решена задача распознавания текста на изображении.

Синтетические данные используются и для создания алгоритмов реидентификации [на 25.01.21 не создан] — определения, действительно ли на двух изображениях один и тот же человек. Эти алгоритмы могут использоваться для нахождения людей на записях с камер, на пограничных пунктах и так далее. В этом случае реальные данные собрать довольно сложно, потому что требуется найти много фотографий одних и тех же людей в разных позах, с разных ракурсов и в разной одежде.

При генерации синтетических наборов данных необходимо учитывать специфику каждого конкретного случая, общего алгоритма, подходящего для всех случаев не существует. Как правило, общие алгоритмы наподобие добавления средних значений оказываются нерепрезентативными.

Примеры [ править ]

Что означает наличие реалистичных данных

TextSharpener [ править ]

Что означает наличие реалистичных данных

OmniSCV [ править ]

Нередко различные устройства оснащаются широкоугольными и панорамными камерами с углом обзора до 360°. Изображения, получаемые с таких камер, обладают довольно сильными искажениями (см. рисунок 2). Генератор изображений комнат OmniSCV [6] используется при разработке роботов для обучения алгоритмов компьютерного зрения для устранения искажений широкоугольных объективов и неидеальных условий освещённости.

Генератор умеет симулировать различные варианты бизнес-процессов — равноугольные и цилиндрические панорамы, «рыбьи глаза» и катадиоптрические системы, а также сопровождать сгенерированные изображения комнат вспомогательной информацией об окружающем пространстве и параметрах используемой камеры (см. рисунок 3).

Источник

Достоверность информации: определение, проверка и контроль. Источники информации

Что это означает?

Достоверность характеризует неискажённость информации. На неё влияют не только подлинность сведений, но также и адекватность способов, которыми она была получена.

Недостоверность же может подразумевать умышленную подготовку данных как ложных. Бывают случаи, когда недостоверные сведения в результате предоставляют информацию, характеризующуюся достоверностью. Такое случается тогда, когда во время их получения степень недостоверности информации уже известна адресату. Вообще же, наблюдается следующая закономерность: чем более высоким является количество исходных данных, тем выше становится обеспечение достоверности информации.

Адекватность информации

Таким образом, достоверность напрямую связана с адекватностью информации, её полнотой и объективностью. Данное свойство имеет очень серьёзное значение, преимущественно в случае применения данных для принятия каких-либо решений. Информация же, которая отличается недостоверностью, приводит к таким решениям, которые будут иметь отрицательные последствия в плане социального обустройства, политической ситуации либо экономического положения.

Итак, рассмотрим подробнее понятие достоверности информации.

Определение понятий достоверной и недостоверной информации

Что означает наличие реалистичных данных

Итак, информация является недостоверной, если она не соответствует реальному положению вещей, содержит такие данные о явлениях, процессах или событиях, которых в принципе никогда не было или же они существовали, но сведения о них отличаются от происходящего в действительности, искажены либо характеризуются неполнотой.

Достоверной можно назвать такую информацию, которая не вызывает абсолютно никаких сомнений, является реальной, подлинной. К ней относятся такие сведения, которые в случае чего можно подтвердить процедурами, корректными с юридической точки зрения, когда используются различные документы либо заключения экспертов, могут быть приглашены свидетели и т. п. Кроме того, данные можно считать достоверными, если они обязательно ссылаются на первоисточник. Однако в этом случае возникает проблема определения достоверности самого источника информации.

Что означает наличие реалистичных данных

Виды источников информации

Источниками информации могут быть:

— физические лица, которые благодаря своим полномочиям либо положению имеют доступ к таким сведениям, которые интересуют разного рода средства массовой информации;

— реальная среда (например, урбанистическая, предметно-вещественная, являющаяся сферой обитания человека, природная);

— печатные издания, которые имеют выходные данные, то есть учебники, книги, энциклопедии или статьи в журнале;

— сайты в интернете, порталы, страницы, на которых также могут базироваться СМИ.

Бесспорно, одним из самых авторитетных и безопасных источников являются документы, однако они считаются таковыми только тогда, когда есть возможность их юридической проверки. Для них характерна вся полнота информации.Что означает наличие реалистичных данных

Компетентные и некомпетентные

Помимо подразделения на достоверные и недостоверные, источники также могут быть компетентными и некомпетентными.

Наиболее широко представлены такие источники информации, как уполномоченные официальных структур власти. В первую очередь государственные учреждения должны снабжать граждан самой объективной и точной информацией. Однако даже сведения пресс-службы правительства могут быть подделаны, и нет гарантии, что из государственного источника не может просочиться информация, не являющаяся достоверной. Именно поэтому получить информацию – не означает доверять ей безоговорочно.

Ссылка на источник

Таким образом, достоверность информации может определяться присутствующей в ней отсылкой к источнику. Если последний имеет полномочия в какой-либо сфере или специализируется в определённой области, то он является компетентным.

Но наличие ссылки не всегда должно быть обязательным, так как бывает, что разного рода положения получают подтверждение непосредственно в процессе изложения информации. Происходит это тогда, когда автором сведений является специалист, то есть человек достаточно компетентный в той области, которой касается. В данном случае чаще всего можно не сомневаться, что информация будет достоверной.

В подавляющем большинстве неназванные источники способствуют снижению достоверности материала, особенно тогда, когда в статье присутствуют негативные новости, о которых читателю ранее не было известно. Людей главным образом интересует первоисточник такой информации.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *