Quelles sont les trois technologies courantes de génération de données et leurs domaines d'application ?

Utilisez des arbres de décision, l'apprentissage profond et l'ajustement proportionnel itératif pour générer des données. La méthode est sélectionnée en fonction des exigences et de l'objectif.

Trois techniques courantes de génération de données

1. Génération par distribution

Pour les situations où il n'y a pas de données réelles mais où l'analyste de données comprend la distribution de l'ensemble de données, l'analyste peut générer des échantillons aléatoires de diverses distributions, telles que normale, distributions exponentielles, chi carré, lognormales et uniformes. Cela permet de simuler différents types de données à des fins d’analyse et de prédiction.

Dans cette technique, l'utilité des données synthétiques dépend de la façon dont l'analyste comprend l'environnement spécifique des données.

2. Ajuster les données réelles à la distribution connue

Si vous disposez de données réelles, vous pouvez générer des données synthétiques en ajustant la distribution connue. Les méthodes de Monte Carlo peuvent être utilisées pour générer des données si les paramètres de distribution et l'ajustement aux données réelles sont connus.

Bien que la méthode Monte Carlo puisse trouver la meilleure solution, elle n'est peut-être pas assez pratique.

Envisagez d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique tels que des arbres de décision pour adapter les distributions non classiques, y compris les distributions multimodales et les distributions sans caractéristiques communes connues.

L'utilisation de l'apprentissage automatique pour ajuster les distributions peut produire des données synthétiques hautement corrélées, mais le surajustement constitue un risque.

Pour les cas où seules des données réelles partielles existent, la génération de données synthétiques hybrides peut également être utilisée. Dans ce cas, l’analyste génère une partie de l’ensemble de données sur la base d’une distribution théorique et d’autres parties sur la base de données réelles.

3. Utiliser l'apprentissage profond

Les modèles génératifs profonds tels que les auto-encodeurs variationnels (VAE) et les réseaux contradictoires génératifs (GAN) peuvent générer des données synthétiques.

Variational Autoencoder (VAE) est une méthode non supervisée dans laquelle l'encodeur compresse l'ensemble de données d'origine dans une structure plus compacte et transmet les données au décodeur. Le décodeur produit ensuite une sortie, qui est une représentation de l'ensemble de données d'origine. Le système est formé en optimisant la corrélation entre les données d'entrée et de sortie.

Generative Adversarial Network (GAN), dans le modèle GAN, deux réseaux, le générateur et le discriminateur, entraînent le modèle de manière itérative. Le générateur prélève un échantillon aléatoire de données et génère un ensemble de données synthétiques. Le discriminateur compare les données générées synthétiquement avec l'ensemble de données réelles sur la base de conditions préalablement définies.

L'étape de test des données synthétiques

Après la synthèse des données, l'utilité des données synthétiques est évaluée en comparant les données synthétiques avec des données réelles. Le processus d'évaluation de l'utilité comporte deux étapes :

Comparaison universelle : compare des paramètres tels que les distributions et les coefficients de corrélation mesurés à partir de deux ensembles de données.

Évaluation des utilitaires tenant compte de la charge de travail : comparez la précision des résultats pour des cas d'utilisation spécifiques en analysant des données synthétiques.

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