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创建机器学习或深度学习模型变得如此简单。如今，有多种工具和平台可用于自动化整个模型创建过程，甚至帮助你选择适合特定数据集的最佳模型。
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解决问题所需的关键是一个数据集，该数据集包含描述你尝试解决的问题的所有必需属性。因此，假设我们正在查看描述糖尿病患者病史的数据集。数据集中会有一些列是重要属性，比如年龄、性别、血糖水平等，这些属性在预测一个人是否患有糖尿病时扮演重要角色。为了构建糖尿病预测模型，我们可以找到多个公开的数据集。然而，当数据不可用或高度不平衡时，我们可能会面临困难。
深度学习算法生成的合成数据通常在原始数据受隐私合规限制或需要增强以适应特定用途时用作替代。合成数据通过重新创建统计属性来模拟真实数据。一旦在真实数据上进行训练，合成数据生成器就可以生成任何数量的数据，这些数据与真实数据的模式、分布和依赖关系非常相似。这不仅有助于生成类似数据，还可以引入一些对数据的约束，如新的分布。让我们探索一些合成数据可以发挥重要作用的用例。
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生成机密数据： 银行、保险、医疗甚至电信中的数据可能极其敏感。接触这些数据通常需要为每个项目获得特殊权限。合成数据生成可以解锁这些数据资产，并用于创建特征、理解用户行为、测试模型和探索新想法。
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重新平衡数据： 高度不平衡的数据可以通过合成数据生成器有效且轻松地重新平衡。这比简单的过采样方法效果更好，并且在高不平衡情况下，如欺诈模式，它可以优于更复杂的方法，如 SMOTE。
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填补缺失的数据点： 在处理数据时，空值是一个令人烦恼的问题。用有意义的合成数据点填补这些空白可以使样本阅读成为一个更有信息量的过程。
生成式 AI 模型在合成数据生产中至关重要，因为它们是专门在原始数据集上训练的，可以复制其特征和统计属性。生成式 AI 模型，如生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs），理解底层数据并生成逼真且具有代表性的合成实例。
目前有许多开源和闭源的合成数据生成器，有些比其他的更好。在评估合成数据生成器的性能时，重要的是要关注两个方面：准确性和隐私。准确性需要高，但合成数据不应过度拟合原始数据，原始数据中的极端值需要以不危害数据主体隐私的方式处理。一些合成数据生成器提供自动化的隐私和准确性检查 - 先从这些开始是个好主意。MOSTLY AI 的合成数据生成器提供了免费的这一服务 - 任何人只需用电子邮件地址就可以注册一个账户。
合成数据按定义不是个人数据。因此，它免于 GDPR 和类似的隐私法律，使数据科学家能够自由探索数据集的合成版本。合成数据也是匿名化行为数据而不破坏模式和相关性的最佳工具之一。这两种特性使它在使用个人数据的所有情况下特别有用 - 从简单的分析到训练复杂的机器学习模型。
然而，隐私并不是唯一的应用场景。合成数据生成还可以用于以下用途：
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数据增强：这有助于通过多样化训练数据来改善模型性能。
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数据填补：用有意义的合成数据填补缺失的数据点。
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数据共享：即使在组织墙外也安全共享。考虑研究合作或用逼真的数据演示产品。
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重新平衡：解决类别不平衡的问题。
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下采样：创建原始数据集的较小版本，这些版本在外观和含义上与原始数据相同。对于初步数据探索、降低计算成本和时间非常有用。
为了生成合成数据，我们可以使用市场上提供的不同工具。让我们来探讨一些这些工具并了解它们的工作原理。
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MOSTLY AI： MOSTLY AI是结构化合成数据创建的先驱领导者。它使任何人都能生成高质量、类似生产的数据，用于分析、AI/ML 开发和数据探索。数据团队可以利用它生成、修改和共享数据集，从而克服使用真实、匿名或虚拟数据的伦理和实际挑战。
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SDV： 最受欢迎的[开源 Python 库](https://pypi.org/project/sdv/#:~:text=The%20Synthetic%20Data%20Vault%20(SDV,emulate%20them%20in%20synthetic%20data.)，用于合成数据生成。虽然不是最复杂的工具，但对于高精度要求不高的简单使用场景，它能够完成任务。
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YData： 如果你想在 Azure 或 AWS 市场尝试合成数据生成，YData 的生成器在这两个平台上均可用，提供一种符合 GDPR 的方式来生成用于 AI 和机器学习模型的数据。
关于合成数据工具和公司的综合列表，这里有一个精选的合成数据类型列表。
现在我们已经讨论了使用上述工具和库进行合成数据生成的优缺点，接下来让我们看看如何使用 Mostly AI，这是市场上最好的工具之一，并且易于使用。
MOSTLY AI是一个合成数据创建平台，帮助企业生成高质量、隐私保护的合成数据，用于机器学习、高级分析、软件测试和数据共享等多种应用场景。它使用专有的人工智能驱动算法生成合成数据，该算法学习原始数据的统计特征，如相关性、分布和属性。这使得MOSTLY AI能够生成在统计上代表实际数据的合成数据，同时保护数据主体的隐私。
它的合成数据不仅是私密的，而且使用简单，可以在几分钟内生成。该平台拥有一个易于使用的界面，采用生成性 AI 技术，允许组织输入现有数据，选择适当的输出格式，并在几秒钟内生成合成数据。它的合成数据是一个对组织非常有用的工具，能够在保护数据隐私的同时用于多种目的。该技术易于使用，并能迅速创建高质量、统计上具有代表性的合成数据。
MOSTLY AI 提供的合成数据有多种格式，包括 CSV、JSON 和 XML。它可以与多个软件程序一起使用，包括 SAS、R 和 Python。此外，MOSTLY AI 提供了一些工具和服务，如数据生成器、数据探索器和数据共享平台，以帮助组织使用合成数据。
让我们探索如何使用 MOSTLY AI 平台。我们可以通过访问下面的链接并创建一个账户来开始。
MOSTLY AI：合成数据生成与知识中心 - MOSTLY AI
一旦创建了账户，我们可以看到主页，在那里我们可以选择与数据生成相关的不同选项。
如上图所示，在主页上，我们可以上传原始数据集以生成合成数据，或者为了尝试，我们可以使用示例数据。我们可以根据需要上传数据。
如上图所示，一旦我们上传数据，我们可以根据需要对生成的列进行更改，并设置与数据、训练和输出相关的不同设置。
一旦根据需求设置好所有这些属性，我们需要点击“启动作业”按钮来生成数据，它将实时生成。在 MOSTLY AI 上，我们每天可以免费生成 10 万行数据。
这就是如何使用 MOSTLY AI 按需设置数据属性并实时生成合成数据。根据你要解决的问题，可能会有多种使用场景。试试这个平台，看看它有多有用，在回应部分告诉我们你的看法。
Himanshu Sharma 是产品领导学院应用数据科学的研究生。他是一位自我驱动的专业人士，拥有 Python 编程语言/数据分析的经验。希望在数据科学领域取得成就。产品管理。作为活跃的博客作者，他在数据科学技术内容写作方面拥有专业知识，并被 Medium 评为 AI 领域的顶级作家。