Alsof er nog niet genoeg gegevens waren is er nu een slimme manier om synthetische maar realistische data te creëren. Het is als een virtuele versie van gegevens die zijn samengesteld. Met het doel om dingen privé en veilig te houden terwijl je beschikt over gegevens die zich gedragen als de echte data.
Gegevens die gevoelige informatie of persoonlijke details privé houden. In plaats van die daadwerkelijke persoonlijke gegevens te gebruiken, gebruiken we synthetische gegevens die random zijn gegenereerd om er ongeveer hetzelfde uit te zien en handelen alsof we hetzelfde zijn, maar die niets onthullen over echte ons of de bedrijven waar we aan gelieerd zijn.
Deze gemaakte gegevens komen in veel situaties van pas komen. Zo kunnen synthetische gegevens gebruikt worden om dataset en algoritmen voor gegevensanalyse zonder de informatie van echte mensen te gebruiken.
Het is ook handig voor hypotheses, aannames en modellen zonder echte gebruikersgegevens te gebruiken. Je kunt spelen en experimenteren met deze virtuele gegevens zonder dat je je zorgen hoeft te maken dat iemands privacy wordt geschonden.
Maar we moeten onthouden dat hoewel synthetische gegevens een hulpmiddel zijn voor privacy en beveiliging, het kan nooit een volledige vervanging is voor echte gegevens. Het mist de complexiteit van echte gegevens, dus moeten we voorzichtig zijn waar en hoe we het gebruiken.
Ook al lijken synthetische gegevens een beschermend schild waarmee we met realistische gegevens kunnen verwerken zonder iemands geheimen prijs te geven. En is het een handige manier om dingen privé te houden en dingen voor elkaar te krijgen!
Zijn deze gegevens geen afspiegeling van de werkelijkheid maar slechts een moment opname op basis van synthetische gegevens.
Met behulp van synthetische data kan worden voldoen aan regelgeving voor gegevensbescherming, zonder doelstellingen in het gedrang te brengen.
Een trainingsdataset vergroten en de modelprestaties verbeteren zonder alleen op echte gegevens te vertrouwen.
Om diepgaande analyses uit te voeren en aanzienlijke vooruitgang te boeken in onderzoeken, met behoud van een hoge mate van privacy en beveiliging van de gegevens voor de betrokkenen.
De virtuele gegevens die op de echte gegevens lijken, maar dat niet zijn?
Oké, laten we reeel zijn de wereld is complex! Menselijk gedrag, voorkeuren en interacties zijn als een doolhof van de fijne lijntjes. Synthetische gegevens zijn goed in het nabootsen van de basis, maar missen mogelijk de nuances. Dus hoewel het nuttig is, is het niet de ultieme waarheid eerder een datasprookje.
Uitschieters en zeldzame gebeurtenissen: we kennen immers zeldzame momenten waarop we zeggen: “O, dat is onverwacht!” Synthetische gegevens kunnen daar moeite mee hebben. Moeite met het zich voorstellen van dingen die in de echte wereld niet zo gewoon zijn.
Synthetische gegevens zijn vooringenomen: om dat ze gegevens halen uit bestaande gegevens, dus als de originele gegevens enige vooroordelen hebben. Is de kans groot dat deze doorsijpelen naar onze synthetische dataset. Niet gewenst maar een onderdeel van de weg die we zijn ingeslagen met synthetische data.
Menselijke kenmerken en fenomenen uit de echte wereld leven niet in een vacuüm! Ze gedijen op context en dat begrijpen synthetische gegenereerde datasets dan weer helemaal niet. Alsof het “aha!” moment om situaties te begrijpen en dingen in perspectief te plaatsen helemaal ontbreekt.
Laten we proberen sommige dingen echt te houden en eerlijk zijn. Niets kan de echte data vervangen zonder afbreuk te doen aan de werkelijkheid. Synthetische gegevens zijn geweldig voor sommige dingen, maar niet voor diepgaande inzichten. Gegevens uit de echte wereld zijn de juiste keuze als we willen weten wat er gebeurt als we dingen willen veranderen.
Synthetische gegevens een slimme bedrieger, met sappige inzichten over menselijk gedrag en een wereld die ook in een hele andere dimensie zou kunnen zijn. En niet instaat om de mysteries van onze complexe realiteit ontrafelen!