مجموعة البيانات الاصطناعية: ما هي، الفوائد + الاستخدام

في البيئة المتغيرة باستمرار لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي، يظهر مفهوم مجموعة البيانات التركيبية كأداة قوية ذات استخدامات عديدة.

تخيل أنك عالم بيانات ومكلف بمهمة إنشاء نظام توصيات متطور لموقع تجارة إلكترونية. للقيام بذلك، تحتاج إلى كمية كبيرة من بيانات تفاعل المستخدم. لكنك تواجه تحديات حماية خصوصية المستخدم والتعامل مع مجموعة بيانات غير متوازنة للغاية مع عدد قليل من تفاعلات المستخدم لعدد قليل من المنتجات. وهنا يأتي دور مجموعات البيانات الاصطناعية.

البيانات الاصطناعية هي بيانات تم إنشاؤها بشكل مصطنع. وهي تكرر الصفات والخصائص الإحصائية للبيانات الحقيقية ولكنها ليست حقيقية. مجموعة من البيانات الاصطناعية هي مجموعة من البيانات المزيفة التي تم إنشاؤها بواسطة خوارزميات أو نماذج لتكرار أنماط وتوزيعات مجموعة البيانات الفعلية.

في هذه المدونة، سنستكشف في هذه المدونة مجموعة البيانات التركيبية وفوائدها وطرق توليدها وتطبيقاتها الواقعية.

ما هي مجموعة البيانات التركيبية؟

مجموعة البيانات الاصطناعية هي مجموعة من البيانات التي يتم إنشاؤها بشكل مصطنع بدلاً من الحصول عليها من الملاحظات أو القياسات الواقعية. يمكنك استخدام مجموعات البيانات هذه بشكل متكرر في مجالات مختلفة لأهداف مختلفة، بما في ذلك إنشاء الخوارزمية والاختبار والتجريب.

تلعب مجموعة البيانات التركيبية دورًا محوريًا في جهودك في علوم البيانات والتعلم الآلي. فهي تهدف إلى تزويدك بالوسائل اللازمة لإجراء تجارب مضبوطة وآمنة، وإنشاء النماذج، وإجراء التحليلات بثقة.

بدون مجموعات البيانات التركيبية، ستواجه غالبًا قيودًا مرتبطة بتوافر البيانات، والمخاوف بشأن الخصوصية، وضرورة وجود مجموعات بيانات متوازنة ومتكاملة في مشاريعك.

استخدام أنواع مختلفة من مجموعات البيانات الاصطناعية

تُصنَّف مجموعات البيانات الاصطناعية إلى عدة أنواع، كل منها مصمم لخدمة غرض معين في مجال علوم البيانات والتحليلات. دعونا نستكشف هذه الأنواع المختلفة وكيف يمكن استخدامها:

• وصفي

تكرر مجموعات البيانات التركيبية الوصفية السمات والاتجاهات والسمات الإحصائية لبيانات العالم الحقيقي. وهي تحاول تقديم صورة شاملة لموضوع معين دون تقديم تنبؤات أو توصيات.

كثيرًا ما يستخدم علماء البيانات مجموعات البيانات هذه لتحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، وتصور البيانات، والتعرف على البنية الأساسية للبيانات. تفيد مجموعات البيانات هذه في الكشف عن الاتجاهات والرؤى الخفية.

على سبيل المثال، لنفترض أنك تعمل على مشروع لتحليل بيانات الطقس لمدينة ما. يمكن أن تبدو مجموعة البيانات الوصفية التركيبية مثل بيانات الطقس السابقة، بما في ذلك اتجاهات درجات الحرارة والرطوبة وهطول الأمطار. سيتيح لك ذلك إلقاء نظرة على الأنماط الموسمية والتغيرات المناخية دون محاولة التنبؤ بالطقس في المستقبل.

• تنبؤي

تم تصميم مجموعات البيانات التركيبية التنبؤية لمحاكاة بيانات العالم الحقيقي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. وهي تتضمن بيانات تاريخية ومتغير مستهدف يمثل ما تريد التنبؤ به. يستخدم علماء البيانات مجموعات البيانات هذه لتدريب نماذج التعلّم الآلي وإجراء التنبؤات.

على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتطوير نموذج تنبؤي لحركة أسعار الأسهم، يمكن أن تتكون مجموعة البيانات التركيبية من أسعار الأسهم التاريخية وأحجام التداول ونتائج المشاعر الإخبارية. قد يكون المتغير المستهدف هو سعر السهم في المستقبل، مما يسمح لك ببناء نموذج تنبؤي للتنبؤ بتغيرات الأسعار.

• إلزامي

صُممت مجموعات البيانات التركيبية التوجيهية لتقديم توصيات وحلول قائمة على البيانات. وتوفر مجموعات البيانات هذه طبقة من الرؤى القابلة للتنفيذ، والتي كثيراً ما تُستخدم في المواقف التي يكون فيها اتخاذ القرار أمراً حاسماً.

على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام مجموعات البيانات التركيبية الإرشادية لتقديم المشورة بشأن استراتيجيات العلاج المخصصة للأفراد بناءً على البيانات الطبية السابقة. تساعد هذه البيانات التركيبية في مجال الرعاية الصحية على تحسين العمليات ومساعدة صانعي القرار في مختلف المجالات.

تخيّل أيضًا إنشاء مجموعة بيانات اصطناعية إرشادية لأعمال البيع بالتجزئة تقدم خيارات أسعار بناءً على المبيعات السابقة ومستويات المخزون وأسعار المنافسين. سيساعدك هذا النوع من مجموعات البيانات في تحقيق أقصى قدر من الأرباح من خلال تحسين التسعير.

• التشخيص

تركّز مجموعات البيانات التركيبية التشخيصية على تحديد الأسباب الكامنة وراء أعطال أو مشاكل محددة داخل مجموعة البيانات. وهي مصممة للمساعدة في استكشاف المشاكل وحلها.

وتساعد مجموعات البيانات هذه علماء البيانات والمحللين في العثور على أوجه الخلل والعيوب في مجموعات البيانات الأصلية وإصلاحها. مجموعات البيانات هذه ضرورية للتحقق من صحة البيانات ومراقبة الجودة.

لنفترض أنك تدير مصنع تصنيع وتريد تحسين جودة المنتج. يمكن لمجموعة من البيانات التركيبية التشخيصية أن تكرر عمليات التصنيع وتقدم حالات شاذة. ستساعدك هذه المعلومات على تشخيص مشاكل خط الإنتاج وإصلاحها قبل تعديل عمليات التصنيع.

فوائد استخدام مجموعة بيانات اصطناعية

يوفر استخدام البيانات التركيبية العديد من الفوائد في مختلف المجالات، حيث يعالج صعوبات كبيرة ويعطي حلولاً قيّمة. سنلقي هنا نظرة على فوائد استخدام مجموعة من البيانات التركيبية، مع تسليط الضوء على فائدتها في:

• الاختبار والتصحيح

يمكن استخدام مجموعة من بيانات الاختبار الاصطناعية لاختبار وتصحيح التطبيقات والبرمجيات ونماذج التعلم الآلي التي تركز على البيانات. قبل النشر، فهي تهيئ بيئة مضبوطة ويمكن التنبؤ بها لتحليل أداء النظام واكتشاف المشاكل أو المشكلات أو الثغرات.

يمكنك التحقق من أمان واعتمادية أنظمتك باستخدام البيانات التركيبية. فهو يوفر الوقت والموارد في عملية التطوير.

• الخصوصية والأمان

توفر البيانات التركيبية إجابة بسيطة في هذا العصر الذي يتزايد فيه القلق بشأن أمن المعلومات الشخصية. تسمح مجموعات البيانات الاصطناعية للشركات والأكاديميين بتجربة أشياء جديدة دون القلق بشأن تعريض البيانات الحساسة للخطر.

يمكنك تقليل انتهاكات الخصوصية ومخاوف التعرض للبيانات من خلال استبدال البيانات الفعلية ببيانات اصطناعية. فهو يضمن الامتثال لمعايير حماية البيانات الصارمة مثل اللائحة العامة لحماية البيانات وقانون HIPAA.

• التعلم الآلي وتطوير الذكاء الاصطناعي

مجموعات البيانات الاصطناعية ضرورية لتطوير التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI). فهي مصدر قيّم لتدريب النماذج وضبطها والتحقق من صحتها.

تسمح لك البيانات الاصطناعية بإنتاج مجموعات بيانات مختلفة وفريدة من نوعها للمساعدة في أداء النموذج، وهندسة الميزات، وضبط المعلمات الفائقة. ستمكّنك هذه المجموعات من البيانات الاصطناعية من تجربة سيناريوهات مختلفة، مما يسرّع من إنشاء أنظمة ذكية.

• تعزيز البيانات

عندما تكون بيانات العالم الواقعي محدودة أو غير كافية، يمكن أن تساعد مجموعات البيانات التي يتم إنشاؤها بشكل مصطنع من خلال تسهيل زيادة البيانات. فهي تعزز مجموعات البيانات الخاصة بك بنقاط بيانات اصطناعية، مما يحسن من تعميم نموذجك وأدائه في ظروف العالم الحقيقي المتنوعة.

يساهم هذا التحسين في دقة وفعالية نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق الخاصة بك.

• معالجة البيانات غير المتوازنة

تحتوي العديد من مجموعات البيانات في العالم الحقيقي على اختلالات في التوازن بين الفئات، مع وجود فئات معينة ممثلة تمثيلاً ناقصاً بشكل غير متناسب. تقدم لك مجموعة من البيانات التركيبية طريقة استراتيجية للتعامل مع هذه المشكلة.

فهي تعيد التوازن إلى مجموعة البيانات الخاصة بك عن طريق توليد بيانات اصطناعية لفئة الأقلية، مما يجعلها مقبولة لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بك. يضمن هذا التصحيح عدم تحيز نماذجك تجاه مجموعة الأغلبية، مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة ونتائج أكثر إنصافاً.

موارد لتوليد مجموعات البيانات التركيبية

يعد توليد البيانات ومجموعات البيانات التركيبية مهمة حيوية في مختلف المجالات المتعلقة بالبيانات، ويمكنك الوصول إلى العديد من أدوات وحزم توليد البيانات التركيبية التي يمكن أن تساعدك في ذلك. سنلقي نظرة هنا على ثلاثة أنواع من الموارد التي يمكن أن تساعدك في إنشاء البيانات التركيبية:

01. مكتبات بايثون

بايثون هي لغة برمجة متعددة الاستخدامات. وهي تتضمن العديد من الحزم التي تجعل من السهل توليد البيانات التركيبية. تقدم هذه المكتبات مجموعة متنوعة من الوظائف لإنتاج مجموعات بيانات ذات خصائص وتعقيدات مختلفة. تتضمن بعض مكتبات بايثون المهمة لإنشاء البيانات التركيبية ما يلي:

• NumPy: يمكنك استخدام NumPy لحساب الأرقام في Python. لديها قدرات لتوليد مصفوفات بيانات عشوائية، مما يجعلها مفيدة لبناء مجموعات بيانات تركيبية ذات خصائص عددية.
• مزيف: تنشئ مكتبة Faker بيانات وهمية مثل الأسماء والعناوين والتواريخ وغيرها من المعلومات. من المفيد جدًا بالنسبة لك إنشاء مجموعات بيانات وهمية ببيانات واقعية المظهر ولكنها خيالية تمامًا.

02. أطر النماذج التوليدية

وقد أصبحت النماذج التوليدية، مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والشبكات التوليدية المضادة (GANs) والترميز التلقائي المتغير (VAEs)، شائعة لتوليد بيانات اصطناعية تشبه البيانات الحقيقية إلى حد كبير. يمكن لهذه الأطر اكتشاف الأنماط والهياكل الصعبة في البيانات.

03. مكتبات تعزيز البيانات

زيادة البيانات هي عملية تحسين مجموعات البيانات الموجودة عن طريق إضافة أمثلة جديدة أو تغيير الأمثلة الموجودة. يمكنك استخدام العديد من المكتبات لمساعدتك في هذه العملية. هذه الطريقة مفيدة لتحسين أداء وقوة نماذج التعلم الآلي.

استنتاج

مجموعة البيانات التركيبية هي مورد متنوع وضروري لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي. يجب أن يفهم علماء البيانات وعشاق التعلم الآلي والمتخصصون في الصناعة الذين يبحثون عن حلول تعتمد على البيانات إمكانات مجموعات البيانات التركيبية وقدرتها على التكيف. تعمل مجموعات البيانات التركيبية على سد الثغرات وتقديم حلول مبتكرة للتحديات المعقدة في عالم يركز على البيانات.

QuestionPro Research Suite عبارة عن منصة استبيانات وأبحاث لجمع بيانات الاستبيانات وتحليلها وإدارتها. يمكن أن تكون بمثابة نقطة انطلاق قيّمة لجمع البيانات الحقيقية التي يمكن أن تفيد في توليد مجموعات البيانات التركيبية.

اعرف المزيد عن الإصدار التجريبي المجاني