L’uso dei dati sintetici sta rivoluzionando il panorama della gestione e dell’analisi dei dati, permettendo alle aziende di superare le limitazioni e la scarsità dei dati reali e aprire la strada a soluzioni più sicure e scalabili per la risoluzione di problemi complessi. I vantaggi del loro impiego sono numerosi, come la possibilità di addestrare e testare modelli, preservare la privacy e colmare le lacune dove i dati reali scarseggiano, generando transazioni finanziarie, cartelle cliniche o modelli di comportamento dei clienti.
Secondo SAS, leader globale nell’ambito dei dati e nell’intelligenza artificiale, per sfruttare appieno i vantaggi dei dati sintetici, è tuttavia fondamentale porsi le domande giuste, in modo da garantirne l’efficacia e l’affidabilità.
“Ponendoci sei domande essenziali prima di generare dati sintetici, possiamo garantire che i dati creati siano di alta qualità, preservino la privacy e servano efficacemente allo scopo previsto”, commenta Nicola Scarfone, generative AI Team leader di SAS.
Sei domande essenziali prima di utilizzare i dati sintetici
- Qual è lo scopo della generazione di dati sintetici?
Capire il motivo per cui si vogliono generare dati sintetici è essenziale per impostare il processo in modo efficace. Se, ad esempio, si sta cercando di ampliare un dataset esistente, simulare scenari rari o proteggere la privacy, ma i dati reali disponibili sono limitati, quelli sintetici possono essere utili in quanto possono addestrare modelli di machine learning. Avere un obiettivo chiaro aiuta a scegliere gli strumenti giusti e a garantire che i dati generati siano davvero utili per il contesto in cui verranno applicati - Quali metodi utilizzare per generare dati sintetici?
Esistono diverse strategie per generare dati sintetici, ognuna con vantaggi e limitazioni. Un approccio semplice è l’applicazione di regole predefinite, basate su schemi noti, distribuzioni statistiche o insiemi di valori plausibili. Tuttavia, questo metodo può risultare poco efficace quando le relazioni tra i dati sono complesse. Per scenari più avanzati, si possono usare tecniche algoritmiche o basate sull’intelligenza artificiale. Le Generative Adversarial Networks (GAN) sono particolarmente efficaci nel creare dati realistici attraverso un sistema di competizione tra reti neurali. Il metodo SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) è invece utile per riequilibrare dataset sbilanciati, mentre la modellazione agent-based consente di simulare dinamiche complesse. La scelta del metodo dipenderà quindi dalle specifiche esigenze del progetto - Come garantire la qualità e la validità dei dati sintetici?
Affinché i dati sintetici siano davvero utili, devono riflettere fedelmente le caratteristiche statistiche e le correlazioni presenti nei dati reali. Questo significa analizzare e confrontare i dati generati con quelli originali, verificando la coerenza delle distribuzioni e delle relazioni tra le variabili. L’impiego di metriche statistiche e strumenti di visualizzazione aiuta a valutare la qualità dei dati sintetici. Se questi risultassero poco realistici o incoerenti, potrebbero compromettere le prestazioni dei modelli di machine learning e portare a decisioni errate - Come affrontare le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza?
Uno dei principali vantaggi dei dati sintetici è la possibilità di preservare la privacy degli utenti, ma bisogna assicurarsi che non contengano informazioni riconducibili ai dati originali. Per ridurre il rischio di re-identificazione, si possono adottare tecniche come la differential privacy, che introduce variazioni controllate nei dati per renderne impossibile il collegamento con individui reali. Inoltre, è fondamentale applicare misure di sicurezza adeguate a proteggere i dati sintetici da accessi non autorizzati, garantendo così un utilizzo sicuro e conforme alle normative sulla privacy - Quali sono i potenziali bias nei dati sintetici?
Anche i dati sintetici possono contenere bias, proprio come quelli reali, e se non vengono identificati e corretti, possono influenzare negativamente le analisi e i modelli di machine learning. È quindi importante individuare eventuali squilibri nei dati originali e adottare strategie per evitarne l’amplificazione nei dati generati. Un’analisi accurata delle distribuzioni e dei segmenti di dati aiuta a rilevare e correggere eventuali distorsioni, favorendo la creazione di modelli più equi e affidabili - Come integrare i dati sintetici con i dati reali?
L’integrazione dei dati sintetici con quelli reali può arricchire i dataset e migliorare le prestazioni dei modelli. In alcuni casi, i dati sintetici vengono usati per espandere i dati esistenti, mentre in altri servono per testare la robustezza di un modello in condizioni diverse. Qualunque sia l’approccio scelto, è essenziale garantire che i dati sintetici siano coerenti con quelli reali e non introducano anomalie
