L’uso dei dati sintetici sta cambiando gestione e analisi dei dati. Secondo SAS, per sfruttarne i vantaggi e garantire efficacia e affidabilità, è fondamentale porsi le domande giuste. L’uso dei dati sintetici consente alle aziende di superare le limitazioni e la scarsità dei dati reali e aprire a soluzioni più sicure e scalabili per la risoluzione di problemi complessi. I vantaggi dell’impiego dei dati sintetici sono numerosi. Come la possibilità di addestrare e testare modelli, preservare la privacy e colmare le lacune dove i dati reali scarseggiano. Generando così transazioni finanziarie, cartelle cliniche o modelli di comportamento dei clienti.
Le sei domande di SAS da farsi prima di utilizzare i dati sintetici
Nicola Scarfone, Generative AI Team Leader di SAS
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.
1.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 per 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.
Un approccio differente a seconda degli scenari
2.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.
Analizzare e confrontare i dati generati con quelli originali
- 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.
Le sei domande di SAS, va ridotto il rischio di re-identificazione
- Come affrontare le preoccupazioni relative a privacy e 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 alcune 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.
Favorire lo sviluppo di modelli più equi e affidabili
- Quali sono i potenziali bias nei dati sintetici? Anche i dati sintetici possono contenere bias, proprio come quelli reali. 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 di distribuzioni e 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.
