Niedobór danych

Czym jest niedobór danych?

Niedobór danych to sytuacja, w której dostępna ilość danych nie pozwala na skuteczne trenowanie modeli uczenia maszynowego ani na przeprowadzenie kompleksowej analizy danych. W kontekście sztucznej inteligencji (AI) i nauki o danych niedobór danych może poważnie utrudnić rozwój dokładnych modeli predykcyjnych oraz przeszkodzić w wydobywaniu wartościowych wniosków z danych. Brak wystarczających danych może wynikać z różnych przyczyn, takich jak kwestie prywatności, wysokie koszty pozyskiwania danych czy rzadkość analizowanych zjawisk.

Zrozumienie niedoboru danych w AI

W świecie AI i uczenia maszynowego jakość i ilość danych użytych w fazie treningu mają kluczowe znaczenie dla wydajności modeli. Algorytmy uczące się wykrywają wzorce i dokonują predykcji na podstawie dostarczonych danych. Gdy danych jest za mało, modele nie uogólniają się dobrze, co skutkuje słabą wydajnością na nowych, nieznanych danych. Jest to szczególnie problematyczne w zastosowaniach wymagających wysokiej dokładności, takich jak diagnostyka medyczna, pojazdy autonomiczne czy przetwarzanie języka naturalnego w chatbotach.

Przyczyny niedoboru danych

1. Wysokie koszty i wyzwania logistyczne: Pozyskiwanie i oznaczanie dużych zbiorów danych może być kosztowne i czasochłonne. W niektórych dziedzinach zdobycie danych wymaga specjalistycznego sprzętu lub wiedzy, co zwiększa trudności logistyczne.
2. Kwestie prywatności i etyki: Przepisy takie jak RODO ograniczają zbieranie i udostępnianie danych osobowych. W obszarach takich jak opieka zdrowotna poufność pacjentów utrudnia dostęp do szczegółowych zbiorów danych.
3. Rzadkie zjawiska: W dziedzinach, gdzie interesujące zjawiska występują rzadko — np. rzadkie choroby czy oszustwa — naturalnie dostępnych jest mniej danych.
4. Dane własnościowe: Organizacje mogą posiadać cenne zbiory danych, których nie chcą udostępniać ze względów konkurencyjnych lub prawnych.
5. Ograniczenia techniczne: W niektórych regionach lub dziedzinach brakuje infrastruktury do zbierania i przechowywania danych, co prowadzi do niewystarczającej dostępności danych.

Wpływ niedoboru danych na zastosowania AI

Niedobór danych może prowadzić do wielu wyzwań przy opracowywaniu i wdrażaniu aplikacji AI:

• Obniżona dokładność modeli: Zbyt mało danych może powodować przeuczenie lub niedouczenie modeli, co skutkuje niedokładnymi predykcjami.
• Stronniczość i problemy z uogólnianiem: Modele trenowane na ograniczonych lub niereprezentatywnych danych mogą nie radzić sobie z rzeczywistymi przypadkami, wprowadzając błędy i uprzedzenia.
• Opóźnienia w rozwoju: Brak danych spowalnia iteracyjny proces rozwoju i udoskonalania modeli.
• Problemy z walidacją: Przy niewielkiej liczbie danych trudno jest dokładnie testować i walidować modele AI, co jest krytyczne w zastosowaniach, gdzie najważniejsze jest bezpieczeństwo.

Niedobór danych w chatbotach i automatyzacji AI

Chatboty i systemy automatyzacji AI polegają na dużych zbiorach danych, aby rozumieć i generować język zbliżony do ludzkiego. Modele przetwarzania języka naturalnego (NLP) wymagają szerokiego treningu na zróżnicowanych danych językowych, aby właściwie interpretować wypowiedzi użytkowników i odpowiednio reagować. Niedobór danych w tym kontekście może prowadzić do tego, że boty nie rozumieją zapytań, udzielają nieadekwatnych odpowiedzi lub nie radzą sobie z subtelnościami ludzkiego języka.

Na przykład stworzenie chatbota dla specjalistycznego obszaru, takiego jak doradztwo medyczne czy prawne, może być trudne ze względu na ograniczoną dostępność danych konwersacyjnych z danej domeny. Dodatkowo przepisy dotyczące prywatności jeszcze bardziej ograniczają użycie prawdziwych danych w tych wrażliwych obszarach.

Techniki łagodzenia skutków niedoboru danych

Pomimo trudności, opracowano wiele strategii radzenia sobie z niedoborem danych w AI i uczeniu maszynowym:

1. Uczenie transferowe
   Uczenie transferowe polega na wykorzystaniu modeli wytrenowanych na dużych zbiorach danych z pokrewnych dziedzin i dostrojeniu ich do konkretnego zadania przy użyciu ograniczonych danych.
   Przykład: Model językowy wytrenowany na ogólnych danych tekstowych może zostać dostrojony na małym zbiorze danych z rozmów z klientami, aby stworzyć chatbota dla konkretnej firmy.

2. Augmentacja danych
   Techniki augmentacji danych sztucznie powiększają zbiór treningowy poprzez tworzenie zmodyfikowanych wersji istniejących danych. Jest to powszechne w przetwarzaniu obrazów, gdzie zdjęcia można obracać, odbijać lub modyfikować, aby wygenerować nowe próbki.
   Przykład: W NLP można stosować zamianę synonimów, losowe wstawianie słów czy przestawianie zdań, aby wygenerować nowe dane tekstowe do trenowania modeli.

3. Generowanie danych syntetycznych
   Dane syntetyczne są sztucznie generowanymi danymi, które naśladują właściwości statystyczne danych rzeczywistych. Techniki takie jak Generative Adversarial Networks (GAN) umożliwiają tworzenie realistycznych próbek danych do trenowania modeli.
   Przykład: W wizji komputerowej GAN-y mogą generować obrazy obiektów z różnych perspektyw i w różnych warunkach oświetleniowych, wzbogacając zbiór danych.

4. Uczenie samonadzorowane
   Uczenie samonadzorowane pozwala modelom uczyć się z nieoznakowanych danych poprzez stawianie tzw. zadań pretekstowych. Model uczy się przydatnych reprezentacji, które można potem wykorzystać do głównego zadania.
   Przykład: Model językowy może przewidywać zamaskowane słowa w zdaniu, ucząc się kontekstowych reprezentacji przydatnych np. do analizy sentymentu.

5. Współdzielenie danych i współpraca
   Organizacje mogą współpracować i dzielić się danymi w sposób respektujący prywatność i własność. Uczenie federacyjne pozwala trenować modele na wielu zdecentralizowanych urządzeniach lub serwerach z lokalnymi próbkami danych bez ich wymiany.
   Przykład: Kilka szpitali może wspólnie trenować model diagnostyczny bez udostępniania danych pacjentów, aktualizując globalny model na podstawie wyników lokalnych treningów.

6. Few-shot i zero-shot learning
   Few-shot learning polega na trenowaniu modeli, które potrafią uogólniać na podstawie kilku przykładów. Zero-shot learning idzie o krok dalej, umożliwiając modelom radzenie sobie z zadaniami, na których nie były trenowane, dzięki wykorzystaniu wiedzy semantycznej.
   Przykład: Chatbot wytrenowany na rozmowach po angielsku może obsługiwać zapytania w nowym języku, wykorzystując wiedzę z innych znanych języków.

7. Uczenie aktywne
   Uczenie aktywne polega na interaktywnym wybieraniu przez model przykładów do oznaczenia przez człowieka, które są najbardziej informatywne dla jego dalszego rozwoju.
   Przykład: Model AI identyfikuje niepewne predykcje i prosi człowieka o ich oznaczenie, aby poprawić swoją wydajność.

Zastosowania i przykłady użycia

1. Diagnostyka medyczna
   Niedobór danych jest powszechny w obrazowaniu medycznym i diagnostyce, zwłaszcza w przypadku rzadkich chorób. Techniki takie jak uczenie transferowe i augmentacja danych są kluczowe do tworzenia narzędzi AI wspierających identyfikację schorzeń na podstawie ograniczonych danych pacjentów.
   Studium przypadku: Opracowanie modelu AI do wykrywania rzadkiego nowotworu przy użyciu niewielkiego zbioru obrazów medycznych, gdzie GAN-y generują dodatkowe obrazy syntetyczne, powiększając zbiór treningowy.

2. Pojazdy autonomiczne
   Trening samochodów autonomicznych wymaga ogromnych ilości danych obejmujących różnorodne scenariusze drogowe. Niedobór danych dotyczących rzadkich zdarzeń, takich jak wypadki czy nietypowe warunki pogodowe, stanowi wyzwanie.
   Rozwiązanie: Środowiska symulowane i generowanie danych syntetycznych pozwalają tworzyć scenariusze rzadko spotykane w rzeczywistości, ale kluczowe dla bezpieczeństwa.

3. Przetwarzanie języka naturalnego dla języków o niskich zasobach
   Wiele języków nie posiada dużych korpusów tekstowych niezbędnych do zadań NLP. Niedobór ten utrudnia tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i rozwój chatbotów w tych językach.
   Podejście: Uczenie transferowe z języków o wysokich zasobach oraz techniki augmentacji danych pozwalają poprawić wydajność modeli dla języków o niskich zasobach.

4. Usługi finansowe
   W wykrywaniu oszustw liczba transakcji oszukańczych jest znikoma w porównaniu do legalnych, co prowadzi do silnie niezrównoważonych zbiorów danych.
   Technika: Metody nadpróbkowania, takie jak Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), generują syntetyczne przykłady klasy mniejszościowej, równoważąc zbiór danych.

5. Tworzenie chatbotów
   Budowa chatbotów dla specjalistycznych dziedzin lub języków o ograniczonych danych konwersacyjnych wymaga innowacyjnych podejść do przezwyciężenia niedoboru danych.
   Strategia: Wykorzystywanie wstępnie wytrenowanych modeli językowych i dostrajanie ich dostępnymi danymi domenowymi, by stworzyć skutecznych agentów konwersacyjnych.

Pokonywanie niedoboru danych w automatyzacji AI

Niedobór danych nie musi być przeszkodą w automatyzacji AI i rozwoju chatbotów. Dzięki powyższym strategiom organizacje mogą budować odporne systemy AI nawet przy ograniczonych danych. Oto jak:

• Wykorzystaj modele wstępnie wytrenowane: Używaj modeli takich jak GPT-3, które zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych i mogą być dostrajane do konkretnych zadań przy minimalnej ilości dodatkowych danych.
• Stosuj dane syntetyczne: Generuj syntetyczne rozmowy lub interakcje symulujące rzeczywiste dane do trenowania chatbotów.
• Współpracuj międzybranżowo: Angażuj się w inicjatywy współdzielenia danych tam, gdzie to możliwe, aby łączyć zasoby i redukować skutki niedoboru danych.
• Inwestuj w pozyskiwanie danych: Zachęcaj użytkowników do udostępniania danych poprzez interaktywne platformy, systemy nagród lub mechanizmy feedbacku, by stopniowo powiększać zbiór danych.

Zapewnienie jakości danych przy ich niedoborze

Radząc sobie z niedoborem danych, należy zadbać o ich wysoką jakość:

• Unikaj stronniczości: Upewnij się, że dane odzwierciedlają różnorodność rzeczywistości, by zapobiec tendencyjnym predykcjom modeli.
• Waliduj dane syntetyczne: Starannie sprawdzaj dane syntetyczne, by upewnić się, że wiernie oddają właściwości rzeczywistych danych.
• Kwestie etyczne: Dbaj o prywatność i zgodę przy zbieraniu i wykorzystaniu danych, zwłaszcza w obszarach wrażliwych.

Badania nad niedoborem danych

Niedobór danych stanowi istotne wyzwanie w wielu dziedzinach, wpływając na rozwój i skuteczność systemów opartych na dużych zbiorach danych. Poniższe prace naukowe analizują różne aspekty niedoboru danych i proponują rozwiązania łagodzące jego skutki.

1. Measuring Nepotism Through Shared Last Names: Response to Ferlazzo and Sdoia

   • Autor: Stefano Allesina
   • Podsumowanie: Publikacja bada kwestię niedoboru danych w kontekście nepotyzmu na włoskich uczelniach. Badanie wykazuje znaczną rzadkość nazwisk wśród profesorów, której nie można wyjaśnić losowymi procesami zatrudnienia. Sugeruje to obecność praktyk nepotycznych. Wyniki te kontrastują z analizami brytyjskimi, gdzie niedobór nazwisk łączy się z imigracją do poszczególnych dziedzin. Mimo uwzględnienia czynników geograficznych i demograficznych, badanie ujawnia trwały wzorzec nepotyzmu, szczególnie w południowych Włoszech i na Sycylii, gdzie stanowiska akademickie wydają się być dziedziczone w rodzinach. Praca podkreśla znaczenie kontekstu w analizach statystycznych.
   • Link: arXiv:1208.5525

2. Data Scarcity in Recommendation Systems: A Survey

   • Autorzy: Zefeng Chen, Wensheng Gan, Jiayang Wu, Kaixia Hu, Hong Lin
   • Podsumowanie: Praca przeglądowa podejmuje temat niedoboru danych w systemach rekomendacyjnych (RS), które są kluczowe m.in. w wiadomościach, reklamach czy e-commerce. Autorzy omawiają ograniczenia modeli RS wynikające z niedoboru danych oraz analizują transfer wiedzy jako potencjalne rozwiązanie. Podkreślają złożoność stosowania transferu wiedzy między dziedzinami i prezentują strategie, takie jak augmentacja danych czy uczenie samonadzorowane, do walki z tym problemem. Wskazują także kierunki rozwoju systemów rekomendacyjnych, oferując cenne wskazówki dla badaczy mierzących się z niedoborem danych.
   • Link: arXiv:2312.0342

3. Data Augmentation for Neural NLP

   • Autorzy: Domagoj Pluščec, Jan Šnajder
   • Podsumowanie: Artykuł koncentruje się na niedoborze danych w środowiskach neural NLP, gdzie oznaczone dane są ograniczone. Autorzy omawiają zależność nowoczesnych modeli deep learning od dużych zbiorów danych, które są często kosztowne w pozyskaniu. Praca bada augmentację danych jako rozwiązanie pozwalające rozszerzyć zbiory treningowe, umożliwiając skuteczne działanie modeli nawet przy niewielkiej liczbie danych. Przedstawia różne techniki augmentacji i ich potencjał w ograniczaniu zależności od dużych oznaczonych zbiorów danych w zadaniach NLP.
   • Link: arXiv:2302.0987