Cara Data Sintetis Mengatasi Masalah Privasi Data dalam Bidang Data Science dan Machine Learning
Data Science dan Machine Learning adalah bidang yang terus berkembang setiap hari. Seiring dengan proposisi model dan algoritma baru, dibutuhkan data yang sangat besar untuk pelatihan dan pengujian. Model Deep Learning juga semakin populer saat ini, namun model-model tersebut juga membutuhkan data dalam jumlah yang besar. Masalah muncul ketika data dalam jumlah besar sulit didapatkan karena keterbatasan waktu, biaya, dan kebijakan privasi.
Salah satu solusi untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan data sintetis. Data sintetis merupakan data yang dihasilkan secara buatan atau algoritmik dan sangat mirip dengan struktur dan sifat data asli. Jika data sintetis tersebut bagus, maka sulit untuk membedakannya dengan data asli.
Manfaat Penggunaan Data Sintetis dalam Machine Learning
Pertama, penggunaan data sintetis dalam pelatihan model NLP (Natural Language Processing) dapat memberikan pemahaman yang lebih baik terhadap bahasa manusia. Tim Alexa AI di Amazon menggunakan data sintetis untuk melengkapi set pelatihan sistem NLU (Natural Language Understanding) mereka. Dengan menggunakan data sintetis, mereka dapat melatih model dalam bahasa yang belum memiliki data interaksi konsumen yang cukup.
Kedua, penggunaan data sintetis juga sangat berguna dalam melatih algoritma penglihatan komputer. Misalnya, untuk mengembangkan algoritma yang dapat mendeteksi atau menghitung jumlah wajah dalam sebuah gambar. Dalam hal ini, data sintetis dapat digunakan untuk melatih model tanpa melanggar privasi individu yang terdapat dalam data asli.
Selain itu, data sintetis juga dapat digunakan dalam pengujian algoritma reinforcement learning di lingkungan simulasi. Misalnya, jika ingin menguji sebuah lengan robotik yang dirancang untuk mengambil dan meletakkan objek dalam sebuah kotak. Mengatur eksperimen di lingkungan simulasi jauh lebih murah dan cepat daripada melakukan eksperimen di dunia nyata.
Data sintetis juga dapat digunakan dalam mengenali kecurangan dalam transaksi perbankan. Data sintetis yang menyerupai data transaksi nyata dapat digunakan untuk melatih model dan merancang algoritma deteksi kecurangan. Selain itu, data harga saham dari masa lalu juga dapat digunakan untuk melatih dan menguji model dalam meramalkan harga saham di masa depan.
Kesimpulannya, penggunaan data sintetis memiliki banyak manfaat dalam Machine Learning. Data sintetis memungkinkan pengembang memiliki kendali penuh dalam melakukan eksperimen dan meningkatkan kecepatan pengembangan model. Selain itu, data sintetis juga memastikan privasi individu dalam data asli tetap terjaga. Penggunaan data sintetis dapat mempercepat inovasi dan pengembangan teknologi, serta memudahkan akses terhadap data.
Disarikan dari: Source