20 Công Cụ AI Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp

Cuộc cách mạng AI mà chúng ta đang trải qua hiện nay là kết quả trực tiếp của sự bùng nổ về lượng dữ liệu có sẵn để khai thác (to be mined) và phân tích nhằm tìm kiếm thông tin chi tiết (analyzed for insights). Tuy nhiên việc thu thập dữ liệu từ thế giới thực có thể gặp nhiều thách thức. Lưu trữ và làm việc với dữ liệu cá nhân tạo ra những thách thức về quyền riêng tư và bảo mật, và các loại dữ liệu khác có thể đắt đỏ hoặc thậm chí nguy hiểm.

Vậy tại sao không tạo ra dữ liệu nhân tạo gần giống với dữ liệu thực tế để có thể sử dụng cho nhiều mục đích tương tự với chi phí thấp hơn nhiều về thời gian, tiền bạc và rủi ro? Đó là lời hứa của dữ liệu tổng hợp (synthetic data) – một lĩnh vực khác mà genAI đang nhanh chóng trở thành một công cụ có giá trị.

Dưới đây là tổng hợp của tôi về một số công cụ genAI hữu ích, thú vị hoặc độc đáo được thiết kế để tạo dữ liệu tổng hợp, bao gồm cả công cụ miễn phí và trả phí:

Mostly

Mostly là một nền tảng dữ liệu tổng hợp đã được thiết lập tốt để tạo ra dữ liệu gần giống với thế giới thực. Nó được sử dụng trong các ngành công nghiệp như tài chính, bán lẻ, viễn thông và chăm sóc sức khỏe. Được Gartner ghi nhận là một Nhà cung cấp Độc đáo, nó nổi bật nhờ khả năng tạo ra các tập dữ liệu đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu như GDPR và CCPA. Giao diện người dùng của nó được xây dựng xung quanh ngôn ngữ tự nhiên, có nghĩa là dữ liệu mà nó tạo ra có thể được truy vấn theo cách bạn trò chuyện với một bot như ChatGPT. Nó cũng bao gồm các biện pháp bảo vệ để chống lại việc đưa ra sự thiên vị (bias) vào dữ liệu tổng hợp mà nó tạo ra.

Synthea

Synthea là một công cụ mã nguồn mở miễn phí được thiết kế đặc biệt để tạo ra bệnh nhân tổng hợp cho phân tích chăm sóc sức khỏe. Nó có thể tạo ra toàn bộ hồ sơ y tế của những bệnh nhân không tồn tại nhưng có thể chứa manh mối để giải quyết các vấn đề khó khăn trong chăm sóc sức khỏe. Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu y tế có thể thực hiện công việc của họ mà không phải lo lắng về quyền riêng tư hoặc các cân nhắc đạo đức khi làm việc với dữ liệu bệnh nhân thực sự.

Tonic

Tonic là một nền tảng toàn diện để phát triển dữ liệu tổng hợp thực tế, tuân thủ và an toàn, được xây dựng chủ yếu cho phát triển phần mềm và AI. Ngoài việc tạo dữ liệu tổng hợp, nó còn cung cấp các công cụ ẩn danh hóa để vô danh hóa dữ liệu thực tế. Nó có thể được triển khai tại chỗ hoặc truy vấn trong môi trường đám mây và được thiết kế để tích hợp với tất cả các cơ sở dữ liệu thường dùng.

Faker

Faker là một thư viện có sẵn cho Python và Javascript, cũng như một số ngôn ngữ khác, thay vì một công cụ độc lập, vì vậy nó yêu cầu một số kiến thức lập trình. Tuy nhiên, nó là một công cụ phổ biến với những người muốn tạo dữ liệu giả từ thói quen mua sắm thương mại điện tử đến từ các giao dịch tài chính. Dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để huấn luyện bất cứ thứ gì từ động cơ đề xuất đến các thuật toán phát hiện gian lận mà không có rủi ro vi phạm quyền riêng tư khi sử dụng dữ liệu thực.

Thêm Công Cụ AI Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp

Ngoài năm công cụ được nêu trên, đây là những công cụ khác đáng để xem xét:

Broadcom CTA Test Manager: Cho phép tạo ra các tập dữ liệu rất kỹ thuật và phức tạp.
BizData X: Đơn giản hóa việc che giấu và ẩn danh dữ liệu với việc tạo dữ liệu tổng hợp cho doanh nghiệp.
Cvedia: Phân tích video và thị giác máy tính được hỗ trợ bởi dữ liệu tổng hợp.
Datomize: Tạo tập dữ liệu với các công cụ xác thực động để đảm bảo chúng thực tế nhất có thể.
Edgecase: Tạo dữ liệu tổng hợp được gắn nhãn như một dịch vụ.
GenRocket: Tạo dữ liệu động với khả năng mở rộng doanh nghiệp, nhắm vào việc tạo dữ liệu cho kiểm thử phần mềm.
Hazy: Gần đây được tái ra mắt như là thị trường dữ liệu tổng hợp đầu tiên trên thế giới.
K2View: Tạo dữ liệu nhằm mục đích huấn luyện các mô hình học máy.
KopiKat: Tăng cường dữ liệu không cần mã hóa được thiết kế để cải thiện quyền riêng tư và hiệu suất của mạng rơ-ron.
MDClone: Dữ liệu tổng hợp nhắm vào các chuyên gia chăm sóc sức khỏe.
Simerse: Trình tạo dữ liệu huấn luyện tổng hợp cho các ứng dụng thị giác máy tính.
Sogeti: Được gọi là “bộ khuếch đại dữ liệu,” nó bắt chước các tập dữ liệu thực bằng cách khớp các đặc điểm và mối tương quan của dữ liệu hiện có.
Synthetic Data Vault: Mô hình học máy mã nguồn mở để tạo dữ liệu tổng hợp với khối lượng lớn.
Syntho: Tạo dữ liệu tự phục vụ để có thông tin chi tiết và ra quyết định.
YData: Tạo dữ liệu tổng hợp tự động để nâng cao năng suất và hiệu suất mô hình AI.

Tác giả: Bernard Marr

Link bài gốc: 20 Generative AI Tools For Creating Synthetic Data | forbes.com | Đăng ngày 29/8/2024

Dịch giả: Hoàng Phan – KenkAI Nhiều thứ hay

(*) Bạn có thể sao chép và chia sẻ thoải mái.

(**) Follow KenkAI Nhiều thứ hay để đọc các bài dịch khác và cập nhật thông tin bổ ích hằng ngày.