13种用于合成数据生成的工具，用于训练机器学习模型

数据对于构建机器学习模型、测试应用程序和获取商业洞察越来越重要。

然而，为了符合许多数据法规，它经常被封存和严格保护。访问此类数据可能需要几个月才能获得必要的签名。或者，企业可以使用合成数据。

什么是合成数据？

合成数据是人工生成的数据，其统计特性类似于旧数据集。它可以与真实数据一起使用，以支持和改进 AI 模型，也可以完全替代真实数据。

由于它不属于任何数据主体，并且不包含个人身份信息或敏感数据（例如社会安全号码），因此它可以作为保护隐私的替代真实生产数据的选择。

真实数据和合成数据的区别

• 两种类型数据生成的最重要区别在于它们是如何生成的。真实数据来自于真实主体，其数据是在调查或使用您的应用程序时收集的。另一方面，合成数据是人工生成的，但仍然类似于原始数据集。
• 第二个区别在于影响真实和合成数据的法规。对于真实数据，受访者应该能够知道关于他们的数据收集了什么数据以及为什么收集，对于数据的使用也有限制。然而，这些法规不再适用于合成数据，因为无法将数据归属于某个主体，并且不包含个人信息。
• 第三个区别在于可用数据的数量。对于真实数据，您只能获得用户提供的数据量。另一方面，您可以生成任意数量的合成数据。

为什么应考虑使用合成数据

• 由于您可以生成与您已有的较小数据集相似的更大数据集，所以生成合成数据的成本相对较低。这意味着您的机器学习模型将有更多的数据进行训练。
• 生成的数据已经自动标记和清理。这意味着您无需花费时间准备数据进行机器学习或分析的繁琐工作。
• 由于数据不是个人身份信息且不属于数据主体，因此不存在隐私问题。这意味着您可以自由使用和共享。
• 您可以通过确保少数类别得到充分代表来克服 AI 偏见。这有助于构建公正和负责任的 AI。

如何生成合成数据

虽然生成过程取决于您使用的工具，但通常，该过程始于将生成器连接到现有数据集上。然后，您可以标识数据集中的个人身份字段，并将其标记为排除或模糊。

然后，生成器开始识别剩余列的数据类型和这些列中的统计模式。从此之后，您可以生成所需的合成数据。

通常情况下，您可以将生成的数据与原始数据集进行比较，以查看合成数据与真实数据的相似程度。

现在，我们将探讨用于训练机器学习模型的合成数据生成工具。

Mostly AI

Mostly AI拥有一款 AI 动力学合成数据生成器，它从原始数据集的统计模式中学习。然后，AI 生成符合学习模式的虚构角色。

使用 Mostly AI，您可以生成具有引用完整性的整个数据库。您可以合成各种数据，帮助您构建更好的 AI 模型。

Synthesized.io

Synthesized.io被领先的公司用于其人工智能项目。要使用synthesize.io，您需要在YAML配置文件中指定数据需求。

然后，您可以创建一个作业并将其作为data pipeline的一部分运行。它还有一个非常慷慨的免费套餐，让您可以进行实验，以查看是否符合您的数据需求。

YData

通过YData，您可以生成表格、时间序列、交易、多表和关系数据。这使您可以避免与数据收集、共享和质量相关的问题。

它配备了一个AI和SDK，供您与其平台进行交互。此外，他们还有一个慷慨的免费套餐，供您使用以演示产品。

Gretel AI

Gretel AI提供了生成无限量合成数据的API。Gretel还有一个open-source data generator，您可以安装和使用。

或者，您可以使用他们的REST API或CLI，但需要付费。不过，他们的定价合理，并与业务规模成比例。

Copulas

Copulas是一个用于建模使用Copula函数的多元分布和生成具有相同统计特性的合成数据的开源Python库。

该项目始于2018年，是麻省理工学院的合成Data Vault项目的一部分。

CTGAN

CTGAN由生成器组成，能够从单表真实数据中学习并根据识别出的模式生成合成数据。

它是一个开源的Python library。CTGAN与Copulas一起是合成数据库项目的一部分。

DoppelGANger

DoppelGANger是使用生成对抗网络生成合成数据的开源实现。

DoppelGANger适用于生成时间序列数据，被Gretel AI等公司使用。这个Python库是免费的，并且是开源的。

Synth

Synth是一个开源的数据生成器，可以根据您的规格创建逼真的数据，隐藏个人身份信息，并为应用程序开发测试数据。

您可以使用Synth为机器学习需求生成实时序列和关系数据。Synth也与数据库无关，因此您可以与SQL和NoSQL数据库一起使用。

SDV.dev

SDV代表合成数据库。SDV.dev是一个软件项目，于2016年在麻省理工学院开始，并创建了不同的工具来生成合成数据。

这些工具包括Copulas、CTGAN、DeepEcho和RDT。这些工具是作为开源Python库实现的，您可以轻松使用。

Tofu

Tofu是一个基于英国生物库数据生成合成数据的开源Python库。与之前提到的工具不同，Tofu生成的数据只类似于英国生物库的数据。

英国生物库是对来自英国的50万名中年成人的表型和基因型特征进行研究的项目。

Twinify

Twinify是一个软件包，用作库或命令行工具，通过生成具有相同统计分布的合成数据来双胞胎敏感数据。

要使用Twinify，您需要将真实数据提供为CSV文件，并从数据中学习生成可用于生成合成数据的模型。它完全免费使用。

Datanamic

Datanamic可帮助您为数据驱动和机器学习应用程序生成测试数据。它根据列特征（如电子邮件、姓名和电话号码）生成数据。

Datanamic数据生成器是可定制的，并支持大多数数据库，如Oracle、MySQL、MySQL服务器、MS Access和Postgres。它支持并确保生成数据的引用完整性。

Benerator

Benerator是用于测试和培训目的的数据混淆、生成和迁移软件。使用Benerator，您可以使用XML（可扩展标记语言）来描述数据，并使用命令行工具进行生成。

它被设计成非开发人员也可以使用，并且可以生成数十亿行的数据。Benerator是免费且开源的。

最后的话

根据Gartner的估计，在将来的机器学习中，使用的合成数据将比真实数据更多。

考虑到使用真实数据的成本和隐私问题，这并不难理解。因此，企业有必要了解合成数据以及帮助它们生成合成数据的不同工具。

接下来，查看synthetic monitoring tools以获取您的在线业务。