12/02/2025
Trong thời đại dữ liệu được xem là “tài sản” quý giá của doanh nghiệp thì việc mở rộng nguồn dữ liệu và bảo mật thông tin trở thành vấn đề cấp thiết trong nhiều lĩnh vực. Lúc này, dữ liệu tổng hợp chính là giải pháp đột phá giúp giải quyết các thách thức về bảo mật, quyền riêng tư và khan hiếm dữ liệu thực. Vậy Synthetic data là gì? Hãy cùng VNPT AI khám phá sâu hơn về cách dữ liệu tổng hợp đang định hình tương lai công nghệ qua bài viết này nhé!
Synthetic data là gì?
Synthetic data (dữ liệu tổng hợp) là loại dữ liệu được tạo ra thông qua các thuật toán hoặc mô hình học máy thay vì thu thập từ các nguồn dữ liệu thực tế. Nó thường được sử dụng trong các lĩnh vực cần dữ liệu lớn nhưng lại gặp khó khăn trong việc thu thập thông tin từ thực tế. Các mô hình này có thể tạo ra dữ liệu gần giống với dữ liệu thực, trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật thông tin cá nhân.
>>> Xem thêm: Machine learning là gì? Nguyên lý và ứng dụng thực tế của học máy
Nguyên lý hoạt động để tạo ra dữ liệu tổng hợp
Để hiểu rõ hơn về dữ liệu tổng hợp là gì, bạn cần nắm được nguyên lý hoạt động để tạo ra Synthetic data. Cụ thể là các phương pháp như:
Phương pháp phân phối thống kê
Bước đầu tiên của phương pháp này là phân tích dữ liệu thực tế để xác định các phân phối thống kê cơ bản như phân phối bình thường, theo chi bình phương hay cấp số nhân. Tiếp đến các chuyên gia sẽ sử dụng chúng để tạo ra những mẫu dữ liệu tổng hợp có đặc điểm thống kê tương tự dữ liệu thực.
Phương pháp dựa trên mô hình
Trong phương pháp này, các nhà khoa học đã huấn luyện mô hình học máy có khả năng hiểu và tái tạo các đặc điểm của dữ liệu thực. Sau khi hoàn thành quá trình đào tạo, mô hình có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp mới nhưng vẫn đảm bảo tuân theo phân phối thống kê của dữ liệu gốc. Phương pháp này rất được ưa chuộng trong các trường hợp cần dữ liệu lai, có sự kết hợp của các thuộc tính thực tế và các yếu tố tổng hợp bổ sung.
Phương pháp học sâu
Kỹ thuật học sâu (Deep Learning) đã tạo ra bước đột phá trong việc tạo dữ liệu tổng hợp, đặc biệt là với các dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh hoặc chuỗi thời gian. Các kỹ thuật tiên tiến như Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs), Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAEs) và các kỹ thuật khác giúp tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao.
>>> Xem thêm: Deep Learning là gì? Ứng dụng và xu hướng tương lai của học sâu
Các loại dữ liệu tổng hợp phổ biến hiện nay
Tùy vào tính chất lĩnh vực, ngành nghề mà các doanh nghiệp có thể sử dụng các loại Synthetic data sau:
Dữ liệu tổng hợp hoàn toàn
Dữ liệu tổng hợp hoàn toàn không chứa bất kỳ thông tin nào từ dữ liệu thực tế mà được tạo ra từ các mối quan hệ, phân phối đồ thị và các thuộc tính thống kê được xác định từ dữ liệu gốc. Các thuật toán tiếp tục sử dụng những thông số này để tạo ra các mẫu dữ liệu ngẫu nhiên nhưng vẫn đảm bảo đưa ra kết luận tương tự như dữ liệu thực.
Bên cạnh đó, loại Synthetic data này còn có ưu điểm là có thể bảo vệ quyền riêng tư của các cá nhân liên quan. Nó thường được ứng dụng khi thử nghiệm các mô hình machine learning hoặc kiểm tra, tạo mô hình mới nhưng thiếu dữ liệu thực để đảm bảo sự chính xác của ML.
Dữ liệu tổng hợp một phần
Dữ liệu tổng hợp một phần kết hợp giữa dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp bằng cách thay thế hoặc bổ sung các phần nhất định trong dữ liệu gốc. Phương pháp này giúp bảo vệ thông tin cá nhân nhưng vẫn giữ lại các đặc điểm quan trọng của dữ liệu gốc, từ đó đảm bảo tính chính xác cho các phân tích hoặc mô hình.
Dữ liệu hỗn hợp
Dữ liệu hỗn hợp là sự kết hợp giữa dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp, trong đó một số bản ghi từ dữ liệu gốc sẽ được thay thế bằng dữ liệu tổng hợp. Phương pháp này mang lại sự cân bằng giữa tính bảo mật và tính tiện ích. Nó vừa giúp bảo vệ thông tin cá nhân, vừa đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu bởi các bản ghi gốc vẫn được giữ lại.
Các phương pháp tạo ra Synthetic data
Hiện nay, Synthetic data được tạo nên bởi những phương pháp tiên tiến như:
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
Khi tìm hiểu về các phương pháp tạo nên Synthetic data là gì, chắc chắn bạn sẽ bắt gặp khái niệm GPT. Mô hình Generative Pre-trained Transformer (GPT) là một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong việc tạo dữ liệu tổng hợp, đặc biệt trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các mô hình GPT được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn để hiểu và tái tạo cấu trúc ngữ nghĩa, ngữ pháp của ngôn ngữ.
Để tạo dữ liệu tổng hợp, mô hình GPT sẽ sử dụng một đoạn văn bản “hạt giống” (hay còn được gọi với cái tên quen thuộc hơn là prompt) và dự đoán các từ tiếp theo dựa trên xác suất của chúng, từ đó tạo thành một chuỗi văn bản hoàn chỉnh. Các mô hình GPT có khả năng tạo ra văn bản rất tự nhiên, vì vậy nó được ứng dụng rộng rãi trong các công cụ sáng tạo nội dung, chatbot và nhiều lĩnh vực khác.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs) gồm hai mạng nơ-ron hoạt động đối kháng với nhau: một mạng tạo sinh (generator) và một mạng phân loại (discriminator). Mạng sinh tạo ra dữ liệu giả, trong khi mạng phân loại có nhiệm vụ đánh giá và phân biệt dữ liệu thật với giả.
Quá trình huấn luyện diễn ra liên tục, với hai mạng cố gắng "lừa" nhau: mạng tạo sinh cố gắng tạo ra dữ liệu ngày càng giống thật hơn, trong khi mạng phân loại cố gắng phát hiện sự giả mạo. Dữ liệu tổng hợp sau quá trình đào tạo sẽ có chất lượng tương đương với dữ liệu thực tế.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs hoạt động theo cơ chế nén và tái tạo dữ liệu. Ban đầu, chúng sử dụng bộ mã hóa để nén dữ liệu thành một không gian đặc trưng với chiều thấp hơn, sau đó bộ giải mã sẽ tái tạo lại dữ liệu từ không gian này.
Quá trình này sử dụng các phép toán xác suất để đảm bảo rằng dữ liệu mới tạo ra có tính xác suất tương đồng với dữ liệu ban đầu, đồng thời duy trì được các biến thể quan trọng trong quá trình mô phỏng. VAEs sẽ là một phương pháp rất phù hợp để tạo ra các dữ liệu có tính biến thiên cao như hình ảnh hoặc các mẫu dữ liệu có cấu trúc phức tạp khác.
Lợi ích của dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu tổng hợp mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong các lĩnh vực từ công nghệ, y tế đến nghiên cứu và hàng loạt các ngành nghề khác. Vậy cụ thể những lợi ích và ưu điểm của Synthetic data là gì? Cùng tìm hiểu chi tiết dưới đây:
Giảm chi phí quản lý và phân tích dữ liệu
Phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống thường rất tốn kém, mất thời gian và đòi hỏi nhiều nguồn lực của doanh nghiệp. Nhưng với dữ liệu tổng hợp, các doanh nghiệp, đặc biệt là các tổ chức nhỏ hoặc startup với nguồn lực hạn chế có thể tối ưu chi phí liên quan đến việc thu thập và lưu trữ dữ liệu.
Hơn nữa, Synthetic data dễ dàng lưu trữ và thao tác nên có thể tối giản một số phần cứng và phần mềm đắt tiền. Điều này giúp các tổ chức tiết kiệm chi phí bảo trì và lưu trữ dữ liệu, từ đó tập trung nguồn lực vào các lĩnh vực khác trong hoạt động kinh doanh.
Đẩy nhanh thời gian triển khai các dự án và quy trình phát triển
Việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu thường tốn rất nhiều thời gian của doanh nghiệp. Bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp, các tổ chức nhanh chóng tạo ra các bộ dữ liệu chất lượng cao để sử dụng trong các thí nghiệm hoặc mô phỏng. Nhờ đó đẩy nhanh quy trình phát triển, cho phép các nhóm tập trung vào việc phân tích thay vì thu thập dữ liệu.
Synthetic data còn hữu ích trong các dự án gấp như thử nghiệm A/B hoặc tạo nguyên mẫu nhanh. Điều này giúp các tổ chức có thể thử nghiệm các kịch bản khác nhau, triển khai các thí nghiệm và mô phỏng một cách nhanh chóng, từ đó hiểu rõ hơn về khách hàng, sản phẩm hoặc dịch vụ của mình.
Kiểm soát tốt hơn chất lượng và định dạng của bộ dữ liệu
Với các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống, doanh nghiệp thường bị giới hạn bởi dữ liệu sẵn có, không đáp ứng được định dạng hoặc chất lượng họ cần. Trong khi đó, dữ liệu tổng hợp được tạo ra để đáp ứng các yêu cầu cụ thể về chất lượng và định dạng, đảm bảo dữ liệu phù hợp với từng trường hợp hoặc kịch bản sử dụng.
Điều này cho phép các tổ chức kiểm soát và tùy chỉnh đặc điểm, mô hình của bộ dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của họ, do đó các phân tích trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn. Hơn nữa, dữ liệu tổng hợp có thể dễ dàng điều chỉnh hoặc sửa đổi khi cần, cho phép các nhóm dữ liệu thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình mà không cần thu thập thêm dữ liệu.
Cải thiện hiệu suất của các thuật toán máy học
Dữ liệu tổng hợp giúp các tổ chức tạo ra một lượng lớn dữ liệu đa dạng, từ đó cải thiện khả năng học tập và tổng quát hóa của các thuật toán máy học. Nó cũng giải quyết các vấn đề như overfitting khi mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới. Bằng cách tạo ra các điểm dữ liệu mới, Synthetic data giúp ngăn chặn hiện tượng overfitting này và tăng cường khả năng tổng quát của mô hình.
Ngoài ra, dữ liệu tổng hợp được sử dụng để cân bằng phân phối các lớp dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, tạo ra các đặc trưng mới có liên quan đến nhiệm vụ cụ thể. Nhờ đó, cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các thuật toán máy học, đưa ra các kết quả tốt hơn và các quyết định hiệu quả hơn.
Tăng tính linh hoạt và thúc đẩy sự hợp tác
Nhờ khả năng bảo mật thông tin, các nhóm làm việc trên dữ liệu một cách ẩn danh và an toàn, đồng thời vẫn giữ được tính toàn vẹn của bộ dữ liệu. Bên cạnh đó, Synthetic data còn được sử dụng để tạo ra các bản sao ảo của bộ dữ liệu giúp các nhóm khám phá, thử nghiệm và chia sẻ với các bên liên quan. Nhờ vậy, họ có thể tiến hành các thử nghiệm trong một môi trường an toàn với sự linh hoạt và kiểm soát cao hơn đối với dữ liệu sử dụng.
Giảm thiên lệch và cải thiện an ninh dữ liệu
Dữ liệu tổng hợp cho phép các tổ chức tạo ra các mẫu cân bằng hoặc đại diện tốt hơn, giảm nguy cơ kết quả thiên lệch và thúc đẩy tính công bằng trong việc ra quyết định. Ngoài ra, Synthetic data còn giúp bảo mật dữ liệu bằng cách mô phỏng các đặc điểm và mô hình của dữ liệu thực mà không làm lộ thông tin nhạy cảm. Chẳng hạn như các tổ chức y tế có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện mô hình chẩn đoán bệnh mà không làm rò rỉ dữ liệu bệnh nhân thực tế.
Hạn chế và thách thức của dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu tổng hợp mặc dù mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng đối mặt với không ít thách thức và hạn chế. Vì vậy kh tìm hiểu về Synthetic data là gì, bạn cũng cần nắm rõ những nhược điểm của loại dữ liệu này:
Độ chính xác và độ tin cậy
Dữ liệu tổng hợp cần phải phản ánh đúng đặc điểm của dữ liệu thực để tránh lệch kết quả trong các mô hình phân tích. Tuy nhiên, việc sao chép chính xác phân phối và cấu trúc của dữ liệu thực là rất khó khăn và có thể vi phạm tính bảo mật, riêng tư. Ví dụ như một tổ chức y tế sử dụng dữ liệu bệnh nhân tổng hợp để huấn luyện mô hình dự đoán tiến triển bệnh. Tuy nhiên, nếu dữ liệu này thiếu tính thực tế sẽ khiến mô hình không thể dự đoán chính xác quá trình phát triển của bệnh.
Khó khăn khi tạo dữ liệu phức tạp
Các kỹ thuật tạo Synthetic data hoạt động tốt với dữ liệu đơn giản, được mô tả bằng các quy tắc hoặc mẫu cụ thể. Tuy nhiên, việc tạo dữ liệu phức tạp như văn bản ngôn ngữ tự nhiên hay hình ảnh đòi hỏi các kỹ thuật tiên tiến hơn. Chẳng hạn, việc tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên yêu cầu các câu phải đúng ngữ pháp, chính tả và truyền tải đúng ý nghĩa. Tương tự, việc tạo hình ảnh chân thực đòi hỏi phải nắm bắt chính xác các chi tiết và sắc thái của ảnh gốc, yêu cầu các mô hình chuyên biệt và tập dữ liệu thực tế lớn để huấn luyện.
Phụ thuộc vào dữ liệu thực
Một trong những thách thức của dữ liệu tổng hợp là thiếu sự đa dạng của dữ liệu thực, dẫn đến các mô hình học máy có thể bị thiên lệch. Việc tái tạo đầy đủ các tình huống phức tạp trong dữ liệu thực là thách thức lớn, nhất là các loại dữ liệu phức tạp như hình ảnh hay ngữ nghĩa.
Xác minh dữ liệu thực
Một tập dữ liệu tổng hợp có thể trông giống như dữ liệu thực nhưng khó đảm bảo nó thực sự phản ánh đúng các xu hướng của dữ liệu thực tế. Điều này dẫn đến việc không thể chắc chắn rằng mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu tổng hợp sẽ hoạt động chính xác khi áp dụng vào thực tế. Mặc dù mô hình tạo dữ liệu tổng hợp thường dựa trên các xu hướng và mẫu phổ biến nhưng vẫn có trường hợp bỏ sót những chi tiết tinh tế hoặc bất thường có trong dữ liệu thực, khiến dữ liệu tổng hợp không chính xác.
Yêu cầu chuyên môn cao
Việc huấn luyện và tạo Synthetic data đòi hỏi kiến thức sâu rộng về máy học cùng các mô hình hóa. Chẳng hạn như các kỹ thuật GANs và VAEs cần được triển khai chính xác, điều này có thể khó khăn đối với tổ chức thiếu chuyên môn.
Kiểm soát chất lượng
Quá trình kiểm tra chất lượng dữ liệu tổng hợp thường tốn rất nhiều thời gian nhưng đây là công đoạn bắt buộc. Khi dữ liệu có độ chính càng cao càng đảm bảo hiệu quả huấn luyện và đào tạo cho các mô hình học tập.
Vấn đề bảo mật dữ liệu
Hiện nay, lĩnh vực Synthetic data chưa có các tiêu chuẩn rõ ràng về chỉ số bảo mật dữ liệu nên các quy định về bảo vệ thông tin nhạy cảm trong dữ liệu tổng hợp còn mơ hồ. Điển hình như tổ chức y tế có thể tạo dữ liệu tổng hợp để huấn luyện mô hình AI. Tuy nhiên, nếu không được bảo mật đúng cách, dữ liệu này vẫn có thể lộ thông tin nhạy cảm.
Ứng dụng thực tiễn của Synthetic data
Synthetic data được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng tái tạo dữ liệu thực một cách an toàn và hiệu quả, cụ thể:
Xe tự lái
Các công ty như Waymo và Tesla sử dụng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện thuật toán điều khiển xe tự lái. Bằng cách tạo ra các môi trường ảo mô phỏng những tình huống trong thế giới thực, các thuật toán có thể học cách phản ứng với nhiều kịch bản giao thông khác nhau mà không gặp rủi ro từ việc thử nghiệm trực tiếp ngoài đời. Qua đó giúp cải thiện hiệu suất và độ an toàn của xe tự lái.
Y tế
Trong ngành y tế, dữ liệu tổng hợp được sử dụng để tạo ra các hồ sơ sức khỏe phục vụ nghiên cứu mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bệnh nhân. Ví dụ như các hình ảnh tổng hợp về cơ quan hoặc mô có thể được sử dụng để huấn luyện các thuật toán nhận dạng mẫu, phát hiện bất thường, từ đó hỗ trợ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị chính xác hơn. Đây là một giải pháp lý tưởng khi không thể thu thập đủ dữ liệu thực hoặc phải đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin y tế.
Tài chính
Trong lĩnh vực tài chính, dữ liệu tổng hợp được sử dụng để mô phỏng thị trường tài chính, kiểm tra các chiến lược giao dịch và mô hình rủi ro mà không cần dữ liệu thị trường thực tế. Ngoài ra, dữ liệu này còn hỗ trợ mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng cách tạo ra các đặc điểm của người vay và hành vi tín dụng. Điều này cho phép cải thiện độ chính xác trong đánh giá tín dụng và giảm rủi ro vỡ nợ cho các tổ chức tài chính.
Học máy
Dữ liệu tổng hợp đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các mô hình học máy. Nó có khả năng giải quyết các vấn đề như dữ liệu không cân bằng hoặc giảm thiểu thiên lệch trong các tập dữ liệu hiện có. Vì vậy, các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp có khả năng hoạt động tốt hơn trong các tình huống thực tế.
Một số công cụ tạo dữ liệu tổng hợp hiện nay
Hiện nay, có nhiều công cụ tạo dữ liệu tổng hợp tiên tiến được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của các ngành khác nhau.
Datomize
Datomize được sử dụng rộng rãi trong ngành ngân hàng nhờ khả năng xử lý các cấu trúc dữ liệu phức tạp và phụ thuộc chéo giữa các bảng. Công cụ này cho phép tạo ra các "bản sao dữ liệu" giống với dữ liệu gốc, đồng thời trích xuất các đặc điểm hành vi từ dữ liệu thô để phục vụ phân tích và dự đoán.
MOSTLY.AI
MOSTLY.AI nổi bật với khả năng bảo mật cao và hỗ trợ trí tuệ nhân tạo. Công cụ này sử dụng các cấu trúc và mẫu từ dữ liệu gốc để tạo ra các tập dữ liệu hoàn toàn mới nhưng vẫn đảm bảo tính chính xác về mặt thống kê.
Synthesized
Synthesized là giải pháp toàn diện cho các nhu cầu về quản lý dữ liệu như tăng cường dữ liệu, hợp tác, chia sẻ an toàn. Công cụ này tạo ra các phiên bản dữ liệu khác nhau từ dữ liệu gốc và tiến hành kiểm tra trên các tập dữ liệu tổng hợp để xác định các giá trị thiếu hoặc thông tin nhạy cảm.
Hazy
Hazy là công cụ chuyên phục vụ ngành fintech đóng vai trò xử lý dữ liệu ngân hàng phức tạp và đảm bảo an toàn dữ liệu khách hàng. Công cụ này cho phép mô phỏng dữ liệu tài chính trong khi vẫn đáp ứng các quy định khắt khe về bảo mật thông tin.
Gretel
Gretel nổi bật với khả năng tạo ra các tập dữ liệu tương đương về mặt thống kê mà không gây rò rỉ dữ liệu gốc. Công cụ này sử dụng mô hình sequence-to-sequence để huấn luyện và so sánh dữ liệu thực, từ đó tạo ra các bộ dữ liệu mới phù hợp với nhu cầu phân tích.
Rendered.AI
Rendered.AI tập trung vào việc tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên vật lý, phù hợp với các ứng dụng trong vệ tinh, robot, y tế và xe tự lái. Công cụ này không yêu cầu viết mã, cho phép các kỹ sư dễ dàng tạo và chỉnh sửa dữ liệu trên trình duyệt, từ đó đơn giản hóa quy trình phát triển dữ liệu cho các mô hình học máy.
Xu hướng phát triển của Synthetic data trong tương lai
Trong tương lai không xa, Synthetic data hứa hẹn tiếp tục hoàn thiện và phát triển hơn nữa. Vậy những xu hướng phát triển của Synthetic data là gì? Cùng VNPT AI khám phá ngay sau đây:
Tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư
Khi các quy định về quyền riêng tư ngày càng được thắt chặt, dữ liệu tổng hợp sẽ trở thành giải pháp chính để xử lý thông tin nhạy cảm. Điển hình như trong lĩnh vực y tế, dữ liệu tổng hợp có thể thay thế thông tin thực của bệnh nhân để hỗ trợ nghiên cứu mà không vi phạm các quy định bảo mật. Điều này không chỉ thúc đẩy tiến trình nghiên cứu y học mà còn đảm bảo tính minh bạch và đạo đức trong sử dụng dữ liệu.
Giải quyết vấn đề khan hiếm dữ liệu
Synthetic data chính là giải pháp tối ưu cho các lĩnh vực khó thu thập dữ liệu thực như thiên văn, khí hậu,... Các tập dữ liệu tổng hợp sẽ cung cấp nguồn thông tin phong phú để huấn luyện các mô hình học máy, hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp như phân loại thiên hà hoặc phát hiện hành tinh ngoài hệ mặt trời.
Kết hợp dữ liệu tổng hợp với mô phỏng thực tế
Dữ liệu tổng hợp trong tương lai có thể tích hợp chặt chẽ hơn với các mô phỏng vật lý trong các lĩnh vực như xe tự lái hoặc robot. Nhờ đó các tình huống huấn luyện thực tế hơn, cải thiện khả năng của các mô hình học máy khi đối mặt với những sự cố bất ngờ có thể xảy ra trong thế giới thực.
Ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hình ảnh
Dữ liệu tổng hợp không chỉ giới hạn ở các ứng dụng phân tích mà còn mở rộng ra các nhiệm vụ khác như tăng cường dữ liệu văn bản, phân tích cảm xúc, dịch thuật ngôn ngữ,... Trong lĩnh vực thị giác máy tính, việc tạo ra hình ảnh tổng hợp với tính đa dạng cao còn giúp cải thiện khả năng nhận dạng và mô phỏng của các mô hình AI.
Kết luận
Trên đây là những kiến thức cơ bản nhất xoay quanh khái niệm “Synthetic data là gì”. Nhìn chung, Synthetic data là một loại dữ liệu rất hữu ích với những ưu điểm vượt trội như giảm chi phí quản lý, tiết kiệm thời gian, tính linh hoạt cao,... Với sự phát triển không ngừng của các công nghệ tiên tiến như GANs, VAEs hay GPT, Synthetic data hứa hẹn sẽ tiếp tục mở rộng và phát triển hơn nữa trong tương lai sắp tới. Đừng quên theo dõi và đón đọc thêm nhiều bài viết hữu ích tại VNPT AI để không bỏ lỡ những xu hướng công nghệ mới nhất trên thế giới nhé!
