使用深度学习模型生成合成数据

译者 | 布加迪

审校 | 孙淑娟

不可否认，21世纪最大的资源是数据——数据通常被称为第四代工业；只有公司采用这种模式收集数据，并利用数据做出明智决策的公司，才会蓬勃发展。但是收集数据和进行实验并不像听起来那么简单，大多数中等公司没有存储可扩展数据的基础设施或资源。在大多数情况下，当您必须在没有可扩展数据的情况下测试机器学习/人工智能模型时，我们必须使用机器学习生成合成数据。在一些用例中，公司之所以生成合成数据，是由于它希望对数据保密。

使用合成数据仓库生成合成数据

合成数据仓库（SDV）是一个生成合成数据的生态系统，允许用户通过了解单表、多表、文本和时间序列数据集，轻松创建合成数据。SDV使用概率图形模型和深度学习技术来生成合成数据。

在我们的场景中，我们将使用高斯连接函数（Gaussian Coupla）来生成合成数据——高斯连接函数是一种方法，我们通过使用协方差矩阵来生成多变量随机变量。

下面是安装和导入高斯连接函数实例的代码：

为了使实例拟合高斯连接函数，不妨将通用数据集导入到笔记本（notebook），我们不妨从kaggle下载保险索赔数据集。该数据集具有分类、连续和自由的文本数据，因此我们可以看到SDV库的有效性/范围。

我们可以从上图中看到，该保险索赔数据的数据类型有object、int64和float64这几种。

将数据集拟合到高斯连接函数实例中，生成10万个样本：

不妨为生成的合成变量检查数据类型：

只需观察原始数据和生成的合成数据之间的数据类型；它们完全匹配，这表明SDV运行起来有多高效。

不妨更进一步，使用table_evaluator库来比较真实数据集和合成数据集：

真实数据和虚假数据的对数均值和标准偏差比较

真实数据和虚假数据变量比较的示意图：

我已经加入了一些选定变量的视觉元素——为44个变量生成的完整报告相当全面，这里仅显示部分。

我们从上面图表中可以看到SDV生成分类和规范化连续变量的功能有多强大。

咱们还是编程吧，生成合成数据，并使用它训练机器学习模型及更多！

https://omkargawade.medium.com/generating-synthetic-data-using-deep-learning-model-5066aed80e30