一、人工智能与数据合成
图1 机器学习与人类
在会议上，Glenn Schmitz提出了使用合成数据（synthetic data）的方法，即利用人工智能自动合成数据，跳过传统的数据收集过程，将由人工智能合成的数据用于其他人工智能的训练或数据分析。如图2所示，通过CycleGAN技术，我们可以将真实图片转换为虚拟图片，例如将冬天的景象转变为夏天的景象。Glenn Schmitz在会议中提出了三种不同的方法：合成少数过采样技术（SMOTE），变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GAN）。
图2 CycleGAN合成数据样例图
二、SMOTE&VAEs&GAN
图3 SMOTE样本点生成示意图
具体而言，VAEs是一种基于概率模型的数据合成方法。它结合了自编码器和变分推断的思想，可以用于生成合成数据。通过学习数据的潜在表示空间，如图4中通过encoder学习到数据的概率分布，VAES在该空间中采样来生成新的合成数据样本。它的优势在于能够生成具有多样性的数据，同时还能保持数据的连续性和一致性，因为它们是对数据的生成过程进行建模，并且能够通过调整潜在空间中的参数来控制生成样本的特征。
图4 VAEs的编码与解码示意图
图5 CGAN的对抗示意图
三、合成数据的应用场景
总的来说，合成数据在许多应用场景中发挥着重要作用。它可以用于增强真实数据集的规模和多样性，从而提高机器学习模型的性能和泛化能力。合成数据还可以用于填补缺失数据或处理数据不平衡的问题，以平衡数据集的分布。此外，合成数据也可以在隐私保护方面发挥作用，通过生成合成数据来替代敏感信息，以保护个人隐私。在模拟和仿真领域，合成数据可以用于创建虚拟环境和场景，以进行测试、验证和训练，从而降低成本和风险。总之，合成数据具有广泛的应用场景，为各种领域的数据分析、建模和决策提供了有价值的资源。
图6 合成数据应用场景
四、合成数据的“深渊”
图7 合成数据与AI的使用
图8 合成数据错误移除与添加肿瘤
五、合成数据的工具
1）Mimesis：一个多语言的假数据生成库，可以生成各种类型的数据，如姓名、地址、电子邮件等。
2）The Synthetic Data Vault（SDV）：一个开源工具，用于生成合成数据集，它基于统计模型和机器学习算法，可以模拟真实数据的分布和属性。
3）Transaction data simulator：用于模拟交易数据的工具，可以生成合成的交易数据集，用于测试和分析目的。
4）YData Synthetic：一个用于生成合成数据的平台，提供了各种数据类型和生成方法，可以根据需求创建合成数据集。
5）Faker：一个用于生成合成数据的Python库，可以生成各种类型的数据，如姓名、地址、日期等。
此外，还有一些常用的Python库，如sklearn（Scikit-learn）、faker module、PYOD（Python Outlier Detection）、CTGAN（Conditional Tabular GAN），它们提供了丰富的功能和算法，用于生成和处理合成数据。
图9 合成工具包举例
[2] Blagus R, Lusa L. SMOTE for high-dimensional class-imbalanced data[J]. BMC bioinformatics, 2013, 14: 1-16.
[3] Joseph Rocca, Understanding Variational Autoencoders (VAEs), towardsdatascience, 2019
[4] Sik-Ho Tsang, CGAN — Conditional GAN (GAN), Artificial Intelligence in Plain English, 2020
[5] Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232).
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