理解真实数据和合成数据之间的区别很根本。两者在机器学习 (machine learning)中都有作用，但它们的来源不同，并且具有各自的特点、优点和缺点。
数据： 这是直接从来源和事件收集的信息。例如，机器的传感器读数、商店的顾客购买历史、患者的医疗记录或相机拍摄的照片。它代表了实际发生或观察到的情况。
合成数据： 这是通过算法生成的信息，并非通过直接观察收集。它使用计算机程序、模拟或统计模型创建，旨在模仿数据中存在的特性和模式。
让我们从几个重要方面进行比较分析：
来源与起源
"* 真实数据： 来自您想研究或建模的真实过程。它的来源是物理环境、人类行为、生物过程或其他现象。获取它通常涉及传感器、调查、日志系统或手动记录。"
- 合成数据： 起源于计算过程。这可能涉及从统计分布中采样、运行模拟（例如物理或游戏引擎中的模拟）、使用基于规则的系统，或采用先进的机器学习 (machine learning)模型（例如生成对抗网络 (GAN)，即 GAN，您可能会在之后遇到）。
可用性与成本
- 真实数据： 获取高质量的真实数据可能困难、昂贵且耗时。您可能面临以下限制：
- 稀缺性： 对于您特定问题的数据量不足（例如，关于罕见疾病或特定设备故障的数据）。
- 成本： 收集需要昂贵的硬件、人工（如调查），或从数据提供商购买访问权限。
- 时间： 收集足够的数据需要时间，尤其是在一段时间内收集的纵向数据。
- 合成数据： 一旦生成方法确立，创建更多合成数据通常相对快速且经济。您可以按需生成特定数量的数据，从而可能克服真实数据的稀缺性限制。然而，生成过程本身的初始设置可能需要大量精力与专业知识。
隐私与安全
- 真实数据： 这是一个主要关注点。真实数据经常包含敏感或个人身份信息（PII）。使用它需要遵守严格的隐私法规（如 GDPR、CCPA、HIPAA），并且通常涉及复杂的匿名化技术——旨在移除或模糊识别细节的方法。即使进行匿名化处理，也始终存在重新识别的残余风险。
- 合成数据： 这是使用合成数据的主要原因之一。因为它通过人工生成，不对应真实的个人或特定的敏感事件，所以通常不带相同的隐私风险。这使得组织能够更自由地开发、测试甚至分享数据信息，而不会损害个人隐私。（注：非常先进或设计不当的生成器可能会从原始数据中泄露模式，但通常而言，隐私是一个显著优势）。
偏差
- 真实数据： 反映了其收集地存在的偏差。这可能包括历史社会偏差、测量工具中的偏差，或数据收集方式（例如，只调查特定人群）导致的偏差。在有偏差的真实数据上训练的模型会学习并可能延续这些偏差。
- 合成数据： 情况有两面性。如果合成数据是基于有偏差的真实数据生成的，它会继承甚至放大相同的偏差。然而，合成数据生成也提供了控制和可能减轻偏差的机会。例如，如果真实数据中某个群体代表不足（导致类别不平衡），您可以有意为该群体生成更多合成示例，以创建更平衡的数据集进行训练。
准确性与真实性
- 真实数据： 代表了其收集的特定环境下的实际“真实情况”。它捕捉了真实的复杂性、噪声以及有时意想不到的现实模式。
- 合成数据： 旨在复制真实数据中发现的统计模式和关系，但其准确性——即它在多大程度上忠实代表现实——可能因生成方法而异。简单的方法可能只捕捉基本属性（如某个特征的平均值），而更复杂的方法则试图复制复杂的关联和分布。合成数据有时可能缺乏真实数据中存在的微妙细节、异常值或“未知未知项”。实现高准确性，特别是对于图像或自然语言等复杂数据，是一项重大挑战。
标注与标记 (token)
- 真实数据： 对于监督机器学习 (machine learning)任务，真实数据需要被标记（例如，识别图像中的物体、对客户情绪进行分类）。这种标记过程通常是手动的、昂贵的，并且容易出现错误或不一致。
- 合成数据： 生成时通常带有完美的自动标记。例如，如果您使用 3D 渲染引擎创建汽车的合成图像，软件已经知道每辆汽车精确的像素位置、大小和类型——在生成图像的同时生成标记是直接的。这对于训练监督模型是一个巨大优势。
处理边缘情况
- 真实数据： 可能包含很少或没有罕见但重要的事件或边缘情况的示例（例如，某种特定类型的传感器故障、不常发生的欺诈交易模式）。仅在常见场景下训练的模型在遇到这些罕见情况时可能会失效。
- 合成数据： 允许您特意生成这些罕见事件或边缘情况的示例。通过添加有针对性的合成数据，您可以使您的机器学习 (machine learning)模型更好地应对异常情况。
总结比较
以下图表概述了主要区别：
一项比较，突出显示了真实数据与合成数据在与机器学习 (machine learning)项目相关的几个主要方面上的不同特征。
最终，真实数据和合成数据不一定是竞争关系；它们可以相互补充。合成数据是一种有价值的工具，用于增强、补充或有时替代真实数据，尤其是在面临与隐私、可用性、成本、偏差相关的挑战，或需要覆盖罕见情况时。理解这些差异有助于您决定何时以及如何将合成数据作为机器学习工具箱的有用补充。
