Potrzebujesz wsparcia w analizie danych, przygotowaniu publikacji naukowej lub pracy naukowej? A może analizę – badanie – raport w tym lub podobnym temacie? Nasz zespół ekspertów pomoże Ci przekuć Twoje badania w solidne, merytoryczne opracowanie. Skontaktuj się z nami, aby omówić Twój projekt.

---

TLDR; czyli esencja w pięciu zdaniach

Dane to paliwo napędzające współczesne organizacje, ale co zrobić, gdy są one rzadkie, drogie lub niedostępne? Rozwiązaniem jest generowanie danych syntetycznych – sztucznych obserwacji, które naśladują statystyczne właściwości realnego świata. Badanie pokazuje, jak za pomocą metod probabilistycznych można tworzyć wysokiej jakości dane, opierając się albo na istniejących, skąpych zbiorach, albo wyłącznie na wiedzy eksperckiej. Dwie kluczowe techniki to dopasowywanie rozkładów prawdopodobieństwa dla zmiennych niezależnych oraz modelowanie sieci bayesowskich do uchwycenia złożonych zależności między zmiennymi. Opanowanie tych metod pozwala na tworzenie realistycznych symulacji, testowanie hipotez i budowanie lepszych modeli, nawet przy braku „prawdziwych” danych.

Dlaczego ten temat jest ważny?

Żyjemy w epoce danych. To one stanowią fundament dla modeli uczenia maszynowego, analiz biznesowych i przełomowych odkryć naukowych. Jednak ta narracja ma swoje drugie, rzadziej omawiane oblicze. W wielu kluczowych dziedzinach – od opieki zdrowotnej, przez finanse, aż po systemy autonomiczne – dane są zasobem luksusowym. Mogą być obarczone klauzulą poufności, niezwykle kosztowne w pozyskaniu lub po prostu trudne do zebrania, zwłaszcza gdy mówimy o rzadkich zdarzeniach, takich jak awarie maszyn czy nietypowe choroby.

Ten niedobór danych stanowi fundamentalną barierę dla innowacji. Jak trenować algorytm do wykrywania rzadkiego typu oszustwa finansowego, jeśli dysponujemy zaledwie kilkoma przykładami? Jak testować zachowanie autonomicznego pojazdu w ekstremalnych warunkach pogodowych, które zdarzają się raz na dekadę? Odpowiedzią na te wyzwania jest właśnie generowanie danych syntetycznych. To nie jest tworzenie przypadkowych liczb. To zdyscyplinowany, naukowy proces tworzenia sztucznych danych, które pod względem statystycznym są niemal nieodróżnialne od swoich rzeczywistych odpowiedników. Potencjał tej technologii jest tak ogromny, że czołowe firmy analityczne, jak Gartner, przewidują, że już wkrótce dane syntetyczne przyćmią znaczenie danych rzeczywistych w rozwoju sztucznej inteligencji.

Dwie ścieżki tworzenia danych: probabilistyczna kontra generatywna

Istnieją dwie główne filozofie tworzenia danych syntetycznych.

• Podejście probabilistyczne: Koncentruje się na zrozumieniu i odtworzeniu fundamentalnej „matematyki” stojącej za danymi. Proces polega na estymacji statystycznych rozkładów prawdopodobieństwa na podstawie rzeczywistych pomiarów (lub zdefiniowaniu ich teoretycznie na podstawie wiedzy eksperckiej), a następnie losowym próbkowaniu nowych obserwacji z tych rozkładów.

• Podejście generatywne: Wykorzystuje zaawansowane modele, takie jak sieci neuronowe (np. GAN do tworzenia obrazów) lub duże modele językowe (LLM do tworzenia tekstu), aby nauczyć się wzorców bezpośrednio z danych i generować nowe przykłady bez ścisłego definiowania rozkładów.

W niniejszym opracowaniu skupimy się na metodach probabilistycznych – potężnym i niezwykle elastycznym podejściu, które pozwala tworzyć dane zarówno na podstawie istniejących zbiorów, jak i wyłącznie na podstawie ustrukturyzowanej wiedzy eksperckiej.

Cztery scenariusze generowania danych: mapa drogowa problemu

Metody probabilistyczne można zastosować w czterech kluczowych scenariuszach, które pokrywają większość praktycznych potrzeb analitycznych.

Niezbędnik analityka: dwa kluczowe koncepty

Zanim przejdziemy do praktycznych przykładów, musimy zrozumieć dwa fundamentalne narzędzia, które stanowią serce probabilistycznego generowania danych.

Rozkłady prawdopodobieństwa (PDF): alfabet danych

Rozkład prawdopodobieństwa (Probability Density Function) to matematyczna funkcja opisująca prawdopodobieństwo wystąpienia określonych wartości dla zmiennej ciągłej. Każdy rozkład ma charakterystyczny kształt (krzywa dzwonowa, rozkład wykładniczy itp.), który można dopasować do zjawisk w realnym świecie. Wyzwanie polega na tym, że rzeczywiste dane rzadko idealnie pasują do teoretycznych krzywych. Na szczęście, narzędzia takie jak biblioteka distfit w Pythonie potrafią automatycznie przetestować dziesiątki rozkładów i znaleźć ten, który najlepiej opisuje nasze dane, uwalniając nas od zgadywania.

Sieci bayesowskie: mapa zależności

Gdy zmienne w naszym systemie nie są niezależne, ale wpływają na siebie nawzajem (np. temperatura powietrza wpływa na temperaturę procesu), potrzebujemy potężniejszego narzędzia. Sieci bayesowskie pozwalają modelować te zależności za pomocą skierowanego grafu acyklicznego (DAG), gdzie węzły to zmienne, a strzałki reprezentują związki przyczynowo-skutkowe. Każdy związek jest opisany przez warunkowe tablice prawdopodobieństwa (CPD), które precyzyjnie określają, jak stan jednej zmiennej zależy od stanu jej „rodziców”. Mając taką mapę, możemy generować spójne dane dla całego systemu, używając technik próbkowania, takich jak próbkowanie w przód (Forward Sampling). Biblioteka bnlearn w Pythonie jest doskonałym narzędziem do budowania i wykorzystywania takich sieci.

Generowanie danych w praktyce: od teorii do kodu

Wykorzystajmy teraz tę wiedzę na praktycznym przykładzie opartym o zbiór danych dotyczący konserwacji predykcyjnej maszyn.

Scenariusz 1: Dane ciągłe z istniejącego zbioru (zmienne niezależne)

Chcemy wygenerować realistyczne dane dla czujnika momentu obrotowego (Torque). Używając biblioteki distfit, analizujemy istniejące 10 000 pomiarów. Algorytm testuje różne rozkłady i odkrywa, że dane te najlepiej opisuje rozkład log-gamma z precyzyjnie wyliczonymi parametrami. Mając ten model, możemy wygenerować dowolną liczbę nowych, syntetycznych, ale statystycznie realistycznych pomiarów momentu obrotowego, które można wykorzystać np. do testowania algorytmów wykrywania anomalii.

Scenariusz 2: Dane ciągłe z wiedzy eksperckiej (zmienne niezależne)

Nie mamy danych, ale ekspert opisuje nam typowy dzień pracy maszyn: „Praca zaczyna się o 8, szczyt intensywności przypada na 10, potem aktywność stopniowo maleje, z małym drugim szczytem po lunchu około 13-14”. Tłumaczymy ten opis na model matematyczny. Poranny szczyt idealnie pasuje do rozkładu normalnego (średnia=10, małe odchylenie). Popołudniowy, asymetryczny spadek z mniejszym pikiem modelujemy za pomocą uogólnionego rozkładu gamma. Generując próbki z obu rozkładów w odpowiednich proporcjach i łącząc je, tworzymy syntetyczny zbiór danych opisujący intensywność pracy maszyn w ciągu dnia, oparty wyłącznie na wiedzy eksperckiej.

Scenariusz 3: Dane kategoryczne z istniejącego zbioru (zmienne zależne)

Chcemy zrozumieć i odtworzyć zależności między różnymi typami awarii maszyn. Wybieramy z naszego zbioru zmienne kategoryczne (np. Typ maszyny, Awaria zasilania, Awaria narzędzia). Używając biblioteki bnlearn, zlecamy algorytmowi naukę struktury – czyli automatyczne odkrycie grafu (DAG), który najlepiej wyjaśnia zależności w danych. Następnie, w procesie nauki parametrów, biblioteka wylicza warunkowe tablice prawdopodobieństwa (CPT) dla każdej zależności. W efekcie otrzymujemy w pełni sparametryzowany model bayesowski, z którego możemy generować całe zestawy spójnych danych o awariach, zachowując ich wzajemne powiązania.

Scenariusz 4: Dane kategoryczne z wiedzy eksperckiej (zmienne zależne)

Ponownie nie mamy danych, ale ekspert opisuje nam logikę awarii: „Awaria maszyny jest spowodowana głównie przez wysoką temperaturę procesu lub wysoki moment obrotowy. Wysoka temperatura powietrza wpływa na temperaturę procesu.” Tłumaczymy te reguły na strukturę grafu (DAG), rysując strzałki od przyczyn do skutków. Następnie, dla każdej strzałki, definiujemy warunkowe tablice prawdopodobieństwa (CPT), kwantyfikując siłę tych związków (np. „Jeśli temperatura powietrza jest wysoka, istnieje 80% szans, że temperatura procesu też będzie wysoka”). Po zbudowaniu całego modelu w bnlearn, możemy generować syntetyczne dane, które idealnie odzwierciedlają logikę i doświadczenie eksperta.

Granice możliwości: ograniczenia i dobre praktyki

Dane syntetyczne to potężne narzędzie, ale nie magiczna różdżka. Ich jakość jest bezpośrednio uzależniona od jakości modelu, który je tworzy. Błędne założenia, źle dobrane rozkłady czy nieprawidłowo oszacowane parametry mogą prowadzić do generowania danych, które wprowadzają więcej szumu niż sygnału. Kluczowe jest, aby zawsze przeprowadzać walidację i testy warunków skrajnych. Porównuj rozkłady, struktury zależności i kluczowe wskaźniki między danymi syntetycznymi a rzeczywistymi (jeśli są dostępne) lub wiedzą ekspercką. Pamiętaj, że celem jest stworzenie wiarygodnego sobowtóra, a nie idealnej kopii.

FAQ – Najczęściej zadawane pytania

1. Czym różnią się dane syntetyczne od danych anonimizowanych?
   Dane anonimizowane to oryginalne, prawdziwe dane, z których usunięto lub zmodyfikowano informacje umożliwiające identyfikację osób. Dane syntetyczne to całkowicie nowe, sztucznie wygenerowane dane, które nie odpowiadają żadnej konkretnej, rzeczywistej obserwacji, ale zachowują statystyczne właściwości oryginalnego zbioru.

2. Ile prawdziwych danych potrzebuję, aby zacząć generować dane syntetyczne?
   To zależy od metody. W przypadku dopasowywania rozkładów (scenariusz 1) nawet niewielki, ale reprezentatywny zbiór danych może wystarczyć do oszacowania parametrów. W przypadku uczenia sieci bayesowskich (scenariusz 3) potrzeba więcej danych, aby wiarygodnie odkryć zależności. W scenariuszach opartych na wiedzy eksperckiej (2 i 4) nie potrzebujesz żadnych danych początkowych.

3. Czy mogę mieszać dane ciągłe i kategoryczne w jednym modelu?
   Modelowanie mieszanych typów danych jest jednym z największych wyzwań. Wiele standardowych bibliotek (w tym bnlearn w podstawowej wersji) nie wspiera tego bezpośrednio. W praktyce często stosuje się hybrydowe podejścia, np. dyskretyzując zmienne ciągłe lub używając bardziej zaawansowanych typów sieci bayesowskich (np. sieci z węzłami warunkowo gaussowskimi).

4. Jakie jest największe ryzyko związane z używaniem danych syntetycznych?
   Największym ryzykiem jest tzw. „dryf modelu” – sytuacja, w której nasz syntetyczny zbiór danych nie oddaje w pełni złożoności i niuansów świata rzeczywistego. Model uczenia maszynowego wytrenowany wyłącznie na takich danych może działać doskonale w symulacjach, ale zawieść w konfrontacji z prawdziwymi danymi, ponieważ nie nauczył się radzić sobie z nieprzewidzianą wariancją.

5. Które podejście jest „lepsze” – probabilistyczne czy generatywne?
   Nie ma jednej odpowiedzi. Podejście probabilistyczne (omówione tutaj) jest bardziej transparentne, kontrolowalne i często lepiej sprawdza się przy danych tabelarycznych i ustrukturyzowanych. Podejścia generatywne (np. GAN, LLM) królują w generowaniu danych nieustrukturyzowanych (obrazy, tekst) i potrafią uchwycić niezwykle złożone, nieliniowe zależności, ale często działają jak „czarne skrzynki”, trudniejsze w interpretacji.

Publikacje wykonane przez nas w podobnej tematyce

1. Wykorzystanie hybrydowych sieci bayesowskich do generowania syntetycznych danych pacjentów z zachowaniem zależności między zmiennymi ciągłymi (wyniki badań) a kategorycznymi (diagnozy).

2. Generowanie syntetycznych danych transakcyjnych w celu testowania odporności systemów antyfraudowych na nowe, nieznane wektory ataku.

3. Symulacja wpływu zmian w łańcuchu dostaw z wykorzystaniem danych syntetycznych generowanych na podstawie wiedzy eksperckiej o logistyce.

4. Augmentacja małych zbiorów danych w badaniach materiałowych: porównanie skuteczności metod opartych na próbkowaniu z rozkładów i modelach generatywnych.

5. Tworzenie syntetycznych „cyfrowych bliźniaków” procesów produkcyjnych w oparciu o połączone dane z czujników i reguły biznesowe.

Pomysł na doktorat

Tytuł: Opracowanie i walidacja dynamicznych sieci bayesowskich do generowania syntetycznych danych szeregów czasowych z uwzględnieniem niestacjonarnych zależności i zewnętrznych szoków systemowych.