ዝርዝር ሁኔታ[ደብቅ][አሳይ]
የላቀ ትንታኔ እና የማሽን መማሪያ መርሃ ግብሮች በመረጃ ይንቀሳቀሳሉ፣ ነገር ግን ያንን መረጃ ማግኘት ከግላዊነት እና ከንግድ ሂደቶች ጋር በተጋረጡ ችግሮች የተነሳ ለአካዳሚክ አስቸጋሪ ሊሆን ይችላል።
ትክክለኛ መረጃ በማይቻልበት መንገድ ሊጋራ እና ጥቅም ላይ ሊውል የሚችል ሰው ሰራሽ ውሂብ ለመከተል እምቅ አዲስ አቅጣጫ ነው። ሆኖም፣ ይህ አዲስ ስልት ከአደጋዎች ወይም ጉዳቶች የጸዳ አይደለም፣ ስለሆነም የንግድ ድርጅቶች ሀብታቸውን የት እና እንዴት እንደሚጠቀሙ በጥንቃቄ ማጤን አስፈላጊ ነው።
አሁን ባለው የ AI ዘመን፣ መረጃው አዲሱ ዘይት መሆኑን መግለጽ እንችላለን፣ ግን ጥቂቶች ብቻ በጋሻ ላይ ተቀምጠዋል። ስለዚህ, ብዙ ሰዎች የራሳቸውን ነዳጅ በማምረት ላይ ናቸው, ይህም ዋጋው ተመጣጣኝ እና ውጤታማ ነው. ሰው ሰራሽ ውሂብ በመባል ይታወቃል።
በዚህ ልኡክ ጽሁፍ ላይ፣ ሰው ሰራሽ መረጃዎችን በዝርዝር እንመለከታለን—ለምን መጠቀም እንዳለቦት፣ እንዴት እንደሚያመርቱት፣ ከትክክለኛው መረጃ ምን እንደሚለይ፣ ምን ጥቅም ላይ ሊውል እንደሚችል እና ሌሎች ብዙ ነገሮችን እንመለከታለን።
ስለዚህ ሰው ሠራሽ ዳታ ምንድን ነው?
እውነተኛ የመረጃ ስብስቦች በጥራት፣ በቁጥር ወይም በብዝሃነት በቂ ካልሆኑ፣ ሰው ሰራሽ መረጃዎች በእውነተኛ ታሪካዊ መረጃ ምትክ AI ሞዴሎችን ለማሰልጠን መጠቀም ይችላሉ።
ያለው ውሂብ የንግድ መስፈርቶችን ካላሟላ ወይም ለማዳበር ጥቅም ላይ በሚውልበት ጊዜ የግላዊነት አደጋዎች ሲኖሩት። የማሽን መማር ሞዴሎች፣ የሙከራ ሶፍትዌሮች ወይም የመሳሰሉት፣ ሰው ሰራሽ መረጃዎች ለድርጅት AI ጥረቶች ጉልህ መሳሪያ ሊሆኑ ይችላሉ።
በቀላል አነጋገር፣ ሰው ሠራሽ መረጃዎች በትክክለኛ መረጃ ምትክ ብዙ ጊዜ ጥቅም ላይ ይውላሉ። በትክክል፣ በሲሙሌሽን ወይም በኮምፒዩተር ስልተ ቀመሮች በአርቴፊሻል ታግ የተደረገ እና የተሰራ መረጃ ነው።
ሰው ሰራሽ ዳታ በተጨባጭ ክስተቶች ምክንያት ሳይሆን በኮምፒዩተር ፕሮግራም በአርቴፊሻል መንገድ የተፈጠረ መረጃ ነው። ኩባንያዎች ሁሉንም የአጠቃቀም እና የጠርዝ ሁኔታዎችን ለመሸፈን፣ የመረጃ አሰባሰብ ወጪን ለመቀነስ ወይም የግላዊነት ደንቦችን ለማርካት ሰው ሰራሽ መረጃዎችን ወደ ስልጠና ውሂባቸው ማከል ይችላሉ።
እንደ ደመና ባሉ የኃይል ማቀነባበሪያዎች እና የውሂብ ማከማቻ ዘዴዎች ማሻሻያዎች ምክንያት ሰው ሰራሽ ውሂብ አሁን ከመቼውም ጊዜ በበለጠ ተደራሽ ነው። ሰው ሠራሽ መረጃ ለሁሉም ተጠቃሚዎች የበለጠ ጠቃሚ የሆኑ የ AI መፍትሄዎችን መፍጠርን ያሻሽላል, እና ያ ደግሞ ጥሩ እድገት ነው.
ሰው ሠራሽ መረጃ እንዴት አስፈላጊ ነው እና ለምን መጠቀም አለብዎት?
የ AI ሞዴሎችን ሲያሠለጥኑ፣ ገንቢዎች ብዙ ጊዜ ትክክለኛ መለያ ያላቸው ግዙፍ የውሂብ ስብስቦች ያስፈልጋቸዋል። በተለያዩ መረጃዎች ሲማሩ፣ የነርቭ ኔትወርኮች በበለጠ በትክክል ማከናወን.
እነዚህን በመቶዎች አልፎ ተርፎም በሚሊዮኖች የሚቆጠሩ ዕቃዎችን የያዙ ግዙፍ የመረጃ ስብስቦችን መሰብሰብ እና መሰየም ያለምክንያት ጊዜ እና ገንዘብን ሊወስድ ይችላል። ሰው ሠራሽ መረጃዎችን በመጠቀም የሥልጠና መረጃ የማምረት ዋጋ በእጅጉ ሊቀንስ ይችላል። ለምሳሌ፣ ሰው ሰራሽ በሆነ መንገድ ከተፈጠረ፣ ከሀ ሲገዙ 5 ዶላር የሚያወጣ የስልጠና ምስል የውሂብ መለያ አቅራቢ ዋጋ 0.05 ዶላር ብቻ ሊሆን ይችላል።
ሰው ሠራሽ መረጃ ከእውነተኛው ዓለም ከሚመነጨው ሚስጥራዊነት ያለው መረጃ ጋር የተያያዙ የግላዊነት ስጋቶችን ሊያቃልል እና ወጪን ይቀንሳል።
ከእውነተኛው መረጃ ጋር በማነፃፀር፣ ስለ ነባራዊው አለም የተሟላ እውነታዎችን በትክክል ማንጸባረቅ የማይችል፣ ጭፍን ጥላቻን ለመቀነስ ይረዳል። አሳማኝ አጋጣሚዎችን የሚወክሉ ነገር ግን ከህጋዊ መረጃ ለማግኘት ፈታኝ የሆኑ ያልተለመዱ አጋጣሚዎችን በማቅረብ ሰው ሰራሽ ውሂቡ የበለጠ ልዩነትን ይሰጣል።
ከዚህ በታች በተዘረዘሩት ምክንያቶች ሰው ሠራሽ ውሂብ ለፕሮጀክትዎ በጣም ጥሩ ተስማሚ ሊሆን ይችላል፡
1. የአምሳያው ጥንካሬ
እሱን ማግኘት ሳያስፈልግዎ ለሞዴሎችዎ የበለጠ የተለያየ ውሂብ ይድረሱ። ሰው ሰራሽ በሆነ መረጃ ሞዴልዎን በተለያዩ የፀጉር አስተካካዮች ፣ የፊት ፀጉር ፣ መነጽሮች ፣ የጭንቅላት አቀማመጥ ፣ ወዘተ እንዲሁም የቆዳ ቀለም ፣ የጎሳ ባህሪዎች ፣ የአጥንት አወቃቀር ፣ ጠቃጠቆ እና ሌሎች ባህሪያትን በመጠቀም ሞዴልዎን ማሰልጠን ይችላሉ ። ፊት ለፊት እና አጠንክረው.
2. የጠርዝ ጉዳዮች ግምት ውስጥ ይገባሉ
ሚዛናዊ የውሂብ ስብስብ በማሽን መማር ይመረጣል አልጎሪዝም. የፊት ለይቶ ማወቂያን ምሳሌያችንን መለስ ብለህ አስብ። የሞዴሎቻቸው ትክክለኛነት ይሻሻላል (እና እንዲያውም ከእነዚህ ንግዶች መካከል አንዳንዶቹ ይህንን ብቻ አደረጉ) እና የመረጃ ክፍተቶቻቸውን ለመሙላት የጠቆረ ቆዳ ያላቸው ፊቶችን ሰው ሠራሽ መረጃዎችን ቢያዘጋጁ የበለጠ ሞራል ሞዴልን ይሠሩ ነበር። ቡድኖች ሁሉንም የአጠቃቀም ጉዳዮችን ፣መረጃው ብዙም ያልሆነ ወይም የማይገኝባቸውን የጠርዝ ጉዳዮችን ጨምሮ በሰው ሰራሽ ውሂብ እገዛ ሊሸፍኑ ይችላሉ።
3. ከ "ትክክለኛ" መረጃ በበለጠ ፍጥነት ማግኘት ይቻላል
ቡድኖች በጣም ብዙ መጠን ያለው ሰው ሰራሽ ውሂብ በፍጥነት ማመንጨት ይችላሉ። ይህ በተለይ የእውነተኛው ህይወት መረጃ አልፎ አልፎ በሚከሰት ክስተቶች ላይ በሚወሰንበት ጊዜ ጠቃሚ ነው። ቡድኖች ለራስ ለሚነዳ መኪና መረጃ በሚሰበስቡበት ጊዜ በከባድ የመንገድ ሁኔታዎች ላይ በቂ የእውነተኛ ዓለም መረጃ ማግኘት ሊከብዳቸው ይችላል፣ለምሳሌ ብርቅያቸው። አድካሚ የማብራሪያ ሂደቱን ለማፋጠን የውሂብ ሳይንቲስቶች ሰው ሰራሽ ውሂቡን እንደተፈጠረ በራስ ሰር ለመሰየም ስልተ ቀመሮችን ማዘጋጀት ይችላሉ።
4. የተጠቃሚን ግላዊነት መረጃ ይጠብቃል።
እንደ ንግዱ እና እንደ የውሂብ አይነት ኩባንያዎች ሚስጥራዊነት ያለው መረጃን በሚይዙበት ጊዜ የደህንነት ችግሮች ሊያጋጥማቸው ይችላል። የግል የጤና መረጃ (PHI)፣ ለምሳሌ፣ በጤና እንክብካቤ ኢንደስትሪ ውስጥ በታካሚ ታካሚ መረጃ ውስጥ ብዙ ጊዜ ይካተታል እናም በከፍተኛ ደህንነት መስተናገድ አለበት።
ሰው ሠራሽ መረጃ ስለ ትክክለኛ ሰዎች መረጃን ስለማያካትት፣ የግላዊነት ጉዳዮች ቀንሰዋል። ቡድንዎ የተወሰኑ የውሂብ ግላዊነት ህጎችን ማክበር ካለበት ሰው ሰራሽ ውሂብን እንደ አማራጭ መጠቀም ያስቡበት።
እውነተኛ ውሂብ Vs ሠራሽ ውሂብ
በገሃዱ ዓለም እውነተኛ መረጃ የተገኘ ወይም የሚለካ ነው። አንድ ሰው ስማርትፎን፣ ላፕቶፕ ወይም ኮምፒውተር ሲጠቀም፣ የእጅ ሰዓት ሲለብስ፣ ድህረ ገጽ ሲገባ ወይም የመስመር ላይ ግብይት ሲፈፅም የዚህ አይነት መረጃ የሚመነጨው ወዲያውኑ ነው።
በተጨማሪም፣ የዳሰሳ ጥናቶች እውነተኛ መረጃዎችን (በመስመር ላይ እና ከመስመር ውጭ) ለማቅረብ ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። ዲጂታል ቅንጅቶች ሰው ሰራሽ መረጃዎችን ያዘጋጃሉ። ከየትኛውም የገሃዱ ዓለም ክስተቶች ካልተገኘ ክፍል በቀር፣ ሰው ሠራሽ መረጃዎች ከመሠረታዊ ጥራቶች አንፃር ትክክለኛውን መረጃ በተሳካ ሁኔታ በሚመስል መልኩ ይፈጠራሉ።
ሰው ሰራሽ ውሂብን ለትክክለኛው መረጃ ምትክ የመጠቀም ሀሳብ በጣም ተስፋ ሰጭ ነው ምክንያቱም መረጃውን ለማቅረብ ሊያገለግል ስለሚችል የስልጠና መረጃ ያንን ማሽን መማር ሞዴሎች ያስፈልጋሉ. ግን እርግጠኛ አይደለም ሰው ሰራሽ እውቀት በእውነተኛው ዓለም ውስጥ የሚነሱትን ጉዳዮች ሁሉ መፍታት ይችላል።
አጠቃቀም ጉዳዮች
የተቀነባበረ መረጃ ለተለያዩ የንግድ ዓላማዎች ጠቃሚ ነው፣ ይህም የሞዴል ስልጠናን፣ የሞዴል ማረጋገጫን እና አዳዲስ ምርቶችን መሞከርን ጨምሮ። ለማሽን መማሪያ አተገባበር መንገድ ከመሩት ዘርፎች መካከል ጥቂቶቹን እንዘረዝራለን፡
1. የጤና እንክብካቤ
ከመረጃው ስሜታዊነት አንፃር፣ የጤና አጠባበቅ ሴክተሩ ለሰው ሠራሽ መረጃ አጠቃቀም በጣም ተስማሚ ነው። ሰው ሰራሽ መረጃዎች በቡድን ሊገኙ የሚችሉትን የእያንዳንዱን አይነት ታካሚ ፊዚዮሎጂ ለመመዝገብ በቡድን ሊጠቀሙበት ይችላሉ፣ይህም ፈጣን እና ትክክለኛ የሆኑ በሽታዎችን ለይቶ ለማወቅ ይረዳል።
የጉግል ሜላኖማ ማወቂያ ሞዴል ለሞዴሉ ለሁሉም የቆዳ አይነቶች ውጤታማ በሆነ መንገድ እንዲሰራ የሚያስችል አቅም እንዲኖረው የጠቆረ የቆዳ ቀለም ያላቸውን ሰዎች (የክሊኒካዊ መረጃ አካባቢ በሚያሳዝን ሁኔታ) ስላቀፈ የዚህ አስገራሚ ማሳያ ነው።
2. አውቶሞቢሎች
አፈጻጸምን ለመገምገም ራሳቸውን የሚነዱ አውቶሞቢሎችን በሚፈጥሩ ኩባንያዎች ሲሙሌተሮች በተደጋጋሚ ጥቅም ላይ ይውላሉ። የአየር ሁኔታው አስቸጋሪ ከሆነ፣ ለምሳሌ፣ እውነተኛ የመንገድ መረጃዎችን መሰብሰብ አደገኛ ወይም ከባድ ሊሆን ይችላል።
በመንገዶች ላይ ባሉ ትክክለኛ አውቶሞቢሎች የቀጥታ ሙከራዎች ላይ መተማመን በአጠቃላይ ጥሩ ሀሳብ አይደለም ምክንያቱም በሁሉም የተለያዩ የመንዳት ሁኔታዎች ውስጥ ግምት ውስጥ መግባት የሌለባቸው በጣም ብዙ ተለዋዋጮች አሉ።
3. የውሂብ ተንቀሳቃሽነት
የስልጠና ውሂባቸውን ለሌሎች ማካፈል እንዲችሉ ድርጅቶች ታማኝ እና አስተማማኝ ዘዴዎችን ይፈልጋሉ። የመረጃ ቋቱን ይፋ ከማድረግዎ በፊት በግል የሚለይ መረጃ (PII) መደበቅ ሌላው ለሰው ሠራሽ መረጃ ትኩረት የሚስብ መተግበሪያ ነው። የሳይንሳዊ ምርምር መረጃ ስብስቦችን፣ የህክምና መረጃዎችን፣ የሶሺዮሎጂካል መረጃዎችን እና ሌሎች PII ን ሊይዙ የሚችሉ መስኮች መለዋወጥ እንደ ግላዊነት የሚጠብቅ ሰው ሰራሽ ውሂብ ይባላሉ።
4. መያዣ
በተቀነባበረ መረጃ ምክንያት ድርጅቶች የበለጠ ደህንነታቸው የተጠበቀ ነው። የፊታችንን ማወቂያ ምሳሌን በተመለከተ፣የተፈጠሩ ፎቶዎችን ወይም ቪዲዮዎችን የሚገልጸውን “ጥልቅ ሐሰተኛ” የሚለውን ሐረግ ያውቁ ይሆናል። የራሳቸውን የፊት መታወቂያ እና የደህንነት ስርዓቶችን ለመፈተሽ ጥልቅ ሀሰተኛ ንግዶች በቢዝነስ ሊፈጠሩ ይችላሉ። ሞዴሎችን በፍጥነት እና ርካሽ በሆነ ወጪ ለማሰልጠን በቪዲዮ ክትትል ውስጥም ሰው ሰራሽ ዳታ ጥቅም ላይ ይውላል።
ሰው ሰራሽ ውሂብ እና የማሽን ትምህርት
ጠንካራ እና እምነት የሚጣልበት ሞዴል ለመገንባት የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች ለመሰራት ከፍተኛ መጠን ያለው ውሂብ ያስፈልጋቸዋል። ሰው ሰራሽ መረጃዎች በማይኖሩበት ጊዜ፣ ይህን ያህል መጠን ያለው መረጃ ማምረት ፈታኝ ይሆናል።
እንደ ኮምፒውተር እይታ ወይም ምስል ማቀናበር ባሉ ጎራዎች ውስጥ የሞዴሎች እድገት ቀደምት ሰው ሰራሽ መረጃዎችን በማዘጋጀት በተመቻቸ ሁኔታ እጅግ በጣም ጠቃሚ ሊሆን ይችላል። በሥዕል ማወቂያ መስክ አዲስ እድገት የጄኔሬቲቭ አድቨርሳሪያል አውታረ መረቦች (GANs) አጠቃቀም ነው። ብዙውን ጊዜ ሁለት አውታረ መረቦችን ያቀፈ ነው-ጄነሬተር እና አድልዎ።
የአድሎአዊ አውታረመረብ ትክክለኛ ፎቶዎችን ከሐሰተኛዎቹ ለመለየት ያለመ ቢሆንም፣ የጄነሬተር ኔትወርክ ግን ከእውነተኛው ዓለም ምስሎች ጋር በጣም ተመሳሳይ የሆኑ ሰው ሰራሽ ምስሎችን ለመስራት ይሰራል።
በማሽን መማሪያ ውስጥ፣ GANs የነርቭ አውታረ መረብ ቤተሰብ ንዑስ ክፍል ናቸው፣ ሁለቱም ኔትወርኮች ያለማቋረጥ አዳዲስ ኖዶችን እና ንብርብሮችን በመጨመር የሚማሩበት እና የሚዳብሩበት።
ሰው ሠራሽ መረጃዎችን በሚፈጥሩበት ጊዜ የአምሳያው አፈጻጸምን ለማሻሻል እንደ አስፈላጊነቱ አካባቢን እና የመረጃውን ዓይነት የመቀየር አማራጭ አለዎት። የሰው ሰራሽ ውሂብ ትክክለኛነት በጠንካራ ነጥብ በቀላሉ ማግኘት ቢቻልም፣ ለተሰየመው ቅጽበታዊ መረጃ ትክክለኛነት አልፎ አልፎ እጅግ ውድ ሊሆን ይችላል።
ሰው ሰራሽ ውሂብ እንዴት ማመንጨት ይችላሉ?
ሰው ሰራሽ የመረጃ አሰባሰብን ለመፍጠር ጥቅም ላይ የዋሉት ዘዴዎች የሚከተሉት ናቸው።
በስታቲስቲክስ ስርጭት ላይ የተመሰረተ
በዚህ ጉዳይ ላይ ጥቅም ላይ የዋለው ስልት ከስርጭት ቁጥሮችን መውሰድ ወይም ትክክለኛ የስታቲስቲክስ ስርጭቶችን መመልከት ሲሆን ይህም ተመጣጣኝ የሚመስል የውሸት መረጃን ለመፍጠር ነው. በአንዳንድ ሁኔታዎች እውነተኛ መረጃ ሙሉ በሙሉ ላይገኝ ይችላል።
የዳታ ሳይንቲስት በትክክለኛ መረጃ ላይ ያለውን የስታቲስቲክስ ስርጭትን በጥልቀት ከተረዳ የማንኛውንም ስርጭት የዘፈቀደ ናሙና የያዘ የውሂብ ስብስብ ማመንጨት ይችላል። የተለመደው ስርጭት፣ ገላጭ ስርጭት፣ የቺ-ስኩዌር ስርጭት፣ ሎግኖርማል ስርጭት እና ሌሎችም ይህን ለማድረግ የሚያገለግሉ ጥቂት የስታቲስቲክስ ፕሮባቢሊቲ ስርጭቶች ምሳሌዎች ናቸው።
የውሂብ ሳይንቲስቱ ከሁኔታዎች ጋር ያለው ልምድ በሰለጠነ ሞዴል ትክክለኛነት ላይ ከፍተኛ ተጽእኖ ይኖረዋል.
በአምሳያው ላይ በመመስረት
ይህ ቴክኒክ ያንን ሞዴል በዘፈቀደ መረጃ ለማመንጨት ከመጠቀምዎ በፊት ለተስተዋሉ ባህሪያቶች የሚሆን ሞዴል ይገነባል። በመሰረቱ፣ ይህ ከታወቀ ስርጭት የሚገኝ መረጃ እውነተኛ መረጃን መግጠም ያካትታል። የሞንቴ ካርሎ አካሄድ ከዚያ በኋላ የውሸት መረጃዎችን ለመፍጠር በኮርፖሬሽኖች ሊጠቀሙበት ይችላሉ።
በተጨማሪም ማሰራጫዎችን በመጠቀም ሊገጠሙ ይችላሉ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች እንደ ውሳኔ ዛፎች. የውሂብ ሳይንቲስቶች ምንም እንኳን የውሳኔ ዛፎች በቀላል እና ጥልቀት መስፋፋት ምክንያት ከመጠን በላይ ስለሚሆኑ ለትንበያው ትኩረት መስጠት አለባቸው።
ከጥልቅ ትምህርት ጋር
ጥልቀት ያለው ትምህርት ተለዋዋጭ አውቶኢንኮደር (VAE) ወይም Generative Adversarial Network (GAN) ሞዴሎችን የሚጠቀሙ ሞዴሎች ሰው ሰራሽ ውሂብ ለመፍጠር ሁለት መንገዶች ናቸው። ክትትል የማይደረግበት የማሽን መማሪያ ሞዴሎች VAEsን ያካትታሉ።
ዋናውን መረጃ የሚቀንሱ እና የሚያጨቁኑ ኢንኮደሮች እና ዲኮደሮችን ያቀፈ ሲሆን ይህም መረጃ የእውነተኛውን ውሂብ ውክልና ለማቅረብ ነው። የግቤት እና የውጤት መረጃን በተቻለ መጠን አንድ አይነት ማቆየት የVAE መሰረታዊ አላማ ነው። ሁለት ተቃራኒ የነርቭ አውታረ መረቦች የ GAN ሞዴሎች እና የተቃዋሚ አውታረ መረቦች ናቸው።
የጄነሬተር ኔትወርክ በመባል የሚታወቀው የመጀመሪያው ኔትወርክ የውሸት መረጃዎችን የማምረት ኃላፊነት አለበት። የአድሎአዊ አውታረመረብ ሁለተኛው አውታረመረብ የሚሰራው የመረጃ ቋቱ የተጭበረበረ መሆኑን ለመለየት በሚደረገው ጥረት የተፈጠሩ ሰራሽ መረጃዎችን ከትክክለኛው መረጃ ጋር በማነፃፀር ነው። አድሏዊው የውሸት የውሂብ ስብስብ ሲያገኝ ጄነሬተሩን ያስጠነቅቃል።
የሚከተለው ለአድሎአዊ የቀረበው መረጃ በጄነሬተር ተስተካክሏል። በውጤቱም፣ አድሏዊው በጊዜ ሂደት የውሸት የመረጃ ስብስቦችን በማየት የተሻለ ይሆናል። ይህ ዓይነቱ ሞዴል በፋይናንሺያል ሴክተር ውስጥ ማጭበርበርን ለመለየት እና በጤና እንክብካቤ ሴክተር ውስጥ ለህክምና ምስል ብዙ ጊዜ ጥቅም ላይ ይውላል።
የውሂብ አጉላ (ዳታ አጉሜንት) ብዙ መረጃዎችን ለማምረት የውሂብ ሳይንቲስቶች የሚጠቀሙበት የተለየ ዘዴ ነው። ምንም እንኳን በሐሰት ውሂብ ሊሳሳት አይገባም። በቀላል አነጋገር፣ የውሂብ መጨመር አዲስ ውሂብ ወደ እውነተኛ የውሂብ ስብስብ የማከል ተግባር ነው።
ከአንድ ምስል ብዙ ስዕሎችን መፍጠር፣ ለምሳሌ አቅጣጫውን፣ ብሩህነትን፣ ማጉላትን እና ሌሎችንም በማስተካከል። አንዳንድ ጊዜ ትክክለኛው የውሂብ ስብስብ ጥቅም ላይ የሚውለው የግል መረጃ ብቻ ነው. የውሂብ ማንነትን መደበቅ ይህ ነው፣ እና የዚህ አይነት ውሂብ ስብስብ እንዲሁ እንደ ሰው ሰራሽ ውሂብ ተደርጎ ሊወሰድ አይገባም።
የሰው ሰራሽ ውሂብ ተግዳሮቶች እና ገደቦች
ምንም እንኳን ሰው ሠራሽ መረጃዎች ኩባንያዎችን በመረጃ ሳይንስ እንቅስቃሴዎች ሊረዱ የሚችሉ የተለያዩ ጥቅሞች ቢኖሩትም የተወሰኑ ገደቦችም አሉት።
- የመረጃው አስተማማኝነት፡- እያንዳንዱ የማሽን መማሪያ/ጥልቅ የመማሪያ ሞዴል የተመገበውን ያህል ብቻ ጥሩ እንደሆነ የታወቀ ነው። በዚህ አውድ ውስጥ ያለው የሰው ሰራሽ ውሂብ ጥራት ከግብአት መረጃ ጥራት እና መረጃውን ለማምረት ጥቅም ላይ ከሚውለው ሞዴል ጋር በጥብቅ የተያያዘ ነው። በምንጭ መረጃ ውስጥ ምንም አድልዎ አለመኖሩን ማረጋገጥ በጣም አስፈላጊ ነው፣ ምክንያቱም እነዚህ በተዋሃዱ መረጃዎች ውስጥ በግልፅ ሊንጸባረቁ ይችላሉ። በተጨማሪም ማንኛውንም ትንበያ ከማድረግዎ በፊት የመረጃው ጥራት መረጋገጥ እና መረጋገጥ አለበት።
- እውቀት፣ ጥረት እና ጊዜ ይጠይቃልእውነተኛ መረጃን ከመፍጠር ይልቅ ሰው ሠራሽ መረጃዎችን መፍጠር ቀላል እና ውድ ቢሆንም የተወሰነ እውቀት፣ ጊዜ እና ጥረት ያስፈልገዋል።
- ያልተለመዱ ነገሮችን ማባዛትየእውነተኛ ዓለም ውሂብ ፍጹም ቅጂ አይቻልም; ሰው ሰራሽ ውሂብ ሊጠግነው የሚችለው። ስለዚህ፣ በእውነተኛ መረጃ ውስጥ ያሉ አንዳንድ ወጣ ገባዎች በሰው ሰራሽ መረጃ ሊሸፈኑ አይችሉም። የውሂብ anomalies ከተለመደው ውሂብ የበለጠ ጉልህ ናቸው።
- የምርት ቁጥጥር እና ጥራት ማረጋገጥሰው ሰራሽ ዳታ የገሃዱ አለም መረጃን ለመድገም የታሰበ ነው። የውሂብ በእጅ ማረጋገጥ አስፈላጊ ይሆናል. ስልተ ቀመሮችን በመጠቀም ለተፈጠሩ ውስብስብ የውሂብ ስብስቦች ወደ ማሽን መማሪያ/ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ውስጥ ከማካተትዎ በፊት የመረጃውን ትክክለኛነት ማረጋገጥ አስፈላጊ ነው።
- የተጠቃሚ ግብረመልስሰው ሰራሽ መረጃ አዲስ ጽንሰ-ሀሳብ እንደመሆኑ መጠን ሁሉም ሰው በእሱ የተሰሩ ትንበያዎችን ለማመን ዝግጁ አይሆንም። ይህ የሚያመለክተው የተጠቃሚውን ተቀባይነት ለመጨመር በመጀመሪያ ስለ ሰው ሠራሽ መረጃ አጠቃቀም እውቀት ማሳደግ አስፈላጊ መሆኑን ነው።
የወደፊቱ
ሰው ሠራሽ መረጃዎችን መጠቀም ባለፉት አስርት ዓመታት ውስጥ በከፍተኛ ደረጃ ጨምሯል። የኩባንያውን ጊዜ እና ገንዘብ ቢቆጥብም, ከድክመቶቹ ውጭ አይደለም. በእውነተኛ መረጃዎች ውስጥ በተፈጥሮ የሚከሰቱ እና በአንዳንድ ሞዴሎች ውስጥ ለትክክለኛነት ወሳኝ የሆኑ ውጫዊ ነገሮች ይጎድለዋል.
በተጨማሪም ሰው ሠራሽ ውሂብ ጥራት በተደጋጋሚ ፍጥረት ጥቅም ላይ ያለውን የግቤት ውሂብ ላይ ጥገኛ መሆኑን ማስተዋሉ ጠቃሚ ነው; በግቤት ውሂቡ ውስጥ ያሉ አድሎአዊ ድርጊቶች በፍጥነት ወደ ሰው ሠራሽ ውሂብ ሊሰራጭ ይችላል፣ ስለዚህ ከፍተኛ ጥራት ያለው መረጃን እንደ መነሻ መምረጥ ሊታለፍ አይገባም።
በመጨረሻም፣ አለመግባባቶች እንዳልተዋወቁ ለማረጋገጥ የተቀነባበረውን መረጃ በሰው ከተብራራ እውነተኛ መረጃ ጋር ማወዳደርን ጨምሮ ተጨማሪ የውጤት ቁጥጥር ያስፈልገዋል። ምንም እንኳን እነዚህ መሰናክሎች ቢኖሩም, ሰው ሰራሽ መረጃዎች አሁንም ተስፋ ሰጪ መስክ ናቸው.
የገሃዱ ዓለም መረጃ በማይገኝበት ጊዜም እንኳ አዲስ AI መፍትሄዎችን እንድንፈጥር ይረዳናል። ከሁሉም በላይ፣ ኢንተርፕራይዞች የበለጠ አካታች እና የመጨረሻ የሸማቾችን ልዩነት የሚያመለክቱ ምርቶችን እንዲገነቡ ያስችላቸዋል።
በመረጃ በተደገፈ ወደፊት ግን፣ ሰው ሰራሽ ዳታ የውሂብ ሳይንቲስቶች በገሃዱ ዓለም መረጃ ብቻ ለማጠናቀቅ ፈታኝ የሆኑ አዲስ እና የፈጠራ ስራዎችን እንዲያከናውኑ ለመርዳት አስቧል።
መደምደሚያ
በአንዳንድ አጋጣሚዎች ሰው ሰራሽ ውሂቡ የውሂብ ጉድለትን ወይም በንግድ ወይም ድርጅት ውስጥ ተዛማጅነት ያለው የውሂብ እጥረትን ሊቀንሰው ይችላል። እንዲሁም የትኛዎቹ ስልቶች ሰው ሰራሽ መረጃዎችን ለማመንጨት እንደሚረዱ እና ማን ሊጠቀም እንደሚችል ተመልክተናል።
እንዲሁም ከተዋሃዱ መረጃዎች ጋር በመገናኘት ስለሚመጡ አንዳንድ ችግሮች ተናግረናል። ለንግድ ውሳኔ አሰጣጥ፣ እውነተኛ ውሂብ ሁል ጊዜ ተመራጭ ይሆናል። ይሁን እንጂ እንዲህ ዓይነቱ እውነተኛ ጥሬ መረጃ ለመተንተን በማይደረስበት ጊዜ ተጨባጭ መረጃ ቀጣዩ ምርጥ አማራጭ ነው.
ነገር ግን፣ ሰው ሰራሽ መረጃዎችን ለማምረት፣ የመረጃ ሞዴሊንግ ጠንከር ያለ ግንዛቤ ያላቸው የውሂብ ሳይንቲስቶች እንደሚያስፈልግ መታወስ አለበት። የእውነተኛውን መረጃ እና አካባቢውን በሚገባ መረዳትም አስፈላጊ ነው። ካለ፣ የተመረተው መረጃ በተቻለ መጠን ትክክለኛ መሆኑን ለማረጋገጥ ይህ አስፈላጊ ነው።
መልስ ይስጡ