ተመራማሪዎች እና የውሂብ ሳይንቲስቶች በምስጢራዊነት ወይም በግላዊነት ጉዳዮች ምክንያት ትክክለኛው መረጃ የሌላቸው ወይም ሊጠቀሙበት የማይችሉባቸው ሁኔታዎች ያጋጥሟቸዋል።
ይህንን ችግር ለመፍታት ሰው ሰራሽ ዳታ ማምረት የእውነተኛ ውሂብ ምትክ ለማምረት ያገለግላል።
አልጎሪዝም በትክክል እንዲሰራ ትክክለኛ የእውነተኛ ውሂብ መተካት ያስፈልጋል፣ይህም በባህሪው ተጨባጭ መሆን አለበት። እንደዚህ ያለ መረጃ ግላዊነትን ለመጠበቅ፣ ስርዓቶችን ለመፈተሽ ወይም ለማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች የስልጠና መረጃን ለማምረት መጠቀም ትችላለህ።
ሰው ሰራሽ ዳታ ማመንጨትን በዝርዝር እንመርምር እና ለምን በ AI ዘመን አስፈላጊ እንደሆኑ እንይ።
ሰው ሠራሽ ዳታ ምንድን ነው?
ሰው ሰራሽ ዳታ በኮምፒዩተር ሲሙሌሽን ወይም ስልተ ቀመሮች የእውነተኛ ዓለም ውሂብ ምትክ ሆኖ የተገኘ መረጃ ነው። እሱ በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የተፈጠረ የትክክለኛ መረጃ ቅጂ ነው።
የላቀ AI ስልተ ቀመሮችን በመጠቀም የውሂብ ቅጦችን እና ልኬቶችን ሊጠቀም ይችላል። ከሰለጠኑ በኋላ የመጀመሪያውን የሥልጠና መረጃ በስታቲስቲክስ የሚወክል ወሰን የለሽ መጠን ያለው ሠራሽ ውሂብ መፍጠር ይችላሉ።
ሰው ሰራሽ መረጃዎችን ለመፍጠር የሚረዱን እና በተለያዩ አፕሊኬሽኖች ውስጥ ሊጠቀሙባቸው የሚችሉ የተለያዩ አቀራረቦች እና ቴክኖሎጂዎች አሉ።
የውሂብ ማመንጨት ሶፍትዌር ብዙ ጊዜ ያስፈልገዋል፡-
- የውሂብ ማከማቻ ዲበ ውሂብ፣ ለዚህም ሰው ሠራሽ ውሂብ መፈጠር አለበት።
- አሳማኝ ግን ምናባዊ እሴቶችን የማመንጨት ዘዴ። ምሳሌዎች የእሴት ዝርዝሮችን እና መደበኛ መግለጫዎችን ያካትታሉ።
- የሁሉም የውሂብ ግንኙነቶች አጠቃላይ ግንዛቤ፣ በመረጃ ቋት ደረጃ የታወጁ እና እንዲሁም በመተግበሪያ ኮድ ደረጃ ቁጥጥር የተደረጉት።
ሞዴሉን ማረጋገጥ እና የእውነተኛ ውሂብን ባህሪ ገጽታዎች በአምሳያው ከተፈጠሩት ጋር ማነፃፀር እኩል አስፈላጊ ነው።
እነዚህ የይስሙላ ዳታ ስብስቦች ሁሉም የእውነተኛው ነገር ዋጋ አላቸው፣ ነገር ግን የትኛውም ሚስጥራዊ ውሂብ የላቸውም። ልክ እንደ ጣፋጭ እና ካሎሪ የሌለው ኬክ ነው። እሱ ትክክለኛውን ዓለም በትክክል ያሳያል።
በውጤቱም, የእውነተኛ ዓለም ውሂብን ለመተካት ሊጠቀሙበት ይችላሉ.
የሰው ሰራሽ ውሂብ አስፈላጊነት
ሰው ሰራሽ ዳታ በገሃዱ ዓለም መረጃ ላይ የማይገኙ አንዳንድ ፍላጎቶችን ወይም ሁኔታዎችን የሚያሟላ ባህሪ አለው። ለመፈተሽ የመረጃ እጥረት ሲኖር ወይም ግላዊነት ከፍተኛ ግምት ውስጥ ሲገባ፣ ወደ ማዳን ይመጣል።
በAI-የተፈጠሩ የውሂብ ስብስቦች ሊጣጣሙ የሚችሉ፣ደህንነታቸው የተጠበቀ እና ለማከማቸት፣ለመለዋወጥ እና ለመጣል ቀላል ናቸው። የዳታ ውህደት ቴክኒክ ዋናውን መረጃ ለማንሳት እና ለማሻሻል ተገቢ ነው።
በውጤቱም ፣ እንደ የሙከራ ውሂብ እና AI የሥልጠና መረጃ ለመጠቀም ተስማሚ ነው።
- ML ላይ የተመሠረተ Uber ለማስተማር እና Tesla በራስ የሚነዱ አውቶሞቢሎች.
- በሕክምና እና በጤና እንክብካቤ ኢንዱስትሪዎች ውስጥ እውነተኛ መረጃ የማይገኝባቸውን ልዩ በሽታዎች እና ሁኔታዎችን ለመገምገም።
- ማጭበርበርን መለየት እና መከላከል በፋይናንሺያል ሴክተር ውስጥ ወሳኝ ናቸው። እሱን በመጠቀም አዲስ የተጭበረበሩ ሁኔታዎችን መመርመር ይችላሉ።
- Amazon ሰው ሠራሽ መረጃዎችን በመጠቀም የአሌክሳን ቋንቋ ሥርዓት እያሰለጠነ ነው።
- አሜሪካን ኤክስፕረስ የማጭበርበር ፈልጎ ማግኘትን ለማሻሻል ሰው ሰራሽ የፋይናንስ መረጃን እየተጠቀመ ነው።
ሠራሽ ውሂብ አይነቶች
ሰው ሰራሽ ውሂቡ በዘፈቀደ የሚፈጠረው በዋናው መረጃ ውስጥ ስላሉ ባህሪያት ስታቲስቲካዊ መረጃን እየጠበቀ ሚስጥራዊ መረጃን ለመደበቅ በማሰብ ነው።
በዋናነት በሶስት ዓይነቶች ነው.
- ሙሉ በሙሉ ሰው ሰራሽ ውሂብ
- ከፊል ሰው ሠራሽ ውሂብ
- ድብልቅ ሰው ሠራሽ ውሂብ
1. ሙሉ በሙሉ ሰው ሠራሽ ውሂብ
ይህ ውሂብ ሙሉ በሙሉ የመነጨ ነው እና ምንም ኦሪጅናል ውሂብ አልያዘም።
በተለምዶ የዚህ ዓይነቱ ዳታ ጄኔሬተር በእውነተኛ ውሂብ ውስጥ ያሉትን ባህሪያት ጥግግት ተግባራትን ይለያል እና ግቤቶችን ይገምታል። በኋላ፣ ከተገመቱት የመጠጋት ተግባራት፣ በግላዊነት የተጠበቁ ተከታታዮች ለእያንዳንዱ ባህሪ በዘፈቀደ ይፈጠራሉ።
በእሱ ለመተካት ጥቂት የትክክለኛው መረጃ ባህሪያት ከተመረጡ፣ የተጠበቁት ተከታታይ እነዚህ ባህሪያት በተቀሩት የእውነተኛው ውሂቡ ባህሪያት ላይ ተቀርፀው የተጠበቁ እና እውነተኛ ተከታታዮችን በተመሳሳይ ቅደም ተከተል ደረጃ ለመስጠት ነው።
የቡት ስታራፕ ቴክኒኮች እና በርካታ ኢምፖች ሙሉ በሙሉ ሰው ሰራሽ መረጃዎችን ለማምረት ሁለት ባህላዊ ዘዴዎች ናቸው።
መረጃው ሙሉ በሙሉ ሰው ሰራሽ ስለሆነ እና ምንም እውነተኛ መረጃ ስለሌለ፣ ይህ ስልት በመረጃው እውነትነት ላይ በመመሥረት እጅግ በጣም ጥሩ የግላዊነት ጥበቃን ይሰጣል።
2. ከፊል ሰው ሠራሽ ውሂብ
ይህ ውሂብ የጥቂት ሚስጥራዊ ባህሪያትን እሴቶችን ለመተካት ሰው ሠራሽ እሴቶችን ብቻ ይጠቀማል።
በዚህ ሁኔታ እውነተኛ እሴቶች የሚለወጡት ከፍተኛ የመጋለጥ አደጋ ካለ ብቻ ነው። ይህ ለውጥ የሚደረገው አዲስ የተፈጠረ ውሂብን ግላዊነት ለመጠበቅ ነው።
ከፊል ሰራሽ መረጃዎችን ለማምረት ብዙ ግምት እና ሞዴል-ተኮር አቀራረቦች ጥቅም ላይ ይውላሉ። እነዚህ ዘዴዎች በእውነተኛው ዓለም ውሂብ ውስጥ የጎደሉ እሴቶችን ለመሙላት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ.
3. ቅልቅል ሰራሽ ውሂብ
የተዳቀለ ሰው ሰራሽ ውሂብ ሁለቱንም እውነተኛ እና የውሸት መረጃዎችን ያካትታል።
በውስጡ ቅርብ የሆነ መዝገብ ለእያንዳንዱ የእውነተኛ ውሂብ መዝገብ ይመረጣል፣ እና ሁለቱ ተቀላቅለው ድብልቅ ውሂብ ለማመንጨት ነው። የሁለቱም ሙሉ በሙሉ ሰራሽ እና ከፊል ሰራሽ መረጃዎች ጥቅሞች አሉት።
ስለዚህ ከሌሎቹ ሁለቱ ጋር ሲወዳደር ከከፍተኛ መገልገያ ጋር ጠንካራ የግላዊነት ጥበቃን ያቀርባል ነገር ግን የበለጠ የማስታወስ እና የማቀናበሪያ ጊዜን ያስከፍላል።
ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት ቴክኒኮች
ለብዙ አመታት በማሽን የተሰራ መረጃ ጽንሰ-ሐሳብ ታዋቂ ነው. አሁን እየበሰለ ነው።
ሰው ሰራሽ መረጃዎችን ለማመንጨት የሚያገለግሉ አንዳንድ ቴክኒኮች እዚህ አሉ።
1. በስርጭት ላይ የተመሰረተ
ምንም እውነተኛ መረጃ ከሌለ፣ ነገር ግን የውሂብ ተንታኙ የውሂብ ስብስብ ስርጭቱ እንዴት እንደሚታይ ጠለቅ ያለ ሀሳብ አለው። መደበኛ፣ ገላጭ፣ ቺ-ስኩዌር፣ ቲ፣ ሎኖርማል እና ዩኒፎርምን ጨምሮ የማንኛውንም ስርጭት የዘፈቀደ ናሙና ማምረት ይችላሉ።
በዚህ ዘዴ ውስጥ ያለው የሰው ሰራሽ ውሂብ ዋጋ እንደ ተንታኙ ስለ አንድ የተወሰነ የውሂብ አካባቢ የመረዳት ደረጃ ይለያያል።
2. የእውነተኛ ዓለም መረጃ ወደ የታወቀ ስርጭት
ንግዶች እውነተኛ መረጃ ካለ ለትክክለኛው መረጃ ተስማሚ የሆኑትን ስርጭቶች በመለየት ማምረት ይችላሉ።
የንግድ ድርጅቶች እውነተኛ መረጃን ወደ የታወቀ ስርጭት ለማስማማት እና የስርጭት መለኪያዎችን ካወቁ ለማምረት የሞንቴ ካርሎ አቀራረብን መጠቀም ይችላሉ።
ምንም እንኳን የሞንቴ ካርሎ አካሄድ ንግዶች የሚገኘውን ትልቁን ግጥሚያ ለማግኘት ቢረዳቸውም፣ በጣም ጥሩው ተስማሚነት ለኩባንያው ሰው ሰራሽ መረጃ ፍላጎቶች በቂ ላይሆን ይችላል።
ንግዶች በእነዚህ ሁኔታዎች ስርጭቶችን ለማስማማት የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን መቅጠርን ማሰስ ይችላሉ።
እንደ የውሳኔ ዛፎች ያሉ የማሽን መማሪያ ቴክኒኮች ድርጅቶች ብዙ ሞዳል ሊሆኑ የሚችሉ እና የታወቁ ስርጭቶች የጋራ ባህሪያት የሌላቸውን ክላሲካል ያልሆኑ ስርጭቶችን እንዲቀርጹ ያስችላቸዋል።
ንግዶች ይህንን የማሽን መማሪያ የተገጠመ ስርጭትን በመጠቀም ከእውነተኛ ውሂብ ጋር የሚገናኝ ሰው ሰራሽ ውሂብ ሊያዘጋጁ ይችላሉ።
ይሁን እንጂ, የማሽን መማሪያ ሞዴሎች ከመጠን በላይ ለመገጣጠም የተጋለጡ ናቸው ፣ ይህም ትኩስ መረጃዎችን ማዛመድ እንዲሳናቸው ወይም የወደፊት ምልከታዎችን እንዲተነብዩ ያደርጋቸዋል።
3. ጥልቅ ትምህርት
እንደ ተለዋዋጭ አውቶኢንኮደር (VAE) እና Generative Adversarial Network (GAN) ያሉ ጥልቅ አመንጪ ሞዴሎች ሰው ሰራሽ መረጃዎችን መፍጠር ይችላሉ።
ተለዋዋጭ አውቶኢንኮደር
VAE ኢንኮደሩ ዋናውን የውሂብ ስብስብ ጨምቆ ወደ ዲኮደር የሚልክበት ክትትል የማይደረግበት አካሄድ ነው።
ዲኮደር ከዚያም ዋናውን የውሂብ ስብስብ የሚወክል ውፅዓት ያወጣል።
ስርዓቱን ማስተማር በግብአት እና በውጤት መረጃ መካከል ያለውን ግንኙነት ከፍ ማድረግን ያካትታል።
ጄኔሬተር አከራካሪ አውታረ መረብ
የ GAN ሞዴል ሞዴሉን ደጋግሞ የሚያሠለጥነው በሁለት ኔትወርኮች ማለትም በጄነሬተር እና በመድሎ አድራጊው በመጠቀም ነው።
ጄነሬተር በዘፈቀደ የናሙና መረጃ ስብስብ ውስጥ ሰው ሰራሽ ዳታ ስብስብ ይፈጥራል።
አድልዎ አስቀድሞ የተገለጹ ሁኔታዎችን በመጠቀም በተቀነባበረ የተፈጠረ ውሂብን ከእውነተኛ የውሂብ ስብስብ ጋር ያወዳድራል።
ሰው ሰራሽ ውሂብ አቅራቢዎች
የተዋቀረ ውሂብ
ከዚህ በታች የተጠቀሱት መድረኮች ከሠንጠረዡ መረጃ የተገኘ ሰው ሠራሽ መረጃን ይሰጣሉ።
በሰንጠረዥ ውስጥ የተቀመጠውን የገሃዱ አለም መረጃ ይደግማል እና ለባህሪ፣ ትንበያ ወይም ግብይት ትንተና ሊያገለግል ይችላል።
- AI አስገባጄኔሬቲቭ አድቨርሳሪያል ኔትወርኮችን እና የልዩነት ግላዊነትን የሚጠቀም ሰው ሰራሽ የመረጃ ፈጠራ ስርዓት አቅራቢ ነው።
- የተሻለ ዳታለ AI ፣ የውሂብ መጋራት እና የምርት ልማት ግላዊነትን የሚጠብቅ ሰው ሰራሽ ዳታ መፍትሄ አቅራቢ ነው።
- Divepale: ከመጀመሪያው መረጃ ጋር ተመሳሳይ የሆነ ስታቲስቲካዊ ባህሪ ያላቸው 'መንትያ' ዳታሴቶችን ለመፍጠር የሚያስችል የጌሚናይ አቅራቢ ነው።
ያልተዋቀረ ውሂብ
ከዚህ በታች የተጠቀሱት መድረኮች የዕይታ እና የስለላ ስልተ ቀመሮችን ለማሰልጠን ሰው ሰራሽ የመረጃ እቃዎችን እና አገልግሎቶችን በማቅረብ ባልተደራጀ መረጃ ይሰራሉ።
- ዳታጀንለ Visual AI መማር እና ልማት 3D የተመሰለ የስልጠና መረጃ ይሰጣል።
- ኒውሮላብስኒውሮላብስ የኮምፒዩተር እይታ ሰራሽ ዳታ መድረክ አቅራቢ ነው።
- ትይዩ ጎራራሱን ችሎ ለስርአት ማሰልጠኛ እና ለሙከራ አጠቃቀም ጉዳዮች የሰው ሰራሽ ዳታ መድረክ አቅራቢ ነው።
- ኮግኛታለ ADAS እና በራስ ገዝ ተሽከርካሪ ገንቢዎች የማስመሰል አቅራቢ ነው።
- ብጉርየ3-ል አካባቢዎችን ለመፍጠር ሰው ሰራሽ ዳታ ኤፒአይዎችን ያቀርባል።
ተፈታታኝ ሁኔታዎች
ውስጥ ረጅም ታሪክ አለው። አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ, እና ብዙ ጥቅሞች ቢኖሩትም, ከተዋሃዱ መረጃዎች ጋር በሚሰሩበት ጊዜ ሊሟሟቸው የሚገቡ ጉልህ ድክመቶችም አሉት.
እነሆ ከእነርሱ አንዳንዶቹ የሚከተሉት ናቸው:
- ውስብስብነቱን ከትክክለኛው መረጃ ወደ ሰው ሰራሽ ውሂብ በሚገለብጥበት ጊዜ ብዙ ስህተቶች ሊኖሩ ይችላሉ።
- የማይለዋወጥ ባህሪው በባህሪው ላይ አድልዎ ያስከትላል።
- ከትክክለኛው መረጃ ጋር በተያያዘ በቅርብ ጊዜ ብቅ ያሉ ቀለል ያሉ የተዋሃዱ መረጃዎችን በመጠቀም የሰለጠኑ የአልጎሪዝም አፈጻጸም አንዳንድ የተደበቁ ጉድለቶች ሊኖሩ ይችላሉ።
- ከእውነተኛው ዓለም ውሂብ ሁሉንም ተዛማጅ ባህሪያትን ማባዛት ውስብስብ ሊሆን ይችላል። በተጨማሪም በዚህ ቀዶ ጥገና ወቅት አንዳንድ አስፈላጊ ገጽታዎች ሊታለፉ ይችላሉ.
መደምደሚያ
የሰው ሰራሽ መረጃዎችን ማምረት የሰዎችን ትኩረት እየሳበ ነው።
ይህ ዘዴ ለሁሉም ውሂብ ለሚፈጥሩ ጉዳዮች አንድ-መጠን-ለሁሉም መልስ ላይሆን ይችላል።
በተጨማሪም ቴክኒኩ በ AI/ML በኩል የማሰብ ችሎታን ሊፈልግ እና በገሃዱ ዓለም የተወሳሰቡ ሁኔታዎችን እርስ በርስ የተያያዙ መረጃዎችን በመፍጠር ለተወሰነ ጎራ ተስማሚ የሆነ መረጃን ማስተናገድ ይችላል።
ቢሆንም፣ ሌሎች ግላዊነትን የሚፈጥሩ ቴክኖሎጂዎች የሚጎድሉበትን ክፍተት የሚሞላ ፈጠራ ቴክኖሎጂ ነው።
ዛሬ, ሰው ሠራሽ የውሂብ ማምረት የውሂብ መሸፈኛ አብሮ መኖር ሊያስፈልገው ይችላል.
ወደፊት፣ በሁለቱ መካከል የበለጠ መተሳሰር ሊኖር ይችላል፣ ይህም የበለጠ አጠቃላይ የመረጃ ማመንጨት መፍትሔ ይሆናል።
አስተያየቶችዎን በአስተያየቶች ውስጥ ያካፍሉ!
መልስ ይስጡ