Mündəricat[Gizlət][Göstər]
Tədqiqatçılar və məlumat alimləri tez-tez faktiki məlumatlara malik olmadıqları və ya məxfilik və ya məxfilik mülahizələrinə görə istifadə edə bilmədikləri hallarla qarşılaşırlar.
Bu problemi həll etmək üçün orijinal məlumatların əvəzini istehsal etmək üçün sintetik məlumat istehsalı istifadə olunur.
Alqoritmin düzgün işləməsi üçün orijinal məlumatların müvafiq şəkildə dəyişdirilməsi tələb olunur ki, bu da xaraktercə real olmalıdır. Siz məxfiliyin qorunması, sistemlərin sınaqdan keçirilməsi və ya maşın öyrənməsi alqoritmləri üçün təlim məlumatlarının istehsalı üçün bu cür məlumatlardan istifadə edə bilərsiniz.
Gəlin sintetik məlumatların yaradılmasını ətraflı araşdıraq və onların süni intellekt dövründə nə üçün vacib olduğunu görək.
Sintetik məlumat nədir?
Sintetik məlumatlar real dünya məlumatlarını əvəz edən kompüter simulyasiyaları və ya alqoritmlər tərəfindən yaradılan annotasiya edilmiş məlumatlardır. Bu, faktiki məlumatların süni intellekt tərəfindən yaradılan nüsxəsidir.
Qabaqcıl AI alqoritmlərindən istifadə edərək məlumat nümunələrini və ölçülərini istifadə edə bilərsiniz. Onlar təlim keçdikdən sonra orijinal təlim məlumatlarını statistik olaraq təmsil edən sonsuz sayda sintetik məlumat yarada bilərlər.
Bizə sintetik məlumat yaratmağa kömək edə biləcək müxtəlif yanaşmalar və texnologiyalar var və siz müxtəlif tətbiqlərdə istifadə edə bilərsiniz.
Məlumat yaratma proqramı tez-tez tələb edir:
- Sintetik verilənlər yaradılmalı olan məlumat anbarının metaməlumatları.
- Etibarlı, lakin uydurma dəyərlər yaratmaq üçün texnika. Nümunələrə dəyər siyahıları və müntəzəm ifadələr daxildir.
- Verilənlər bazası səviyyəsində elan edilmiş, eləcə də proqram kodu səviyyəsində idarə olunan bütün məlumat əlaqələri haqqında hərtərəfli məlumatlılıq.
Modeli təsdiqləmək və real məlumatların davranış aspektlərini model tərəfindən yaradılanlarla müqayisə etmək eyni dərəcədə lazımdır.
Bu uydurma məlumat dəstləri real şeyin bütün dəyərinə malikdir, lakin həssas məlumatların heç biri yoxdur. Bu dadlı, kalorisiz tort kimidir. O, real dünyanı dəqiq təsvir edir.
Nəticədə, siz real dünya məlumatlarını əvəz etmək üçün istifadə edə bilərsiniz.
Sintetik məlumatların əhəmiyyəti
Sintetik verilənlər müəyyən tələblərə və ya vəziyyətlərə uyğun xüsusiyyətlərə malikdir, əks halda real dünya məlumatlarında mövcud olmayacaqdır. Sınaq üçün məlumat çatışmazlığı olduqda və ya məxfilik ən vacib məsələ olduqda, xilasetmə işinə gəlir.
Süni intellekt tərəfindən yaradılan məlumat dəstləri uyğunlaşdırıla bilir, təhlükəsizdir və saxlamaq, dəyişdirmək və atmaq asandır. Verilənlərin sintezi texnikası orijinal verilənləri alt-seçim etmək və təkmilləşdirmək üçün uyğundur.
Nəticədə, test məlumatları və AI təlim məlumatları kimi istifadə üçün idealdır.
- ML əsaslı Uber və Tesla özü idarə edən avtomobillər.
- Tibb və səhiyyə sənayelərində həqiqi məlumatların mövcud olmadığı xüsusi xəstəlikləri və halları qiymətləndirmək.
- Fırıldaqçılığın aşkarlanması və qorunması maliyyə sektorunda mühüm əhəmiyyət kəsb edir. Ondan istifadə etməklə siz yeni saxtakarlıq hallarını araşdıra bilərsiniz.
- Amazon sintetik məlumatlardan istifadə edərək Alexa dil sistemini öyrədir.
- American Express saxtakarlığın aşkarlanmasını təkmilləşdirmək üçün sintetik maliyyə məlumatlarından istifadə edir.
Sintetik məlumatların növləri
Sintetik məlumatlar, orijinal verilənlərdəki xüsusiyyətlər haqqında statistik məlumatları saxlamaqla həssas şəxsi məlumatları gizlətmək məqsədi ilə təsadüfi yaradılır.
Əsasən üç növdür:
- Tam sintetik məlumatlar
- Qismən sintetik məlumatlar
- Hibrid sintetik məlumatlar
1. Tam Sintetik Məlumat
Bu məlumatlar tamamilə yaradılıb və heç bir orijinal məlumat yoxdur.
Tipik olaraq, bu cür məlumat generatoru real verilənlərdəki xüsusiyyətlərin sıxlıq funksiyalarını müəyyən edəcək və onların parametrlərini qiymətləndirəcək. Daha sonra, proqnozlaşdırılan sıxlıq funksiyalarından hər bir xüsusiyyət üçün təsadüfi olaraq məxfiliklə qorunan seriyalar yaradılır.
Faktiki məlumatların yalnız bir neçə xarakteristikaları onunla əvəz edilmək üçün seçilərsə, qorunan və real seriyaları eyni ardıcıllıqla sıralamaq üçün bu xüsusiyyətlərin qorunan seriyası real məlumatların qalan xüsusiyyətlərinə uyğunlaşdırılır.
Bootstrap üsulları və çoxsaylı imputasiyalar tamamilə sintetik məlumatların istehsalı üçün iki ənənəvi üsuldur.
Məlumatlar tamamilə sintetik olduğundan və heç bir real məlumat olmadığından, bu strategiya məlumatların doğruluğuna əsaslanaraq mükəmməl məxfiliyin qorunmasını təmin edir.
2. Qismən Sintetik Məlumat
Bu data bir neçə həssas funksiyanın dəyərlərini əvəz etmək üçün yalnız sintetik dəyərlərdən istifadə edir.
Bu vəziyyətdə, orijinal dəyərlər yalnız əhəmiyyətli məruz qalma təhlükəsi olduqda dəyişdirilir. Bu dəyişiklik yeni yaradılmış məlumatların məxfiliyini qorumaq üçün edilir.
Qismən sintetik məlumatların istehsalı üçün çoxsaylı imputasiya və model əsaslı yanaşmalardan istifadə olunur. Bu üsullar real dünya məlumatlarında çatışmayan dəyərləri doldurmaq üçün də istifadə edilə bilər.
3. Hibrid Sintetik Məlumat
Hibrid sintetik məlumatlar həm faktiki, həm də saxta məlumatları ehtiva edir.
Real məlumatların hər bir təsadüfi qeydi üçün oradakı yaxın rekord seçilir və daha sonra hibrid məlumat yaratmaq üçün ikisi birləşdirilir. Həm tam sintetik, həm də qismən sintetik məlumatların üstünlüklərinə malikdir.
Buna görə də o, digər iki ilə müqayisədə yüksək faydalılıqla, lakin daha çox yaddaş və emal vaxtı bahasına güclü məxfiliyin qorunmasını təklif edir.
Sintetik məlumatların yaradılması üsulları
Uzun illərdir ki, maşınla hazırlanmış məlumat anlayışı populyardır. İndi yetkinləşir.
Sintetik məlumat yaratmaq üçün istifadə olunan bəzi üsullar bunlardır:
1. Paylanmaya əsaslanaraq
Heç bir real məlumat olmadıqda, lakin məlumat analitikinin verilənlər toplusunun paylanmasının necə görünəcəyi barədə hərtərəfli təsəvvürü var; Normal, Eksponensial, Ki-kvadrat, t, lognormal və Uniform daxil olmaqla istənilən paylanmanın təsadüfi nümunəsini yarada bilərlər.
Bu metodda sintetik məlumatların dəyəri analitikin müəyyən məlumat mühiti haqqında anlayış səviyyəsindən asılı olaraq dəyişir.
2. Real-dünya verilənləri məlum paylanmaya
Müəssisələr, əgər real məlumatlar varsa, verilmiş real məlumatlar üçün ən uyğun paylamaları müəyyən etməklə onu istehsal edə bilərlər.
Müəssisələr real məlumatları məlum paylamaya uyğunlaşdırmaq və paylama parametrlərini bilmək istəsələr, onu istehsal etmək üçün Monte Karlo yanaşmasından istifadə edə bilərlər.
Monte Karlo yanaşması bizneslərə mövcud olan ən böyük uyğunluğu tapmaqda kömək edə bilsə də, ən yaxşı uyğunluq şirkətin sintetik məlumat ehtiyacları üçün kifayət qədər istifadə etməyə bilər.
Müəssisələr bu şəraitdə paylamalara uyğun maşın öyrənmə modellərindən istifadəni araşdıra bilər.
Qərar ağacları kimi maşın öyrənmə üsulları təşkilatlara qeyri-klassik paylamaları modelləşdirməyə imkan verir ki, bu da multimodal ola bilər və tanınmış paylamaların ümumi xüsusiyyətlərindən məhrumdur.
Müəssisələr bu maşın öyrənməsi ilə təchiz olunmuş paylamadan istifadə edərək orijinal dataya qoşulan sintetik məlumatlar istehsal edə bilər.
Lakin, maşın öyrənmə modelləri həddindən artıq uyğunlaşmaya həssasdırlar, bu da onların təzə məlumatlara uyğun gəlməməsinə və ya gələcək müşahidələri proqnozlaşdıra bilməməsinə səbəb olur.
3. Dərin Öyrənmə
Variasiyalı Avtokodlayıcı (VAE) və Generativ Rəqib Şəbəkə (GAN) kimi dərin generativ modellər sintetik məlumatlar istehsal edə bilər.
Variasiyalı Avtokodlayıcı
VAE, kodlayıcının orijinal verilənlər toplusunu sıxışdırdığı və məlumatları dekoderə göndərdiyi nəzarətsiz bir yanaşmadır.
Sonra dekoder orijinal verilənlər toplusunun təqdimatı olan çıxışı istehsal edir.
Sistemin öyrədilməsi giriş və çıxış məlumatları arasında əlaqənin maksimuma çatdırılmasını nəzərdə tutur.
Generative Düşmən Şəbəkəsi
GAN modeli iki şəbəkədən, generatordan və diskriminatordan istifadə edərək modeli iterativ şəkildə öyrədir.
Generator təsadüfi nümunə məlumat dəstindən sintetik verilənlər toplusu yaradır.
Diskriminator əvvəlcədən müəyyən edilmiş şərtlərdən istifadə edərək sintetik olaraq yaradılmış məlumatları real verilənlər bazası ilə müqayisə edir.
Sintetik Məlumat Provayderləri
Strukturlaşdırılmış məlumatlar
Aşağıda qeyd olunan platformalar cədvəl məlumatlarından əldə edilən sintetik məlumatları təmin edir.
O, cədvəllərdə saxlanılan real dünya məlumatlarını təkrarlayır və davranış, proqnozlaşdırıcı və ya tranzaksiya təhlili üçün istifadə edilə bilər.
- AI aşılayın: Generativ Düşmən Şəbəkələri və diferensial məxfilikdən istifadə edən sintetik məlumat yaratma sisteminin təminatçısıdır.
- Daha yaxşı məlumatlar: Süni intellekt, məlumat mübadiləsi və məhsul inkişafı üçün məxfiliyi qoruyan sintetik məlumat həllinin təminatçısıdır.
- Divepale: Bu, ilkin məlumatlarla eyni statistik xüsusiyyətlərə malik "əkiz" verilənlər toplusu yaratmaq üçün sistem olan Geminai-nin təminatçısıdır.
Strukturlaşdırılmamış Məlumat
Aşağıda qeyd olunan platformalar, görmə və kəşfiyyat alqoritmlərini öyrətmək üçün sintetik məlumat malları və xidmətləri təmin edən strukturlaşdırılmamış məlumatlarla işləyir.
- Datagen: Vizual AI öyrənməsi və inkişafı üçün 3D simulyasiya edilmiş təlim məlumatlarını təmin edir.
- Neyrolaboratoriyalar: Neurolabs kompüter görmə sintetik məlumat platformasının təminatçısıdır.
- Paralel domen: Bu, avtonom sistem təlimi və istifadə hallarının sınaqdan keçirilməsi üçün sintetik məlumat platformasının təminatçısıdır.
- Cognata: ADAS və avtonom nəqliyyat vasitələrinin tərtibatçıları üçün simulyasiya təchizatçısıdır.
- Bifrost: 3D mühitləri yaratmaq üçün sintetik verilənlər API-lərini təmin edir.
Problemlər
Onun uzun bir tarixi var Süni İntellekt, və bir çox üstünlüklərə malik olsa da, sintetik məlumatlarla işləyərkən həll etməli olduğunuz əhəmiyyətli çatışmazlıqlar da var.
İşdə onlardan bəziləri:
- Mürəkkəbliyi faktiki məlumatdan sintetik məlumatlara köçürərkən çoxlu səhvlər ola bilər.
- Onun elastikliyi onun davranışında qərəzliliyə səbəb olur.
- Faktiki məlumatlarla işləyərkən bu yaxınlarda ortaya çıxan sintetik məlumatların sadələşdirilmiş təsvirlərindən istifadə etməklə öyrədilmiş alqoritmlərin performansında bəzi gizli qüsurlar ola bilər.
- Real dünya məlumatlarından bütün müvafiq atributları təkrarlamaq çətinləşə bilər. Bu əməliyyat zamanı bəzi vacib aspektlərin nəzərdən qaçırılması da mümkündür.
Nəticə
Sintetik məlumatların istehsalı insanların diqqətini açıq şəkildə cəlb edir.
Bu üsul bütün məlumat yaradan hallar üçün bir ölçüyə uyğun cavab olmaya bilər.
Bundan əlavə, texnika AI/ML vasitəsilə kəşfiyyat tələb edə bilər və bir-biri ilə əlaqəli məlumatları, ideal olaraq müəyyən bir domenə uyğun olan məlumatları yaratmaq üçün real dünyada mürəkkəb vəziyyətləri idarə edə bilər.
Buna baxmayaraq, bu, digər məxfiliyə imkan verən texnologiyaların çatmadığı bir boşluğu dolduran yenilikçi texnologiyadır.
Bu gün sintetik məlumat istehsalı məlumatların maskalanmasının birgə mövcudluğunu tələb edə bilər.
Gələcəkdə bu ikisi arasında daha çox yaxınlaşma ola bilər, nəticədə daha əhatəli məlumat yaradan həll olur.
Şərhlərdə fikirlərinizi paylaşın!
Cavab yaz