সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
গবেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রায়ই এমন পরিস্থিতির সম্মুখীন হন যেখানে তাদের কাছে প্রকৃত ডেটা নেই বা গোপনীয়তা বা গোপনীয়তার বিবেচনার কারণে এটি ব্যবহার করতে অক্ষম।
এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, সিন্থেটিক ডেটা উত্পাদন প্রকৃত ডেটার প্রতিস্থাপন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
অ্যালগরিদম সঠিকভাবে সঞ্চালনের জন্য প্রকৃত ডেটার উপযুক্ত প্রতিস্থাপন প্রয়োজন, যা চরিত্রেও বাস্তবসম্মত হওয়া উচিত। আপনি গোপনীয়তা বজায় রাখার জন্য, টেস্টিং সিস্টেম বা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরি করতে এই ধরনের ডেটা ব্যবহার করতে পারেন।
আসুন সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশনের বিশদভাবে অন্বেষণ করি এবং দেখুন কেন তারা AI এর যুগে গুরুত্বপূর্ণ।
সিন্থেটিক ডেটা কি?
সিন্থেটিক ডেটা হল কম্পিউটার সিমুলেশন বা অ্যালগরিদম দ্বারা তৈরি করা টীকাযুক্ত ডেটা যা বাস্তব-বিশ্বের ডেটার বিকল্প হিসাবে। এটি প্রকৃত তথ্যের একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা তৈরি প্রতিরূপ।
কেউ উন্নত এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা প্যাটার্ন এবং মাত্রা ব্যবহার করতে পারে। তারা সীমাহীন পরিমাণে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে পারে যা পরিসংখ্যানগতভাবে মূল প্রশিক্ষণ ডেটার প্রতিনিধিত্ব করে।
বিভিন্ন পদ্ধতি এবং প্রযুক্তি রয়েছে যা আমাদের সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে এবং আপনি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করতে পারেন।
ডেটা জেনারেশন সফ্টওয়্যার প্রায়ই প্রয়োজন:
- একটি ডেটা সংগ্রহস্থলের মেটাডেটা, যার জন্য সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে হবে।
- যুক্তিসঙ্গত কিন্তু কাল্পনিক মান তৈরি করার কৌশল। উদাহরণ মান তালিকা এবং নিয়মিত অভিব্যক্তি অন্তর্ভুক্ত.
- সমস্ত ডেটা সম্পর্কের ব্যাপক সচেতনতা, যেগুলি ডেটাবেস স্তরে ঘোষণা করা হয় এবং সেইসাথে অ্যাপ্লিকেশন কোড স্তরে নিয়ন্ত্রিত হয়৷
মডেলটি যাচাই করা এবং মডেল দ্বারা উত্পন্ন বাস্তব ডেটার আচরণগত দিকগুলির সাথে তুলনা করা সমানভাবে প্রয়োজনীয়।
এই কাল্পনিক ডেটাসেটগুলিতে আসল জিনিসের সমস্ত মান রয়েছে, তবে সংবেদনশীল ডেটাগুলির একটিও নেই। এটি একটি সুস্বাদু, ক্যালোরি-মুক্ত কেকের মতো। এটি সঠিকভাবে প্রকৃত বিশ্বকে চিত্রিত করে।
ফলস্বরূপ, আপনি বাস্তব-বিশ্বের ডেটা প্রতিস্থাপন করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।
সিন্থেটিক ডেটার গুরুত্ব
সিন্থেটিক ডেটাতে নির্দিষ্ট চাহিদা বা পরিস্থিতির সাথে মানানসই বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা অন্যথায় বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে অনুপলব্ধ হবে। যখন পরীক্ষার জন্য ডেটার ঘাটতি থাকে বা যখন গোপনীয়তা একটি শীর্ষ বিবেচ্য বিষয় হয়, তখন এটি উদ্ধারে আসে।
AI-উত্পন্ন ডেটাসেটগুলি অভিযোজিত, সুরক্ষিত এবং সঞ্চয়, বিনিময় এবং বাতিল করা সহজ। ডেটা সংশ্লেষণ কৌশলটি মূল ডেটা সাবসেটিং এবং উন্নত করার জন্য উপযুক্ত।
ফলস্বরূপ, এটি পরীক্ষার ডেটা এবং এআই প্রশিক্ষণ ডেটা হিসাবে ব্যবহারের জন্য আদর্শ।
- এমএল-ভিত্তিক উবার শেখানোর জন্য এবং টেসলা স্ব-চালিত অটোমোবাইল.
- চিকিৎসা ও স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে, নির্দিষ্ট অসুস্থতা এবং পরিস্থিতির মূল্যায়ন করা যার জন্য প্রকৃত তথ্য নেই।
- আর্থিক খাতে জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং সুরক্ষা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি ব্যবহার করে, আপনি নতুন প্রতারণামূলক ঘটনা তদন্ত করতে পারেন।
- অ্যামাজন সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করে আলেক্সার ভাষা ব্যবস্থাকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছে।
- আমেরিকান এক্সপ্রেস জালিয়াতি সনাক্তকরণ উন্নত করতে সিন্থেটিক আর্থিক ডেটা ব্যবহার করছে।
সিন্থেটিক ডেটার প্রকারভেদ
মূল ডেটাতে বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে পরিসংখ্যানগত তথ্য রেখে সংবেদনশীল ব্যক্তিগত তথ্য গোপন করার অভিপ্রায়ে কৃত্রিম ডেটা এলোমেলোভাবে তৈরি করা হয়।
এটি প্রধানত তিন প্রকার:
- সম্পূর্ণ সিন্থেটিক ডেটা
- আংশিক সিন্থেটিক ডেটা
- হাইব্রিড সিন্থেটিক ডেটা
1. সম্পূর্ণ সিন্থেটিক ডেটা
এই তথ্য সম্পূর্ণরূপে উত্পন্ন এবং কোন মূল তথ্য নেই.
সাধারণত, এই ধরণের ডেটা জেনারেটর বাস্তব ডেটাতে বৈশিষ্ট্যগুলির ঘনত্ব ফাংশন সনাক্ত করবে এবং তাদের পরামিতিগুলি অনুমান করবে। পরবর্তীতে, পূর্বাভাসিত ঘনত্ব ফাংশন থেকে, প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য এলোমেলোভাবে গোপনীয়তা-সুরক্ষিত সিরিজ তৈরি করা হয়।
যদি প্রকৃত ডেটার মাত্র কয়েকটি বৈশিষ্ট্য এটির সাথে প্রতিস্থাপন করার জন্য বেছে নেওয়া হয়, তবে এই বৈশিষ্ট্যগুলির সুরক্ষিত সিরিজকে একই ক্রমে সুরক্ষিত এবং বাস্তব সিরিজের র্যাঙ্ক করার জন্য প্রকৃত ডেটার অবশিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে ম্যাপ করা হয়।
বুটস্ট্র্যাপ কৌশল এবং মাল্টিপল ইম্প্যুটেশন সম্পূর্ণ সিন্থেটিক ডেটা তৈরির জন্য দুটি ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি।
যেহেতু ডেটা সম্পূর্ণরূপে সিন্থেটিক এবং কোনও বাস্তব ডেটা বিদ্যমান নেই, এই কৌশলটি ডেটার সত্যতার উপর নির্ভর করে চমৎকার গোপনীয়তা সুরক্ষা প্রদান করে।
2. আংশিকভাবে সিন্থেটিক ডেটা
এই ডেটা শুধুমাত্র কিছু সংবেদনশীল বৈশিষ্ট্যের মান প্রতিস্থাপন করতে সিন্থেটিক মান ব্যবহার করে।
এই পরিস্থিতিতে, প্রকৃত মান পরিবর্তন করা হয় যদি এক্সপোজারের যথেষ্ট বিপদ থাকে। নতুনভাবে তৈরি করা ডেটার গোপনীয়তা রক্ষা করতে এই পরিবর্তন করা হয়েছে।
আংশিকভাবে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে একাধিক ইম্প্যুটেশন এবং মডেল-ভিত্তিক পন্থা ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতিগুলি বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে অনুপস্থিত মানগুলি পূরণ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে।
3. হাইব্রিড সিন্থেটিক ডেটা
হাইব্রিড সিন্থেটিক ডেটা প্রকৃত এবং জাল উভয় ডেটাই অন্তর্ভুক্ত করে।
বাস্তব ডেটার প্রতিটি এলোমেলো রেকর্ডের জন্য এটিতে একটি কাছাকাছি-রেকর্ড বাছাই করা হয় এবং তারপরে হাইব্রিড ডেটা তৈরি করতে দুটিকে যুক্ত করা হয়। এতে সম্পূর্ণ সিন্থেটিক এবং আংশিক সিন্থেটিক ডেটা উভয়ের সুবিধা রয়েছে।
তাই এটি অন্য দুটির তুলনায় উচ্চ উপযোগ সহ শক্তিশালী গোপনীয়তা সংরক্ষণের প্রস্তাব দেয়, তবে আরও মেমরি এবং প্রক্রিয়াকরণের সময় ব্যয় করে।
সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশনের কৌশল
বহু বছর ধরে, মেশিনে তৈরি ডেটার ধারণা জনপ্রিয়। এখন তা পরিপক্ক হচ্ছে।
এখানে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে ব্যবহৃত কিছু কৌশল রয়েছে:
1. বিতরণের উপর ভিত্তি করে
যদি কোন বাস্তব তথ্য বিদ্যমান না থাকে, তবে ডেটাসেট বিতরণ কীভাবে প্রদর্শিত হবে সে সম্পর্কে ডেটা বিশ্লেষকের একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ ধারণা রয়েছে; তারা সাধারণ, সূচকীয়, চি-স্কয়ার, টি, লগনর্মাল এবং ইউনিফর্ম সহ যেকোনো বন্টনের একটি এলোমেলো নমুনা তৈরি করতে পারে।
এই পদ্ধতিতে সিন্থেটিক ডেটার মান একটি নির্দিষ্ট ডেটা পরিবেশ সম্পর্কে বিশ্লেষকের বোঝার স্তরের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়।
2. পরিচিত বন্টন মধ্যে বাস্তব বিশ্বের তথ্য
প্রকৃত ডেটা থাকলে প্রদত্ত বাস্তব ডেটার জন্য সেরা ফিট ডিস্ট্রিবিউশনগুলি চিহ্নিত করে ব্যবসাগুলি এটি তৈরি করতে পারে।
ব্যবসায়গুলি এটি তৈরি করতে মন্টে কার্লো পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারে যদি তারা একটি পরিচিত ডিস্ট্রিবিউশনে বাস্তব ডেটা ফিট করতে চায় এবং ডিস্ট্রিবিউশন প্যারামিটারগুলি জানে৷
যদিও মন্টে কার্লো পন্থা ব্যবসায়িকদের সবচেয়ে বড় মিল খুঁজে পেতে সাহায্য করতে পারে, তবে কোম্পানির সিন্থেটিক ডেটার প্রয়োজনের জন্য সেরা ফিট যথেষ্ট ব্যবহার নাও হতে পারে।
এই পরিস্থিতিতে বিতরণের জন্য ব্যবসাগুলি নিয়োগের মেশিন লার্নিং মডেলগুলি অন্বেষণ করতে পারে।
মেশিন লার্নিং কৌশল, যেমন ডিসিশন ট্রি, সংস্থাগুলিকে নন-ক্লাসিক্যাল ডিস্ট্রিবিউশনের মডেল করতে সক্ষম করে, যেগুলি মাল্টি-মডেল হতে পারে এবং স্বীকৃত ডিস্ট্রিবিউশনের সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলির অভাব রয়েছে।
ব্যবসাগুলি এই মেশিন লার্নিং লাগানো ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে প্রকৃত ডেটার সাথে সংযোগকারী সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে পারে।
যাহোক, মেশিন লার্নিং মডেল অতিরিক্ত ফিটিং এর জন্য সংবেদনশীল, যার কারণে তারা নতুন ডেটা মেলতে বা ভবিষ্যতের পর্যবেক্ষণের পূর্বাভাস দিতে ব্যর্থ হয়।
3. গভীর শিক্ষা
ডিপ জেনারেটিভ মডেল যেমন ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAE) এবং জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে পারে।
ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার
VAE হল একটি তত্ত্বাবধানহীন পদ্ধতি যেখানে এনকোডার মূল ডেটাসেটকে সংকুচিত করে এবং ডিকোডারে ডেটা পাঠায়।
ডিকোডার তখন আউটপুট তৈরি করে যা মূল ডেটাসেটের উপস্থাপনা।
সিস্টেম শেখানোর মধ্যে ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সর্বাধিক করা জড়িত।
জেনারেটর অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক
GAN মডেলটি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে মডেলটিকে দুটি নেটওয়ার্ক, জেনারেটর এবং বৈষম্যকারী ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেয়।
জেনারেটর এলোমেলো নমুনা ডেটার সেট থেকে একটি সিন্থেটিক ডেটাসেট তৈরি করে।
ডিসক্রিমিনেটর পূর্ব-সংজ্ঞায়িত শর্তগুলি ব্যবহার করে একটি বাস্তব ডেটাসেটের সাথে কৃত্রিমভাবে তৈরি ডেটা তুলনা করে।
সিন্থেটিক ডেটা প্রদানকারী
কাঠামোগত ডেটা
নীচে উল্লিখিত প্ল্যাটফর্মগুলি ট্যাবুলার ডেটা থেকে প্রাপ্ত সিন্থেটিক ডেটা সরবরাহ করে।
এটি টেবিলে রাখা বাস্তব-বিশ্বের ডেটা প্রতিলিপি করে এবং আচরণগত, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বা লেনদেন বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
- AI স্থাপন করুন: এটি একটি সিন্থেটিক ডেটা তৈরির সিস্টেমের একটি প্রদানকারী যা জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক এবং ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা ব্যবহার করে।
- বেটারডেটা: এটি AI, ডেটা শেয়ারিং, এবং পণ্য বিকাশের জন্য গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী সিন্থেটিক ডেটা সমাধান প্রদানকারী৷
- ডিবেপালে: এটি জেমিনাই এর প্রদানকারী, মূল ডেটার মতো একই পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য সহ 'যমজ' ডেটাসেট তৈরি করার একটি সিস্টেম।
অসংগঠিত ডেটা
নীচে উল্লিখিত প্ল্যাটফর্মগুলি অসংগঠিত ডেটার সাথে কাজ করে, প্রশিক্ষণের দৃষ্টিভঙ্গি এবং পুনরুদ্ধার অ্যালগরিদমের জন্য সিন্থেটিক ডেটা পণ্য এবং পরিষেবা সরবরাহ করে।
- ডেটাজেন: এটি ভিজ্যুয়াল এআই শেখার এবং বিকাশের জন্য 3D সিমুলেটেড প্রশিক্ষণ ডেটা সরবরাহ করে।
- নিউরোল্যাবস: Neurolabs একটি কম্পিউটার ভিশন সিন্থেটিক ডেটা প্ল্যাটফর্মের একটি প্রদানকারী।
- সমান্তরাল ডোমেইন: এটি স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি সিন্থেটিক ডেটা প্ল্যাটফর্ম প্রদানকারী।
- কগনেটা: এটি ADAS এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন বিকাশকারীদের জন্য একটি সিমুলেশন সরবরাহকারী৷
- বাইফ্রস্টকে: এটি 3D পরিবেশ তৈরির জন্য সিন্থেটিক ডেটা API প্রদান করে।
চ্যালেঞ্জ
এর একটি দীর্ঘ ইতিহাস রয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এবং যদিও এটির অনেক সুবিধা রয়েছে, এটির উল্লেখযোগ্য ত্রুটিগুলিও রয়েছে যা আপনাকে সিন্থেটিক ডেটার সাথে কাজ করার সময় সমাধান করতে হবে৷
এখানে তাদের কিছু:
- প্রকৃত ডেটা থেকে সিন্থেটিক ডেটাতে জটিলতা অনুলিপি করার সময় প্রচুর ত্রুটি হতে পারে।
- এর নমনীয় প্রকৃতি তার আচরণে পক্ষপাতের দিকে পরিচালিত করে।
- সিন্থেটিক ডেটার সরলীকৃত উপস্থাপনা ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত অ্যালগরিদমগুলির কার্যকারিতায় কিছু লুকানো ত্রুটি থাকতে পারে যা প্রকৃত ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় সম্প্রতি প্রকাশিত হয়েছে।
- বাস্তব-বিশ্বের ডেটা থেকে সমস্ত প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যের প্রতিলিপি করা জটিল হয়ে উঠতে পারে। এটাও সম্ভব যে এই অপারেশন জুড়ে কিছু প্রয়োজনীয় দিক উপেক্ষা করা যেতে পারে।
উপসংহার
সিন্থেটিক ডেটার উৎপাদন স্পষ্টভাবে মানুষের মনোযোগ আকর্ষণ করছে।
এই পদ্ধতিটি সমস্ত ডেটা-উৎপাদনকারী ক্ষেত্রে এক-আকার-ফিট-সমস্ত উত্তর নাও হতে পারে।
এছাড়াও, কৌশলটির জন্য AI/ML এর মাধ্যমে বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজন হতে পারে এবং আন্তঃসম্পর্কিত ডেটা তৈরির বাস্তব-জগতের জটিল পরিস্থিতিগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম হতে পারে, আদর্শভাবে একটি নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য উপযুক্ত ডেটা।
তবুও, এটি একটি উদ্ভাবনী প্রযুক্তি যা একটি ফাঁক পূরণ করে যেখানে অন্যান্য গোপনীয়তা-সক্ষম প্রযুক্তিগুলি কম পড়ে।
আজ, সিন্থেটিক ডেটা উৎপাদনের জন্য ডেটা মাস্কিংয়ের সহাবস্থানের প্রয়োজন হতে পারে.
ভবিষ্যতে, উভয়ের মধ্যে বৃহত্তর মিলন হতে পারে, যার ফলে আরও ব্যাপক তথ্য-উৎপাদন সমাধান হতে পারে।
মন্তব্য আপনার মতামত শেয়ার করুন!
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন