સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ અને મશીન લર્નિંગ પ્રોગ્રામ્સ ડેટા દ્વારા ચલાવવામાં આવે છે, પરંતુ ગોપનીયતા અને વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ સાથેના પડકારોને કારણે તે ડેટાની ઍક્સેસ વિદ્વાનો માટે મુશ્કેલ બની શકે છે.
કૃત્રિમ ડેટા, જે વાસ્તવિક ડેટા ન કરી શકે તે રીતે શેર કરી શકાય છે અને તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, તે અનુસરવા માટે સંભવિત નવી દિશા છે. જો કે, આ નવી વ્યૂહરચના જોખમો અથવા ગેરફાયદા વિનાની નથી, તેથી તે નિર્ણાયક છે કે વ્યવસાયો કાળજીપૂર્વક ધ્યાનમાં લે કે તેઓ તેમના સંસાધનોનો ક્યાં અને કેવી રીતે ઉપયોગ કરે છે.
AI ના વર્તમાન યુગમાં, અમે એમ પણ કહી શકીએ છીએ કે ડેટા એ નવું તેલ છે, પરંતુ માત્ર કેટલાક પસંદગીના લોકો જ ગશર પર બેઠા છે. તેથી, ઘણા લોકો તેમના પોતાના બળતણનું ઉત્પાદન કરી રહ્યા છે, જે સસ્તું અને કાર્યક્ષમ બંને છે. તે સિન્થેટિક ડેટા તરીકે ઓળખાય છે.
આ પોસ્ટમાં, અમે સિન્થેટિક ડેટા પર વિગતવાર નજર નાખીશું-તમારે શા માટે તેનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ, તેને કેવી રીતે બનાવવું, તેને વાસ્તવિક ડેટાથી શું અલગ બનાવે છે, તે કયા ઉપયોગના કેસોમાં સેવા આપી શકે છે અને ઘણું બધું.
તો, સિન્થેટિક ડેટા શું છે?
જ્યારે ગુણવત્તા, સંખ્યા અથવા વિવિધતાના સંદર્ભમાં વાસ્તવિક ડેટા સેટ અપૂરતા હોય છે, ત્યારે કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ વાસ્તવિક ઐતિહાસિક ડેટાના સ્થાને AI મોડલ્સને તાલીમ આપવા માટે કરી શકાય છે.
જ્યારે પ્રવર્તમાન ડેટા વ્યવસાયની આવશ્યકતાઓને સંતોષતો નથી અથવા વિકાસ માટે ઉપયોગમાં લેવાતી વખતે ગોપનીયતા જોખમો ધરાવે છે મશીન શિક્ષણ મોડલ, ટેસ્ટ સોફ્ટવેર અથવા તેના જેવા સિન્થેટીક ડેટા કોર્પોરેટ AI પ્રયાસો માટે એક મહત્વપૂર્ણ સાધન બની શકે છે.
સરળ રીતે કહીએ તો, વાસ્તવિક ડેટાની જગ્યાએ સિન્થેટીક ડેટાનો વારંવાર ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. વધુ સ્પષ્ટ રીતે, તે ડેટા છે જે સિમ્યુલેશન અથવા કમ્પ્યુટર અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા કૃત્રિમ રીતે ટૅગ કરવામાં આવ્યો છે અને બનાવવામાં આવ્યો છે.
સિન્થેટિક ડેટા એવી માહિતી છે જે વાસ્તવિક ઘટનાઓના પરિણામે નહીં પણ કૃત્રિમ રીતે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ દ્વારા બનાવવામાં આવી છે. કંપનીઓ તેમના પ્રશિક્ષણ ડેટામાં સિન્થેટિક ડેટા ઉમેરી શકે છે જેથી કરીને તમામ વપરાશ અને ધારની પરિસ્થિતિઓને આવરી લેવામાં આવે, ડેટા એકત્ર કરવાની કિંમત ઘટાડવામાં આવે અથવા ગોપનીયતાના નિયમોને સંતોષી શકાય.
ક્લાઉડ જેવી પ્રોસેસિંગ પાવર અને ડેટા સ્ટોરેજ પદ્ધતિઓમાં સુધારાને કારણે કૃત્રિમ ડેટા હવે પહેલા કરતાં વધુ સુલભ છે. કૃત્રિમ ડેટા એઆઈ સોલ્યુશન્સની રચનામાં સુધારો કરે છે જે તમામ અંતિમ વપરાશકર્તાઓ માટે વધુ ફાયદાકારક છે, અને તે નિઃશંકપણે સારો વિકાસ છે.
સિન્થેટિક ડેટા કેટલો મહત્વપૂર્ણ છે અને તમારે તેનો ઉપયોગ શા માટે કરવો જોઈએ?
AI મોડલ્સને તાલીમ આપતી વખતે, વિકાસકર્તાઓને વારંવાર ચોક્કસ લેબલિંગ સાથે વિશાળ ડેટાસેટ્સની જરૂર પડે છે. જ્યારે વધુ વૈવિધ્યસભર ડેટા સાથે શીખવવામાં આવે છે, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ વધુ સચોટ રીતે કરો.
સેંકડો અથવા તો લાખો આઇટમ્સ ધરાવતા આ વિશાળ ડેટાસેટ્સને એકત્ર અને લેબલિંગ કરવું, જો કે, ગેરવાજબી રીતે સમય અને નાણાંનો ઉપયોગ કરી શકે છે. સિન્થેટિક ડેટાનો ઉપયોગ કરીને પ્રશિક્ષણ ડેટા બનાવવાની કિંમતમાં ઘણો ઘટાડો કરી શકાય છે. દાખલા તરીકે, જો કૃત્રિમ રીતે બનાવવામાં આવી હોય, તો તાલીમ ઈમેજ કે જેની કિંમત $5 હોય છે જ્યારે એમાંથી ખરીદી કરવામાં આવે છે ડેટા લેબલીંગ પ્રદાતા માત્ર $0.05 નો ખર્ચ થઈ શકે છે.
સિન્થેટિક ડેટા વાસ્તવિક દુનિયામાંથી જનરેટ થતા સંભવિત સંવેદનશીલ ડેટા સાથે સંબંધિત ગોપનીયતાની ચિંતાઓને દૂર કરી શકે છે જ્યારે ખર્ચમાં પણ ઘટાડો કરી શકે છે.
અસલી ડેટાની સરખામણીમાં, જે વાસ્તવિક દુનિયા વિશેના તથ્યોના સંપૂર્ણ સ્પેક્ટ્રમને ચોક્કસ રીતે પ્રતિબિંબિત કરી શકતા નથી, તે પૂર્વગ્રહને ઘટાડવામાં મદદ કરી શકે છે. બુદ્ધિગમ્ય શક્યતાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી અસામાન્ય ઘટનાઓ પ્રદાન કરીને પરંતુ કાયદેસર ડેટા મેળવવા માટે પડકારરૂપ હોઈ શકે છે, સિન્થેટીક ડેટા વધુ વિવિધતા પ્રદાન કરી શકે છે.
સિન્થેટિક ડેટા નીચે સૂચિબદ્ધ કારણોસર તમારા પ્રોજેક્ટ માટે અદભૂત ફિટ હોઈ શકે છે:
1. મોડેલની મજબૂતાઈ
તેને પ્રાપ્ત કર્યા વિના, તમારા મોડલ્સ માટે વધુ વૈવિધ્યસભર ડેટા ઍક્સેસ કરો. સિન્થેટીક ડેટા સાથે, તમે તમારા મોડેલને એક જ વ્યક્તિના વિવિધ હેરકટ્સ, ચહેરાના વાળ, ચશ્મા, માથાના પોઝ, વગેરે, તેમજ ત્વચાનો સ્વર, વંશીય લક્ષણો, હાડકાનું માળખું, ફ્રીકલ્સ અને અન્ય લાક્ષણિકતાઓનો ઉપયોગ કરીને અનન્ય બનાવવા માટે તાલીમ આપી શકો છો. સામનો કરો અને તેને મજબૂત કરો.
2. એજ કેસો ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે
સંતુલિત મશીન લર્નિંગ દ્વારા ડેટાસેટ પસંદ કરવામાં આવે છે ગાણિતીક નિયમો ચહેરાની ઓળખના અમારા ઉદાહરણ પર પાછા વિચારો. તેમના મોડલ્સની ચોકસાઈમાં સુધારો થયો હોત (અને હકીકતમાં, આમાંના કેટલાક વ્યવસાયોએ આ જ કર્યું હતું), અને જો તેઓએ તેમના ડેટાના અંતરને ભરવા માટે ઘાટા-ચામડીવાળા ચહેરાના કૃત્રિમ ડેટાનું ઉત્પાદન કર્યું હોત તો તેઓએ વધુ નૈતિક મોડેલનું નિર્માણ કર્યું હોત. ટીમો સિન્થેટીક ડેટાની મદદથી તમામ ઉપયોગના કેસોને આવરી શકે છે, જેમાં એજ કેસનો સમાવેશ થાય છે જ્યાં ડેટા દુર્લભ હોય અથવા અસ્તિત્વમાં ન હોય.
3. તે "વાસ્તવિક" ડેટા કરતાં વધુ ઝડપથી મેળવી શકાય છે
ટીમો ઝડપથી સિન્થેટિક ડેટાની વિશાળ માત્રા જનરેટ કરવામાં સક્ષમ છે. આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે વાસ્તવિક જીવનનો ડેટા છૂટાછવાયા ઘટનાઓ પર આધાર રાખે છે. સેલ્ફ-ડ્રાઇવિંગ કાર માટે ડેટા ભેગો કરતી વખતે ટીમોને રસ્તાની ગંભીર પરિસ્થિતિઓ પર પૂરતો વાસ્તવિક-વિશ્વ ડેટા મેળવવામાં મુશ્કેલી પડી શકે છે, દાખલા તરીકે, તેમની વિરલતાને કારણે. શ્રમપૂર્ણ ટીકા પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવા માટે, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો કૃત્રિમ ડેટાને જે રીતે જનરેટ કરે છે તેને આપમેળે લેબલ કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ મૂકી શકે છે.
4. તે વપરાશકર્તાની ગોપનીયતા માહિતીને સુરક્ષિત કરે છે
વ્યવસાય અને ડેટાના પ્રકાર પર આધાર રાખીને સંવેદનશીલ ડેટાને હેન્ડલ કરતી વખતે કંપનીઓને સુરક્ષામાં મુશ્કેલીઓ આવી શકે છે. વ્યક્તિગત આરોગ્ય માહિતી (PHI), દાખલા તરીકે, આરોગ્યસંભાળ ઉદ્યોગમાં ઇનપેશન્ટ ડેટામાં વારંવાર સમાવવામાં આવે છે અને તેને અત્યંત સુરક્ષા સાથે હેન્ડલ કરવું આવશ્યક છે.
કારણ કે કૃત્રિમ ડેટામાં વાસ્તવિક લોકો વિશેની માહિતી શામેલ નથી, ગોપનીયતા સમસ્યાઓ ઓછી થાય છે. જો તમારી ટીમને ચોક્કસ ડેટા ગોપનીયતા કાયદાઓનું પાલન કરવું હોય તો વિકલ્પ તરીકે સિન્થેટિક ડેટાનો ઉપયોગ કરવાનું વિચારો.
વાસ્તવિક ડેટા વિ સિન્થેટિક ડેટા
વાસ્તવિક દુનિયામાં, વાસ્તવિક ડેટા મેળવવામાં આવે છે અથવા માપવામાં આવે છે. જ્યારે કોઈ વ્યક્તિ સ્માર્ટફોન, લેપટોપ અથવા કોમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ કરે છે, કાંડા ઘડિયાળ પહેરે છે, વેબસાઈટ એક્સેસ કરે છે અથવા ઓનલાઈન વ્યવહાર કરે છે, ત્યારે આ પ્રકારનો ડેટા તરત જ જનરેટ થાય છે.
વધુમાં, સર્વેનો ઉપયોગ અસલી ડેટા (ઓનલાઈન અને ઓફલાઈન) પ્રદાન કરવા માટે થઈ શકે છે. ડિજિટલ સેટિંગ્સ સિન્થેટિક ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે. કોઈપણ વાસ્તવિક-વિશ્વની ઘટનાઓમાંથી મેળવેલા ભાગના અપવાદ સાથે, સિન્થેટીક ડેટા એવી રીતે બનાવવામાં આવે છે જે મૂળભૂત ગુણોના સંદર્ભમાં વાસ્તવિક ડેટાની સફળતાપૂર્વક નકલ કરે છે.
વાસ્તવિક ડેટાના વિકલ્પ તરીકે કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ કરવાનો વિચાર ખૂબ જ આશાસ્પદ છે કારણ કે તેનો ઉપયોગ માહિતી પ્રદાન કરવા માટે થઈ શકે છે. તાલીમ ડેટા કે મશીન લર્નિંગ મોડેલો જરૂરી છે. પરંતુ તે ચોક્કસ નથી કૃત્રિમ બુદ્ધિ વાસ્તવિક દુનિયામાં ઉદ્ભવતા દરેક મુદ્દાને હલ કરી શકે છે.
કેસનો ઉપયોગ કરો
સિન્થેટીક ડેટા વિવિધ વ્યાપારી હેતુઓ માટે ઉપયોગી છે, જેમાં મોડેલ તાલીમ, મોડેલ માન્યતા અને નવા ઉત્પાદનોના પરીક્ષણનો સમાવેશ થાય છે. અમે એવા કેટલાક ક્ષેત્રોની સૂચિ બનાવીશું કે જેણે તેની એપ્લિકેશનને મશીન લર્નિંગ તરફ દોરી છે:
1. સ્વાસ્થ્ય કાળજી
તેના ડેટાની સંવેદનશીલતાને જોતાં, હેલ્થકેર સેક્ટર સિન્થેટિક ડેટાના ઉપયોગ માટે યોગ્ય છે. ટીમો દ્વારા કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ દરેક પ્રકારના દર્દીના શરીરવિજ્ઞાનને રેકોર્ડ કરવા માટે થઈ શકે છે જે અસ્તિત્વમાં હોઈ શકે છે, આમ બીમારીઓના ઝડપી અને વધુ સચોટ નિદાનમાં મદદ કરે છે.
ગૂગલનું મેલાનોમા ડિટેક્શન મોડલ આનું એક રસપ્રદ ઉદાહરણ છે કારણ કે તે તમામ પ્રકારની ત્વચા માટે અસરકારક રીતે કાર્ય કરવાની ક્ષમતા સાથે મોડલ પ્રદાન કરવા માટે ઘાટા ત્વચા ટોન (ક્લિનિકલ ડેટાનો વિસ્તાર કે જે અફસોસપૂર્વક ઓછો રજૂ કરવામાં આવ્યો છે) ધરાવતા લોકોનો કૃત્રિમ ડેટા સામેલ કરે છે.
2. ઓટોમોબાઈલ્સ
કામગીરીનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલ બનાવતી કંપનીઓ દ્વારા સિમ્યુલેટરનો વારંવાર ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. જ્યારે હવામાન કઠોર હોય, ઉદાહરણ તરીકે, વાસ્તવિક માર્ગ ડેટા ભેગો કરવો જોખમી અથવા મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.
રસ્તાઓ પર વાસ્તવિક ઓટોમોબાઈલ સાથેના લાઈવ ટેસ્ટ પર આધાર રાખવો એ સામાન્ય રીતે સારો વિચાર નથી કારણ કે તમામ વિવિધ ડ્રાઈવિંગ પરિસ્થિતિઓમાં ધ્યાનમાં લેવા માટે ઘણા બધા વેરિયેબલ છે.
3. ડેટાની પોર્ટેબિલિટી
તેમના તાલીમ ડેટાને અન્ય લોકો સાથે શેર કરવામાં સક્ષમ થવા માટે, સંસ્થાઓને વિશ્વસનીય અને સુરક્ષિત પદ્ધતિઓની જરૂર છે. ડેટાસેટને સાર્વજનિક બનાવતા પહેલા વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી શકાય તેવી માહિતી (PII) છુપાવવી એ સિન્થેટિક ડેટા માટેની બીજી રસપ્રદ એપ્લિકેશન છે. વૈજ્ઞાનિક સંશોધન ડેટાસેટ્સ, તબીબી ડેટા, સમાજશાસ્ત્રીય ડેટા અને અન્ય ક્ષેત્રો જેમાં PII હોઈ શકે છે, તેને ગોપનીયતા-સંરક્ષિત સિન્થેટિક ડેટા તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
4. સુરક્ષા
કૃત્રિમ ડેટાને કારણે સંસ્થાઓ વધુ સુરક્ષિત છે. અમારા ચહેરાની ઓળખના ઉદાહરણ વિશે ફરીથી, તમે "ડીપ ફેક્સ" વાક્યથી પરિચિત હશો, જે બનાવટી ફોટા અથવા વિડિયોનું વર્ણન કરે છે. વ્યવસાયો દ્વારા તેમની પોતાની ચહેરાની ઓળખ અને સુરક્ષા પ્રણાલીને ચકાસવા માટે ડીપ ફેકનું ઉત્પાદન કરી શકાય છે. મોડલને વધુ ઝડપથી અને સસ્તી કિંમતે તાલીમ આપવા માટે વિડિયો સર્વેલન્સમાં પણ સિન્થેટિક ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
સિન્થેટિક ડેટા અને મશીન લર્નિંગ
નક્કર અને વિશ્વાસપાત્ર મોડલ બનાવવા માટે, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સને પ્રક્રિયા કરવા માટે નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં ડેટાની જરૂર છે. કૃત્રિમ ડેટાની ગેરહાજરીમાં, આટલા મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનું ઉત્પાદન કરવું પડકારજનક હશે.
કમ્પ્યુટર વિઝન અથવા ઇમેજ પ્રોસેસિંગ જેવા ડોમેન્સમાં, જ્યાં મોડલના વિકાસને પ્રારંભિક સિન્થેટિક ડેટાના વિકાસ દ્વારા સુવિધા આપવામાં આવે છે, તે અત્યંત નોંધપાત્ર હોઈ શકે છે. ચિત્ર ઓળખના ક્ષેત્રમાં એક નવો વિકાસ એ જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GANs) નો ઉપયોગ છે. સામાન્ય રીતે બે નેટવર્કનો સમાવેશ થાય છે: એક જનરેટર અને એક ભેદભાવ કરનાર.
જ્યારે ડિસ્ક્રિમિનેટર નેટવર્કનો હેતુ વાસ્તવિક ફોટાને નકલી ફોટાથી અલગ કરવાનો છે, ત્યારે જનરેટર નેટવર્ક કૃત્રિમ છબીઓ બનાવવાનું કાર્ય કરે છે જે વાસ્તવિક-વિશ્વની છબીઓ સાથે નોંધપાત્ર રીતે વધુ સમાન હોય છે.
મશીન લર્નિંગમાં, GAN એ ન્યુરલ નેટવર્ક ફેમિલીનો સબસેટ છે, જ્યાં બંને નેટવર્ક નવા નોડ્સ અને સ્તરો ઉમેરીને સતત શીખે છે અને વિકાસ કરે છે.
સિન્થેટીક ડેટા બનાવતી વખતે, તમારી પાસે મોડેલની કામગીરીને વધારવા માટે જરૂરીયાત મુજબ ડેટાના પર્યાવરણ અને પ્રકારને બદલવાનો વિકલ્પ હોય છે. જ્યારે સિન્થેટીક ડેટા માટે સચોટતા મજબૂત સ્કોર સાથે સરળતાથી મેળવી શકાય છે, ત્યારે લેબલ કરેલ રીઅલ-ટાઇમ ડેટા માટેની ચોકસાઈ પ્રસંગોપાત અત્યંત ખર્ચાળ હોઈ શકે છે.
તમે સિન્થેટિક ડેટા કેવી રીતે જનરેટ કરી શકો છો?
કૃત્રિમ ડેટા સંગ્રહ બનાવવા માટે વપરાતા અભિગમો નીચે મુજબ છે:
આંકડાકીય વિતરણના આધારે
આ કિસ્સામાં વપરાતી વ્યૂહરચના વિતરણમાંથી સંખ્યાઓ લેવાની અથવા તુલનાત્મક લાગે તેવા ખોટા ડેટા બનાવવા માટે વાસ્તવિક આંકડાકીય વિતરણો જોવાનો છે. કેટલાક સંજોગોમાં વાસ્તવિક ડેટા સંપૂર્ણપણે ગેરહાજર હોઈ શકે છે.
જો ડેટા સાયન્ટિસ્ટ વાસ્તવિક ડેટામાં આંકડાકીય વિતરણની ઊંડી સમજ ધરાવતો હોય તો તે કોઈપણ વિતરણના રેન્ડમ નમૂના ધરાવતો ડેટાસેટ જનરેટ કરી શકે છે. સામાન્ય વિતરણ, ઘાતાંકીય વિતરણ, ચી-સ્ક્વેર વિતરણ, સામાન્ય વિતરણ અને વધુ આંકડાકીય સંભાવના વિતરણના થોડા ઉદાહરણો છે જેનો ઉપયોગ આ કરવા માટે થઈ શકે છે.
પરિસ્થિતિ સાથે ડેટા વૈજ્ઞાનિકના અનુભવના સ્તરની પ્રશિક્ષિત મોડેલની ચોકસાઈ પર નોંધપાત્ર અસર પડશે.
મોડેલ પર આધાર રાખીને
આ તકનીક એક મોડેલ બનાવે છે જે રેન્ડમ ડેટા જનરેટ કરવા માટે તે મોડેલનો ઉપયોગ કરતા પહેલા અવલોકન કરેલ વર્તણૂક માટે જવાબદાર છે. સારમાં, આમાં જાણીતા વિતરણના ડેટામાં વાસ્તવિક ડેટા ફિટિંગનો સમાવેશ થાય છે. પછી નકલી ડેટા બનાવવા માટે કોર્પોરેશનો દ્વારા મોન્ટે કાર્લો અભિગમનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
વધુમાં, ડિસ્ટ્રિબ્યુશનનો ઉપયોગ કરીને પણ ફીટ કરી શકાય છે મશીન લર્નિંગ મોડેલો નિર્ણય વૃક્ષોની જેમ. ડેટા વૈજ્ .ાનિકો આગાહી પર ધ્યાન આપવું જ જોઈએ, જોકે, નિર્ણય વૃક્ષો સામાન્ય રીતે તેમની સરળતા અને ઊંડાઈના વિસ્તરણને કારણે ઓવરફિટ થઈ જાય છે.
ઊંડા શિક્ષણ સાથે
ડીપ લર્નિંગ વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર (VAE) અથવા જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક (GAN) મોડલનો ઉપયોગ કરતા મોડેલો સિન્થેટીક ડેટા બનાવવાની બે રીત છે. દેખરેખ વિનાના મશીન લર્નિંગ મોડલમાં VAE નો સમાવેશ થાય છે.
તેઓ એન્કોડર્સથી બનેલા છે, જે મૂળ ડેટાને સંકોચાય છે અને કોમ્પેક્ટ કરે છે, અને ડીકોડર્સ, જે વાસ્તવિક ડેટાનું પ્રતિનિધિત્વ પ્રદાન કરવા માટે આ ડેટાની તપાસ કરે છે. ઇનપુટ અને આઉટપુટ ડેટાને શક્ય તેટલો સરખો રાખવો એ VAE નો મૂળ ઉદ્દેશ્ય છે. બે વિરોધી ન્યુરલ નેટવર્ક્સ GAN મોડેલ અને વિરોધી નેટવર્ક્સ છે.
પ્રથમ નેટવર્ક, જેને જનરેટર નેટવર્ક તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે નકલી ડેટા ઉત્પન્ન કરવા માટે જવાબદાર છે. ડિસ્ક્રિમિનેટર નેટવર્ક, બીજું નેટવર્ક, ડેટાસેટ છેતરપિંડી છે કે કેમ તે ઓળખવાના પ્રયાસમાં બનાવેલ કૃત્રિમ ડેટાની વાસ્તવિક ડેટા સાથે સરખામણી કરીને કામ કરે છે. ભેદભાવ કરનાર જ્યારે જનરેટરને બોગસ ડેટાસેટ શોધે છે ત્યારે તેને ચેતવણી આપે છે.
ભેદભાવ કરનારને આપવામાં આવેલ ડેટાની નીચેની બેચને પછીથી જનરેટર દ્વારા સંશોધિત કરવામાં આવે છે. પરિણામે, બોગસ ડેટાસેટ્સ શોધવામાં ભેદભાવ કરનાર સમય જતાં વધુ સારો થાય છે. આ પ્રકારના મોડલનો વારંવાર નાણાકીય ક્ષેત્રે છેતરપિંડી શોધવા માટે તેમજ મેડિકલ ઇમેજિંગ માટે હેલ્થકેર સેક્ટરમાં ઉપયોગ થાય છે.
ડેટા ઓગમેન્ટેશન એ એક અલગ પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો વધુ ડેટા બનાવવા માટે કરે છે. જો કે, તેને નકલી ડેટા સાથે ભૂલ ન કરવી જોઈએ. સરળ રીતે કહીએ તો, ડેટા ઓગમેન્ટેશન એ વાસ્તવિક ડેટાસેટમાં નવો ડેટા ઉમેરવાનું કાર્ય છે જે પહેલાથી અસ્તિત્વમાં છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ઓરિએન્ટેશન, બ્રાઈટનેસ, મેગ્નિફિકેશન અને વધુને સમાયોજિત કરીને, એક જ ઈમેજમાંથી અનેક ચિત્રો બનાવવા. કેટલીકવાર, વાસ્તવિક ડેટા સેટનો ઉપયોગ ફક્ત બાકી રહેલી વ્યક્તિગત માહિતી સાથે કરવામાં આવે છે. ડેટા અનામીકરણ આ શું છે, અને આવા ડેટાના સમૂહને સિન્થેટિક ડેટા તરીકે ગણવામાં આવતું નથી.
સિન્થેટિક ડેટાની પડકારો અને મર્યાદાઓ
જોકે સિન્થેટિક ડેટામાં વિવિધ લાભો છે જે કંપનીઓને ડેટા સાયન્સ પ્રવૃત્તિઓમાં મદદ કરી શકે છે, તેની કેટલીક મર્યાદાઓ પણ છે:
- ડેટાની વિશ્વસનીયતા: તે સામાન્ય જ્ઞાન છે કે દરેક મશીન લર્નિંગ/ડીપ લર્નિંગ મોડલ માત્ર તેટલા જ સારા છે જેટલો ડેટા તેને આપવામાં આવે છે. આ સંદર્ભમાં કૃત્રિમ ડેટાની ગુણવત્તા ઇનપુટ ડેટાની ગુણવત્તા અને ડેટા ઉત્પન્ન કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા મોડેલ સાથે મજબૂત રીતે સંબંધિત છે. તે સુનિશ્ચિત કરવું મહત્વપૂર્ણ છે કે સ્રોત ડેટામાં કોઈ પૂર્વગ્રહો અસ્તિત્વમાં નથી, કારણ કે તે કૃત્રિમ ડેટામાં ખૂબ જ સ્પષ્ટ રીતે પ્રતિબિંબિત થઈ શકે છે. વધુમાં, કોઈપણ આગાહી કરતા પહેલા, ડેટાની ગુણવત્તાની પુષ્ટિ અને ચકાસણી થવી જોઈએ.
- જ્ઞાન, પ્રયત્ન અને સમયની જરૂર છે: જ્યારે સિન્થેટીક ડેટા બનાવવો એ જેન્યુઈન ડેટા બનાવવા કરતાં સરળ અને ઓછો ખર્ચાળ હોઈ શકે છે, તેને અમુક જ્ઞાન, સમય અને પ્રયત્નની જરૂર છે.
- વિસંગતતાઓની નકલ કરવી: વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટાની સંપૂર્ણ પ્રતિકૃતિ શક્ય નથી; સિન્થેટીક ડેટા જ તેનો અંદાજ લગાવી શકે છે. તેથી, વાસ્તવિક ડેટામાં અસ્તિત્વ ધરાવતા કેટલાક આઉટલાયર્સ સિન્થેટિક ડેટા દ્વારા આવરી લેવામાં આવતાં નથી. ડેટાની વિસંગતતાઓ સામાન્ય ડેટા કરતાં વધુ નોંધપાત્ર છે.
- ઉત્પાદન પર નિયંત્રણ અને ગુણવત્તાની ખાતરી કરવી: સિન્થેટીક ડેટાનો હેતુ વાસ્તવિક-વિશ્વના ડેટાની નકલ કરવાનો છે. ડેટા મેન્યુઅલ વેરિફિકેશન આવશ્યક બની જાય છે. એલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને આપમેળે બનાવેલ જટિલ ડેટાસેટ્સ માટે મશીન લર્નિંગ/ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સમાં ડેટાનો સમાવેશ કરતા પહેલા તેની સચોટતા ચકાસવી જરૂરી છે.
- વપરાશકર્તા પ્રતિસાદ: સિન્થેટીક ડેટા એક નવતર ખ્યાલ હોવાથી, દરેક જણ તેની સાથે કરવામાં આવેલી આગાહીઓ માનવા તૈયાર નથી. આ સૂચવે છે કે વપરાશકર્તાની સ્વીકાર્યતા વધારવા માટે, સૌ પ્રથમ સિન્થેટિક ડેટાની ઉપયોગિતાનું જ્ઞાન વધારવું જરૂરી છે.
ફ્યુચર
અગાઉના દાયકામાં સિન્થેટીક ડેટાનો ઉપયોગ નાટકીય રીતે વધ્યો છે. જ્યારે તે કંપનીઓનો સમય અને નાણાં બચાવે છે, તે તેની ખામીઓ વિના નથી. તેમાં આઉટલીયરનો અભાવ છે, જે વાસ્તવિક ડેટામાં કુદરતી રીતે જોવા મળે છે અને કેટલાક મોડેલોમાં ચોકસાઈ માટે મહત્વપૂર્ણ છે.
એ નોંધવું પણ યોગ્ય છે કે સિન્થેટીક ડેટાની ગુણવત્તા વારંવાર સર્જન માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ઇનપુટ ડેટા પર નિર્ભર હોય છે; ઇનપુટ ડેટામાં પૂર્વગ્રહો ઝડપથી સિન્થેટીક ડેટામાં ફેલાઈ શકે છે, તેથી પ્રારંભિક બિંદુ તરીકે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાને પસંદ કરવાનું વધારે પડતું ન હોવું જોઈએ.
છેલ્લે, તેને વધુ આઉટપુટ નિયંત્રણની જરૂર છે, જેમાં વિસંગતતાઓ રજૂ કરવામાં આવી નથી તે ચકાસવા માટે માનવ-એનોટેટેડ વાસ્તવિક ડેટા સાથે સિન્થેટિક ડેટાની સરખામણી કરવા સહિત. આ અવરોધો હોવા છતાં, સિન્થેટીક ડેટા એક આશાસ્પદ ક્ષેત્ર છે.
વાસ્તવિક દુનિયાનો ડેટા ઉપલબ્ધ ન હોય ત્યારે પણ તે અમને નવલકથા AI ઉકેલો બનાવવામાં મદદ કરે છે. સૌથી નોંધપાત્ર રીતે, તે એન્ટરપ્રાઇઝને એવા ઉત્પાદનો બનાવવા માટે સક્ષમ કરે છે જે વધુ સમાવિષ્ટ હોય અને તેમના અંતિમ ગ્રાહકોની વિવિધતાના સૂચક હોય.
ડેટા-સંચાલિત ભવિષ્યમાં, જોકે, સિન્થેટિક ડેટા ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને નવલકથા અને સર્જનાત્મક કાર્યો કરવા માટે મદદ કરવાનો ઇરાદો ધરાવે છે જે એકલા વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટા સાથે પૂર્ણ કરવા માટે પડકારરૂપ હશે.
ઉપસંહાર
અમુક કિસ્સાઓમાં, સિન્થેટીક ડેટા ડેટાની ખોટ અથવા વ્યવસાય અથવા સંસ્થામાં સંબંધિત ડેટાના અભાવને દૂર કરી શકે છે. અમે એ પણ જોયું કે કઈ વ્યૂહરચના સિન્થેટિક ડેટાના નિર્માણમાં મદદ કરી શકે છે અને તેમાંથી કોણ નફો મેળવી શકે છે.
અમે સિન્થેટિક ડેટા સાથે વ્યવહાર કરવામાં આવતી કેટલીક મુશ્કેલીઓ વિશે પણ વાત કરી. વ્યાપારી નિર્ણય લેવા માટે, વાસ્તવિક ડેટા હંમેશા તરફેણ કરવામાં આવશે. જો કે, વાસ્તવિક ડેટા એ પછીનો શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ છે જ્યારે આવા સાચા કાચા ડેટા વિશ્લેષણ માટે સુલભ ન હોય.
જો કે, એ યાદ રાખવું જોઈએ કે સિન્થેટીક ડેટા બનાવવા માટે, ડેટા મોડેલિંગની નક્કર પકડ ધરાવતા ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની જરૂર છે. વાસ્તવિક ડેટા અને તેની આસપાસના વાતાવરણની સંપૂર્ણ સમજ પણ જરૂરી છે. જો ઉપલબ્ધ હોય, તો ઉત્પાદિત ડેટા શક્ય તેટલો સચોટ છે તેની ખાતરી કરવા માટે આ જરૂરી છે.
એક જવાબ છોડો