विषय - सूची[छिपाना][प्रदर्शन]
उन्नत एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग प्रोग्राम डेटा द्वारा संचालित होते हैं, लेकिन गोपनीयता और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के साथ चुनौतियों के कारण उस डेटा तक पहुंच शिक्षाविदों के लिए मुश्किल हो सकती है।
सिंथेटिक डेटा, जिसे साझा किया जा सकता है और इस तरह से उपयोग किया जा सकता है कि वास्तविक डेटा नहीं हो सकता है, आगे बढ़ने की एक संभावित नई दिशा है। हालांकि, यह नई रणनीति खतरों या नुकसान के बिना नहीं है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि व्यवसाय सावधानी से विचार करें कि वे अपने संसाधनों का उपयोग कहां और कैसे करते हैं।
एआई के वर्तमान युग में, हम यह भी कह सकते हैं कि डेटा नया तेल है, लेकिन कुछ चुनिंदा लोग ही गशर पर बैठे हैं। इसलिए, बहुत से लोग अपने स्वयं के ईंधन का उत्पादन कर रहे हैं, जो कि किफायती और कुशल दोनों है। इसे सिंथेटिक डेटा के रूप में जाना जाता है।
इस पोस्ट में, हम सिंथेटिक डेटा पर एक विस्तृत नज़र डालेंगे - आपको इसका उपयोग क्यों करना चाहिए, इसका उत्पादन कैसे करना चाहिए, इसे वास्तविक डेटा से क्या अलग बनाता है, यह किन मामलों में काम कर सकता है, और भी बहुत कुछ।
तो, सिंथेटिक डेटा क्या है?
जब वास्तविक डेटा सेट गुणवत्ता, संख्या या विविधता के मामले में अपर्याप्त होते हैं, तो वास्तविक ऐतिहासिक डेटा के स्थान पर कृत्रिम डेटा का उपयोग AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
जब मौजूदा डेटा व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा नहीं करता है या विकसित करने के लिए उपयोग किए जाने पर गोपनीयता जोखिम होता है यंत्र अधिगम मॉडल, परीक्षण सॉफ्टवेयर, या इसी तरह, सिंथेटिक डेटा कॉर्पोरेट एआई प्रयासों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण हो सकता है।
सीधे शब्दों में कहें तो वास्तविक डेटा के स्थान पर सिंथेटिक डेटा का अक्सर उपयोग किया जाता है। अधिक सटीक रूप से, यह डेटा है जिसे सिमुलेशन या कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा कृत्रिम रूप से टैग और निर्मित किया गया है।
सिंथेटिक डेटा वह जानकारी है जो किसी कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा वास्तविक घटनाओं के परिणामस्वरूप कृत्रिम रूप से बनाई गई है। कंपनियां सभी उपयोग और बढ़त की स्थितियों को कवर करने, डेटा एकत्र करने की लागत को कम करने, या गोपनीयता नियमों को पूरा करने के लिए अपने प्रशिक्षण डेटा में सिंथेटिक डेटा जोड़ सकती हैं।
क्लाउड जैसे प्रोसेसिंग पावर और डेटा स्टोरेज विधियों में सुधार के कारण कृत्रिम डेटा अब पहले से कहीं अधिक सुलभ है। सिंथेटिक डेटा एआई समाधानों के निर्माण में सुधार करता है जो सभी अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक फायदेमंद होते हैं, और यह निस्संदेह एक अच्छा विकास है।
सिंथेटिक डेटा कितना महत्वपूर्ण है और आपको इसका उपयोग क्यों करना चाहिए?
एआई मॉडल का प्रशिक्षण देते समय, डेवलपर्स को अक्सर सटीक लेबलिंग वाले विशाल डेटासेट की आवश्यकता होती है। जब अधिक विविध डेटा के साथ पढ़ाया जाता है, तंत्रिका जाल अधिक सटीक प्रदर्शन करें।
हालाँकि, सैकड़ों या लाखों वस्तुओं वाले इन विशाल डेटासेट को एकत्र करना और लेबल करना अनुचित रूप से समय और पैसा लेने वाला हो सकता है। सिंथेटिक डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा के उत्पादन की कीमत को बहुत कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कृत्रिम रूप से बनाया गया है, तो एक प्रशिक्षण छवि जिसकी कीमत $5 है जब a . से खरीदी जाती है डेटा लेबलिंग प्रदाता केवल $0.05 खर्च हो सकता है।
सिंथेटिक डेटा वास्तविक दुनिया से उत्पन्न संभावित संवेदनशील डेटा से संबंधित गोपनीयता संबंधी चिंताओं को कम कर सकता है जबकि खर्च भी कम कर सकता है।
वास्तविक डेटा की तुलना में, जो वास्तविक दुनिया के बारे में तथ्यों के पूरे स्पेक्ट्रम को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं कर सका, यह पूर्वाग्रह को कम करने में मदद कर सकता है। ऐसी असामान्य घटनाएं प्रदान करके जो प्रशंसनीय संभावनाओं का प्रतिनिधित्व करती हैं लेकिन वैध डेटा से प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, सिंथेटिक डेटा अधिक विविधता प्रदान कर सकता है।
नीचे सूचीबद्ध कारणों से सिंथेटिक डेटा आपकी परियोजना के लिए एक शानदार फिट हो सकता है:
1. मॉडल की मजबूती
इसे हासिल किए बिना, अपने मॉडलों के लिए अधिक विविध डेटा तक पहुंचें। सिंथेटिक डेटा के साथ, आप एक ही व्यक्ति के विभिन्न हेयरकट, चेहरे के बाल, चश्मा, सिर के पोज़ आदि के साथ-साथ त्वचा की टोन, जातीय लक्षण, हड्डी की संरचना, झाई, और अन्य विशेषताओं का उपयोग करके अपने मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं। सामना करें और इसे मजबूत करें।
2. एज मामलों को ध्यान में रखा जाता है
संतुलित मशीन लर्निंग द्वारा डेटासेट को प्राथमिकता दी जाती है एल्गोरिदम चेहरे की पहचान के हमारे उदाहरण पर विचार करें। उनके मॉडल की सटीकता में सुधार होता (और वास्तव में, इनमें से कुछ व्यवसायों ने ऐसा ही किया), और यदि वे अपने डेटा अंतराल को भरने के लिए गहरे रंग के चेहरों के सिंथेटिक डेटा का उत्पादन करते तो वे एक अधिक नैतिक मॉडल तैयार करते। सिंथेटिक डेटा की मदद से टीमें सभी उपयोग के मामलों को कवर कर सकती हैं, जिसमें किनारे के मामले भी शामिल हैं जहां डेटा दुर्लभ या कोई नहीं है।
3. इसे "वास्तविक" डेटा की तुलना में अधिक तेज़ी से प्राप्त किया जा सकता है
टीमें बड़ी मात्रा में सिंथेटिक डेटा जल्दी से उत्पन्न करने में सक्षम हैं। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब वास्तविक जीवन का डेटा छिटपुट घटनाओं पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग कार के लिए डेटा एकत्र करते समय टीमों को गंभीर सड़क स्थितियों पर पर्याप्त वास्तविक दुनिया डेटा प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है, उदाहरण के लिए, उनकी दुर्लभता के कारण। श्रमसाध्य एनोटेशन प्रक्रिया को तेज करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक सिंथेटिक डेटा को स्वचालित रूप से लेबल करने के लिए एल्गोरिदम डाल सकते हैं क्योंकि यह उत्पन्न होता है।
4. यह उपयोगकर्ता की गोपनीयता की जानकारी को सुरक्षित करता है
व्यवसाय और डेटा के प्रकार के आधार पर संवेदनशील डेटा को संभालते समय कंपनियों को सुरक्षा कठिनाइयाँ हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी (पीएचआई) को अक्सर स्वास्थ्य सेवा उद्योग में इनपेशेंट डेटा में शामिल किया जाता है और इसे अत्यंत सुरक्षा के साथ संभाला जाना चाहिए।
चूंकि सिंथेटिक डेटा में वास्तविक लोगों के बारे में जानकारी शामिल नहीं होती है, इसलिए गोपनीयता की समस्याएं कम हो जाती हैं। यदि आपकी टीम को कुछ डेटा गोपनीयता कानूनों का पालन करना है, तो एक विकल्प के रूप में सिंथेटिक डेटा का उपयोग करने पर विचार करें।
वास्तविक डेटा बनाम सिंथेटिक डेटा
वास्तविक दुनिया में, वास्तविक डेटा प्राप्त या मापा जाता है। जब कोई स्मार्टफोन, लैपटॉप या कंप्यूटर का उपयोग करता है, कलाई घड़ी पहनता है, वेबसाइट एक्सेस करता है, या ऑनलाइन लेनदेन करता है, तो इस प्रकार का डेटा तुरंत उत्पन्न होता है।
इसके अतिरिक्त, सर्वेक्षणों का उपयोग वास्तविक डेटा (ऑनलाइन और ऑफलाइन) प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। डिजिटल सेटिंग्स सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करती हैं। उस हिस्से के अपवाद के साथ जो किसी भी वास्तविक दुनिया की घटनाओं से प्राप्त नहीं हुआ था, सिंथेटिक डेटा इस तरह से बनाया जाता है जो मौलिक गुणों के संदर्भ में वास्तविक डेटा की सफलतापूर्वक नकल करता है।
वास्तविक डेटा के विकल्प के रूप में सिंथेटिक डेटा का उपयोग करने का विचार बहुत ही आशाजनक है क्योंकि इसका उपयोग प्रदान करने के लिए किया जा सकता है प्रशिक्षण डेटा जो मशीन लर्निंग है मॉडलों की आवश्यकता होती है। लेकिन यह निश्चित नहीं है कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तविक दुनिया में उत्पन्न होने वाले हर मुद्दे को हल कर सकते हैं।
उपयोग के मामलों
सिंथेटिक डेटा विभिन्न प्रकार के व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए उपयोगी है, जिसमें मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल सत्यापन और नए उत्पादों का परीक्षण शामिल है। हम कुछ ऐसे क्षेत्रों की सूची देंगे जिन्होंने मशीन लर्निंग के लिए इसके अनुप्रयोग का मार्ग प्रशस्त किया है:
1। स्वास्थ्य सेवा
अपने डेटा की संवेदनशीलता को देखते हुए, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र सिंथेटिक डेटा के उपयोग के लिए उपयुक्त है। टीमों द्वारा सिंथेटिक डेटा का उपयोग हर प्रकार के रोगी के शरीर विज्ञान को रिकॉर्ड करने के लिए किया जा सकता है, इस प्रकार बीमारियों के त्वरित और अधिक सटीक निदान में सहायता करता है।
Google का मेलेनोमा डिटेक्शन मॉडल इसका एक दिलचस्प उदाहरण है क्योंकि इसमें सभी प्रकार की त्वचा के लिए प्रभावी ढंग से कार्य करने की क्षमता प्रदान करने के लिए गहरे रंग की त्वचा वाले लोगों (नैदानिक डेटा का एक क्षेत्र जिसे खेदजनक रूप से कम प्रस्तुत किया गया है) के सिंथेटिक डेटा को शामिल किया गया है।
2। ऑटोमोबाइल
प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए सेल्फ-ड्राइविंग ऑटोमोबाइल बनाने वाली कंपनियों द्वारा अक्सर सिमुलेटर का उपयोग किया जाता है। जब मौसम कठोर होता है, उदाहरण के लिए, वास्तविक सड़क डेटा एकत्र करना जोखिम भरा या कठिन हो सकता है।
सड़कों पर वास्तविक ऑटोमोबाइल के साथ लाइव परीक्षणों पर भरोसा करना आम तौर पर एक अच्छा विचार नहीं है क्योंकि सभी अलग-अलग ड्राइविंग स्थितियों को ध्यान में रखने के लिए बहुत सारे चर हैं।
3. डेटा की सुवाह्यता
अपने प्रशिक्षण डेटा को दूसरों के साथ साझा करने में सक्षम होने के लिए, संगठनों को भरोसेमंद और सुरक्षित तरीकों की आवश्यकता होती है। डेटासेट को सार्वजनिक करने से पहले व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) को छिपाना सिंथेटिक डेटा के लिए एक और पेचीदा अनुप्रयोग है। वैज्ञानिक अनुसंधान डेटासेट, चिकित्सा डेटा, सामाजिक डेटा और अन्य क्षेत्रों का आदान-प्रदान करना जिनमें PII शामिल हो सकता है, को गोपनीयता-संरक्षित सिंथेटिक डेटा के रूप में संदर्भित किया जाता है।
4. सुरक्षा
सिंथेटिक डेटा के कारण संगठन अधिक सुरक्षित हैं। हमारे चेहरे की पहचान के उदाहरण के बारे में फिर से, आप "डीप फेक" वाक्यांश से परिचित हो सकते हैं, जो गढ़े हुए फ़ोटो या वीडियो का वर्णन करता है। व्यवसायों द्वारा अपने स्वयं के चेहरे की पहचान और सुरक्षा प्रणालियों का परीक्षण करने के लिए डीप फेक का उत्पादन किया जा सकता है। वीडियो निगरानी में सिंथेटिक डेटा का उपयोग मॉडल को अधिक तेज़ी से और सस्ती कीमत पर प्रशिक्षित करने के लिए भी किया जाता है।
सिंथेटिक डेटा और मशीन लर्निंग
एक ठोस और भरोसेमंद मॉडल बनाने के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को संसाधित होने के लिए महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। सिंथेटिक डेटा के अभाव में, इतनी बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन करना चुनौतीपूर्ण होगा।
कंप्यूटर विज़न या इमेज प्रोसेसिंग जैसे डोमेन में, जहाँ मॉडल के विकास को प्रारंभिक सिंथेटिक डेटा के विकास द्वारा सुगम बनाया जाता है, यह अत्यंत महत्वपूर्ण हो सकता है। चित्र पहचान के क्षेत्र में एक नया विकास जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) का उपयोग है। आमतौर पर दो नेटवर्क होते हैं: एक जनरेटर और एक विवेचक।
जबकि विवेचक नेटवर्क का उद्देश्य वास्तविक तस्वीरों को नकली से अलग करना है, जनरेटर नेटवर्क सिंथेटिक छवियों का उत्पादन करने के लिए कार्य करता है जो वास्तविक दुनिया की छवियों के समान हैं।
मशीन लर्निंग में, GAN तंत्रिका नेटवर्क परिवार का एक सबसेट है, जहां दोनों नेटवर्क लगातार नए नोड्स और परतों को जोड़कर सीखते और विकसित होते हैं।
सिंथेटिक डेटा बनाते समय, आपके पास मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए आवश्यकतानुसार परिवेश और डेटा के प्रकार को बदलने का विकल्प होता है। जबकि सिंथेटिक डेटा के लिए सटीकता एक मजबूत स्कोर के साथ आसानी से प्राप्त की जा सकती है, लेबल किए गए रीयल-टाइम डेटा की सटीकता कभी-कभी बेहद महंगी हो सकती है।
आप सिंथेटिक डेटा कैसे उत्पन्न कर सकते हैं?
सिंथेटिक डेटा संग्रह बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले दृष्टिकोण इस प्रकार हैं:
सांख्यिकीय वितरण के आधार पर
इस मामले में उपयोग की जाने वाली रणनीति वितरण से संख्याएँ लेना या वास्तविक सांख्यिकीय वितरण को देखना है ताकि तुलनीय दिखने वाला गलत डेटा बनाया जा सके। कुछ परिस्थितियों में वास्तविक डेटा पूरी तरह से अनुपस्थित हो सकता है।
एक डेटा वैज्ञानिक किसी भी वितरण के यादृच्छिक नमूने वाले डेटासेट उत्पन्न कर सकता है यदि उसे वास्तविक डेटा में सांख्यिकीय वितरण की गहरी समझ है। सामान्य वितरण, घातीय वितरण, ची-वर्ग वितरण, असामान्य वितरण, और बहुत कुछ सांख्यिकीय संभाव्यता वितरण के कुछ उदाहरण हैं जिनका उपयोग ऐसा करने के लिए किया जा सकता है।
स्थिति के साथ डेटा वैज्ञानिक के अनुभव के स्तर का प्रशिक्षित मॉडल की सटीकता पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा।
मॉडल पर निर्भर करता है
यह तकनीक एक मॉडल बनाती है जो यादृच्छिक डेटा उत्पन्न करने के लिए उस मॉडल का उपयोग करने से पहले देखे गए व्यवहार के लिए खाता है। संक्षेप में, इसमें वास्तविक डेटा को किसी ज्ञात वितरण से डेटा में फ़िट करना शामिल है। मोंटे कार्लो दृष्टिकोण का उपयोग निगमों द्वारा नकली डेटा बनाने के लिए किया जा सकता है।
इसके अलावा, वितरण का उपयोग करके भी लगाया जा सकता है मशीन सीखने के मॉडल निर्णय वृक्षों की तरह। डेटा वैज्ञानिकों हालांकि, पूर्वानुमान पर ध्यान देना चाहिए, क्योंकि निर्णय वृक्ष आमतौर पर अपनी सादगी और गहराई के विस्तार के कारण अधिक उपयुक्त होते हैं।
गहरी सीख के साथ
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना वे मॉडल जो वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर (VAE) या जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GAN) मॉडल का उपयोग करते हैं, सिंथेटिक डेटा बनाने के दो तरीके हैं। गैर पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग मॉडल में वीएई शामिल हैं।
वे एन्कोडर से बने होते हैं, जो मूल डेटा को सिकोड़ते और संकुचित करते हैं, और डिकोडर, जो वास्तविक डेटा का प्रतिनिधित्व प्रदान करने के लिए इस डेटा की जांच करते हैं। इनपुट और आउटपुट डेटा को यथासंभव समान रखना VAE का मूल उद्देश्य है। दो विरोधी तंत्रिका नेटवर्क GAN मॉडल और प्रतिकूल नेटवर्क हैं।
पहला नेटवर्क, जिसे जनरेटर नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, नकली डेटा बनाने का प्रभारी है। विभेदक नेटवर्क, दूसरा नेटवर्क, निर्मित सिंथेटिक डेटा की वास्तविक डेटा के साथ तुलना करके यह पहचानने के प्रयास में काम करता है कि डेटासेट कपटपूर्ण है या नहीं। फर्जी डेटासेट का पता चलने पर विवेचक जनरेटर को सचेत करता है।
विवेचक को प्रदान किए गए डेटा के निम्नलिखित बैच को बाद में जनरेटर द्वारा संशोधित किया जाता है। नतीजतन, भेदभाव करने वाला समय के साथ फर्जी डेटासेट का पता लगाने में बेहतर होता जाता है। इस प्रकार का मॉडल अक्सर वित्तीय क्षेत्र में धोखाधड़ी का पता लगाने के साथ-साथ चिकित्सा इमेजिंग के लिए स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में उपयोग किया जाता है।
डेटा ऑग्मेंटेशन एक अलग तरीका है जिसे डेटा वैज्ञानिक अधिक डेटा उत्पन्न करने के लिए नियोजित करते हैं। हालांकि, इसे नकली डेटा के साथ गलत नहीं होना चाहिए। सीधे शब्दों में कहें, डेटा वृद्धि एक वास्तविक डेटासेट में नया डेटा जोड़ने का कार्य है जो पहले से मौजूद है।
एक ही छवि से कई चित्र बनाना, उदाहरण के लिए, अभिविन्यास, चमक, आवर्धन, और बहुत कुछ समायोजित करके। कभी-कभी, वास्तविक डेटा सेट का उपयोग केवल व्यक्तिगत जानकारी के शेष के साथ किया जाता है। डेटा अनामीकरण यही है, और इस तरह के डेटा का एक सेट इसी तरह सिंथेटिक डेटा के रूप में नहीं माना जाना चाहिए।
सिंथेटिक डेटा की चुनौतियां और सीमाएं
यद्यपि सिंथेटिक डेटा के विभिन्न लाभ हैं जो फर्मों को डेटा विज्ञान गतिविधियों में सहायता कर सकते हैं, इसकी कुछ सीमाएँ भी हैं:
- डेटा की निर्भरता: यह सामान्य ज्ञान है कि प्रत्येक मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग मॉडल उतना ही अच्छा होता है, जितना डेटा उसे फीड किया जाता है। इस संदर्भ में सिंथेटिक डेटा की गुणवत्ता इनपुट डेटा की गुणवत्ता और डेटा का उत्पादन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मॉडल से दृढ़ता से संबंधित है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि स्रोत डेटा में कोई पूर्वाग्रह मौजूद नहीं है, क्योंकि इन्हें सिंथेटिक डेटा में बहुत स्पष्ट रूप से प्रतिबिंबित किया जा सकता है। इसके अलावा, कोई भी पूर्वानुमान लगाने से पहले, डेटा गुणवत्ता की पुष्टि और सत्यापन किया जाना चाहिए।
- ज्ञान, प्रयास और समय की आवश्यकता है: जबकि सिंथेटिक डेटा बनाना वास्तविक डेटा बनाने की तुलना में सरल और कम खर्चीला हो सकता है, इसके लिए कुछ ज्ञान, समय और प्रयास की आवश्यकता होती है।
- प्रतिकृति विसंगतियाँ: वास्तविक दुनिया के डेटा की सही प्रतिकृति संभव नहीं है; सिंथेटिक डेटा केवल इसका अनुमान लगा सकता है। इसलिए, वास्तविक डेटा में मौजूद कुछ बाहरी कारकों को सिंथेटिक डेटा द्वारा कवर नहीं किया जा सकता है। डेटा विसंगतियाँ विशिष्ट डेटा की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं।
- उत्पादन को नियंत्रित करना और गुणवत्ता सुनिश्चित करना: सिंथेटिक डेटा का उद्देश्य वास्तविक दुनिया के डेटा को दोहराना है। डेटा मैनुअल सत्यापन आवश्यक हो जाता है। एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वचालित रूप से बनाए गए जटिल डेटासेट के लिए मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग मॉडल में शामिल करने से पहले डेटा की सटीकता को सत्यापित करना आवश्यक है।
- उपयोगकर्ता प्रतिसाद: चूंकि सिंथेटिक डेटा एक नई अवधारणा है, इसलिए हर कोई इसके साथ किए गए पूर्वानुमानों पर विश्वास करने के लिए तैयार नहीं होगा। यह इंगित करता है कि उपयोगकर्ता की स्वीकार्यता बढ़ाने के लिए, पहले सिंथेटिक डेटा की उपयोगिता का ज्ञान बढ़ाना आवश्यक है।
भविष्य बनाओ
सिंथेटिक डेटा का उपयोग पिछले दशक में नाटकीय रूप से बढ़ा है। हालांकि यह कंपनियों के समय और धन की बचत करता है, लेकिन यह अपनी कमियों के बिना नहीं है। इसमें आउटलेयर की कमी होती है, जो वास्तविक डेटा में स्वाभाविक रूप से होते हैं और कुछ मॉडलों में सटीकता के लिए महत्वपूर्ण होते हैं।
यह भी ध्यान देने योग्य है कि सिंथेटिक डेटा की गुणवत्ता अक्सर निर्माण के लिए उपयोग किए गए इनपुट डेटा पर निर्भर होती है; इनपुट डेटा में पक्षपात जल्दी से सिंथेटिक डेटा में फैल सकता है, इस प्रकार उच्च गुणवत्ता वाले डेटा को शुरुआती बिंदु के रूप में चुनना अधिक नहीं होना चाहिए।
अंत में, इसे और अधिक आउटपुट नियंत्रण की आवश्यकता है, जिसमें यह सत्यापित करने के लिए कि विसंगतियों को पेश नहीं किया गया है, मानव-एनोटेटेड वास्तविक डेटा के साथ सिंथेटिक डेटा की तुलना करना शामिल है। इन बाधाओं के बावजूद, सिंथेटिक डेटा एक आशाजनक क्षेत्र बना हुआ है।
वास्तविक दुनिया का डेटा अनुपलब्ध होने पर भी यह हमें नए AI समाधान बनाने में मदद करता है। सबसे महत्वपूर्ण रूप से, यह उद्यमों को ऐसे उत्पाद बनाने में सक्षम बनाता है जो अधिक समावेशी हैं और उनके अंतिम उपभोक्ताओं की विविधता का संकेत देते हैं।
डेटा-संचालित भविष्य में, हालांकि, सिंथेटिक डेटा डेटा वैज्ञानिकों को उपन्यास और रचनात्मक कार्यों को करने में मदद करना चाहता है जो अकेले वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ पूरा करना चुनौतीपूर्ण होगा।
निष्कर्ष
कुछ मामलों में, सिंथेटिक डेटा किसी व्यवसाय या संगठन के अंदर डेटा की कमी या प्रासंगिक डेटा की कमी को कम कर सकता है। हमने यह भी देखा कि कौन सी रणनीतियाँ सिंथेटिक डेटा के निर्माण में सहायता कर सकती हैं और इससे कौन लाभ उठा सकता है।
हमने सिंथेटिक डेटा से निपटने में आने वाली कुछ कठिनाइयों के बारे में भी बात की। व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए, वास्तविक डेटा को हमेशा पसंद किया जाएगा। हालांकि, वास्तविक डेटा अगला सबसे अच्छा विकल्प है जब इस तरह के वास्तविक कच्चे डेटा विश्लेषण के लिए उपलब्ध नहीं हैं।
हालांकि, यह याद रखना चाहिए कि सिंथेटिक डेटा का उत्पादन करने के लिए, डेटा मॉडलिंग की ठोस समझ वाले डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता होती है। वास्तविक डेटा और उसके परिवेश की गहन समझ भी आवश्यक है। यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि, यदि उपलब्ध हो, तो उत्पादित डेटा यथासंभव सटीक हो।
एक जवाब लिखें