Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
Ընդլայնված վերլուծական և մեքենայական ուսուցման ծրագրերը առաջ են մղվում տվյալների միջոցով, սակայն այդ տվյալների հասանելիությունը կարող է դժվար լինել գիտնականների համար՝ գաղտնիության և բիզնես ընթացակարգերի հետ կապված մարտահրավերների պատճառով:
Սինթետիկ տվյալները, որոնք կարող են կիսվել և օգտագործվել այնպիսի ձևերով, որոնք չեն կարող իրական տվյալները, պոտենցիալ նոր ուղղություն է հետապնդելու համար: Այնուամենայնիվ, այս նոր ռազմավարությունը զերծ չէ վտանգներից և թերություններից, հետևաբար շատ կարևոր է, որ ձեռնարկությունները ուշադիր մտածեն, թե որտեղ և ինչպես են օգտագործում իրենց ռեսուրսները:
Արհեստական ինտելեկտի ներկայիս դարաշրջանում մենք կարող ենք նաև փաստել, որ տվյալները նոր յուղ են, բայց միայն ընտրված քչերն են նստած ավազի վրա: Հետևաբար, շատ մարդիկ արտադրում են իրենց վառելիքը, որը և՛ մատչելի է, և՛ արդյունավետ: Այն հայտնի է որպես սինթետիկ տվյալներ։
Այս գրառման մեջ մենք մանրամասն կանդրադառնանք սինթետիկ տվյալներին. ինչու պետք է օգտագործեք դրանք, ինչպես արտադրել դրանք, ինչո՞վ են դրանք տարբերվում իրական տվյալներից, ինչ օգտագործման դեպքեր կարող են դրանք ծառայել և շատ ավելին:
Այսպիսով, ինչ է սինթետիկ տվյալները:
Երբ իրական տվյալների հավաքածուները անբավարար են որակի, քանակի կամ բազմազանության առումով, սինթետիկ տվյալները կարող են օգտագործվել AI մոդելները իրական պատմական տվյալների փոխարեն պատրաստելու համար:
Երբ առկա տվյալները չեն բավարարում բիզնեսի պահանջները կամ ունեն գաղտնիության ռիսկեր, երբ դրանք օգտագործվում են զարգացման համար Machine Learning մոդելները, փորձարկման ծրագրակազմը կամ նմանատիպ այլ սինթետիկ տվյալները կարող են նշանակալից գործիք լինել կորպորատիվ AI-ի ջանքերի համար:
Պարզ ասած, սինթետիկ տվյալները հաճախ օգտագործվում են իրական տվյալների փոխարեն: Ավելի ճիշտ, դա տվյալներ են, որոնք արհեստականորեն հատկորոշվել և արտադրվել են սիմուլյացիաների կամ համակարգչային ալգորիթմների միջոցով:
Սինթետիկ տվյալները տեղեկատվություն են, որոնք ստեղծվել են համակարգչային ծրագրի կողմից արհեստականորեն, այլ ոչ թե իրական դեպքերի արդյունքում: Ընկերությունները կարող են սինթետիկ տվյալներ ավելացնել իրենց վերապատրաստման տվյալներին՝ ծածկելու օգտագործման և ծայրամասային բոլոր իրավիճակները, նվազեցնելու տվյալների հավաքագրման ծախսերը կամ բավարարելու գաղտնիության կանոնակարգերը:
Արհեստական տվյալներն այժմ ավելի հասանելի են, քան երբևէ՝ շնորհիվ մշակման հզորության և տվյալների պահպանման մեթոդների բարելավման, ինչպիսին է ամպը: Սինթետիկ տվյալները բարելավում են AI լուծումների ստեղծումը, որոնք առավել շահավետ են բոլոր վերջնական օգտագործողների համար, և դա, անկասկած, լավ զարգացում է:
Որքանո՞վ են կարևոր սինթետիկ տվյալները և ինչու՞ պետք է դրանք օգտագործեք:
Արհեստական ինտելեկտի մոդելներ ուսուցանելիս ծրագրավորողներին հաճախ անհրաժեշտ է հսկայական տվյալների հավաքածուներ՝ ճշգրիտ պիտակավորմամբ: Երբ ուսուցանվում է ավելի բազմազան տվյալներով, նյարդային ցանցեր ավելի ճշգրիտ կատարել.
Այնուամենայնիվ, հարյուրավոր կամ նույնիսկ միլիոնավոր տարրեր պարունակող այս հսկայական տվյալների հավաքածուները հավաքելը և պիտակավորելը կարող է անհիմն ժամանակ և գումար խլել: Վերապատրաստման տվյալների արտադրության գինը կարող է զգալիորեն նվազել՝ օգտագործելով սինթետիկ տվյալներ: Օրինակ, եթե արհեստականորեն ստեղծվի, ուսուցողական պատկեր, որն արժե $5, երբ այն գնել է a-ից տվյալների պիտակավորման մատակարար կարող է արժենալ ընդամենը 0.05 դոլար:
Սինթետիկ տվյալները կարող են մեղմել գաղտնիության հետ կապված մտահոգությունները՝ կապված իրական աշխարհից ստեղծվող պոտենցիալ զգայուն տվյալների հետ՝ միաժամանակ նվազեցնելով ծախսերը:
Համեմատած իրական տվյալների հետ, որոնք չեն կարող ճշգրիտ արտացոլել իրական աշխարհի մասին փաստերի ամբողջական սպեկտրը, դա կարող է օգնել նվազեցնել նախապաշարմունքները: Տրամադրելով անսովոր երևույթներ, որոնք ներկայացնում են հավանական հնարավորություններ, բայց կարող են դժվար լինել օրինական տվյալներից ստանալը, սինթետիկ տվյալները կարող են ավելի մեծ բազմազանություն առաջարկել:
Սինթետիկ տվյալները կարող են ֆանտաստիկ տեղավորվել ձեր նախագծի համար ստորև թվարկված պատճառներով.
1. Մոդելի ամրությունը
Առանց այն ձեռք բերելու, մուտք գործեք ավելի բազմազան տվյալներ ձեր մոդելների համար: Սինթետիկ տվյալների միջոցով դուք կարող եք վարժեցնել ձեր մոդելին՝ օգտագործելով նույն անձի տարբերակները տարբեր սանրվածքներով, դեմքի մազերով, ակնոցներով, գլխի դիրքերով և այլն, ինչպես նաև մաշկի երանգով, էթնիկական հատկանիշներով, ոսկրային կառուցվածքով, պեպեններով և այլ բնութագրերով՝ ստեղծելու եզակի: դեմքերը և ամրացնել այն:
2. Եզրային պատյանները հաշվի են առնվում
A հավասարակշռված տվյալների բազան նախընտրելի է մեքենայական ուսուցման կողմից ալգորիթմներ. Մտածեք դեմքի ճանաչման մեր օրինակին: Նրանց մոդելների ճշգրտությունը կբարելավվեր (և ըստ էության, այս բիզնեսներից ոմանք հենց դա արեցին), և նրանք ավելի բարոյական մոդել կստեղծեին, եթե արտադրեին ավելի մուգ մաշկ ունեցող դեմքերի սինթետիկ տվյալներ՝ լրացնելու իրենց տվյալների բացերը: Թիմերը կարող են ծածկել բոլոր օգտագործման դեպքերը, ներառյալ եզրային դեպքերը, երբ տվյալները քիչ են կամ գոյություն չունեն, սինթետիկ տվյալների օգնությամբ:
3. Այն կարելի է ավելի արագ ստանալ, քան «փաստացի» տվյալները
Թիմերը կարողանում են արագորեն ստեղծել հսկայական քանակությամբ սինթետիկ տվյալներ: Սա հատկապես օգտակար է, երբ իրական կյանքի տվյալները կախված են պատահական իրադարձություններից: Թիմերին կարող է դժվար լինել ճանապարհային ծանր պայմանների վերաբերյալ բավարար իրական տվյալներ ստանալ՝ օրինակ՝ ինքնակառավարվող ավտոմեքենայի համար տվյալներ հավաքելիս՝ դրանց հազվադեպ լինելու պատճառով: Անոտացիայի աշխատատար գործընթացը արագացնելու համար տվյալների գիտնականները կարող են ստեղծել ալգորիթմներ, որոնք ավտոմատ կերպով պիտակավորում են սինթետիկ տվյալները, երբ դրանք ստեղծվում են:
4. Այն ապահովում է օգտվողի գաղտնիության մասին տեղեկատվությունը
Ընկերությունները կարող են անվտանգության հետ կապված դժվարություններ ունենալ զգայուն տվյալների հետ աշխատելիս՝ կախված բիզնեսից և տվյալների տեսակից: Անձնական առողջության մասին տեղեկատվությունը (PHI), օրինակ, հաճախ ներառվում է առողջապահական ոլորտում ստացիոնար տվյալների մեջ և պետք է մշակվի առավելագույն անվտանգությամբ:
Քանի որ սինթետիկ տվյալները չեն ներառում տեղեկատվություն իրական մարդկանց մասին, գաղտնիության հետ կապված խնդիրները նվազում են: Մտածեք որպես այլընտրանք օգտագործել սինթետիկ տվյալներ, եթե ձեր թիմը պետք է պահպանի տվյալների գաղտնիության որոշակի օրենքներ:
Իրական տվյալներ ընդդեմ սինթետիկ տվյալների
Իրական աշխարհում իրական տվյալներ են ձեռք բերվում կամ չափվում: Երբ ինչ-որ մեկն օգտագործում է սմարթֆոն, նոութբուք կամ համակարգիչ, կրում է ձեռքի ժամացույց, մուտք է գործում կայք կամ առցանց գործարք է կատարում, տվյալ տեսակի տվյալներն անմիջապես ստեղծվում են:
Բացի այդ, հարցումները կարող են օգտագործվել իրական տվյալներ տրամադրելու համար (առցանց և անցանց): Թվային կարգավորումները արտադրում են սինթետիկ տվյալներ: Բացառությամբ այն մասի, որը չի ստացվել իրական աշխարհի որևէ իրադարձությունից, սինթետիկ տվյալները ստեղծվում են այնպես, որ հաջողությամբ ընդօրինակեն իրական տվյալները հիմնարար որակների տեսանկյունից:
Սինթետիկ տվյալները որպես փաստացի տվյալների փոխարինում օգտագործելու գաղափարը շատ խոստումնալից է, քանի որ այն կարող է օգտագործվել վերապատրաստման տվյալներ, որոնք մեքենայական ուսուցում են մոդելները պահանջում են. Բայց դա միանշանակ չէ Արհեստական բանականություն կարող է լուծել յուրաքանչյուր հարց, որը ծագում է իրական աշխարհում:
Օգտագործեք դեպքեր
Սինթետիկ տվյալները օգտակար են տարբեր առևտրային նպատակներով, ներառյալ մոդելների ուսուցումը, մոդելի վավերացումը և նոր արտադրանքի փորձարկումը: Մենք կթվարկենք մի քանի ոլորտներ, որոնք առաջատար են մեքենայական ուսուցման կիրառման մեջ.
1: Առողջապահություն
Հաշվի առնելով իր տվյալների զգայունությունը՝ առողջապահության ոլորտը հարմար է սինթետիկ տվյալների օգտագործման համար: Սինթետիկ տվյալները կարող են օգտագործվել թիմերի կողմից՝ գրանցելու բոլոր տեսակի հիվանդների ֆիզիոլոգիաները, որոնք կարող են գոյություն ունենալ՝ այդպիսով օգնելով հիվանդությունների ավելի արագ և ճշգրիտ ախտորոշմանը:
Google-ի մելանոմայի հայտնաբերման մոդելը դրա հետաքրքիր օրինակն է, քանի որ այն ներառում է ավելի մուգ մաշկ ունեցող մարդկանց սինթետիկ տվյալներ (կլինիկական տվյալների տարածք, որը ցավոք քիչ է ներկայացված)՝ մոդելին բոլոր տեսակի մաշկի համար արդյունավետ գործելու կարողություն ապահովելու համար:
2. Ավտոմեքենաներ
Սիմուլյատորները հաճախ օգտագործվում են այն ընկերությունների կողմից, որոնք ստեղծում են ինքնակառավարվող մեքենաներ՝ արդյունավետությունը գնահատելու համար: Օրինակ, երբ եղանակը դաժան է, իրական ճանապարհային տվյալներ հավաքելը կարող է ռիսկային կամ դժվար լինել:
Ճանապարհների վրա իրական մեքենաների հետ ուղիղ թեստերի վրա հույս դնելը, ընդհանուր առմամբ, լավ գաղափար չէ, քանի որ կան չափազանց շատ փոփոխականներ, որոնք կարող են հաշվի առնել վարման բոլոր տարբեր իրավիճակներում:
3. Տվյալների տեղափոխելիություն
Իրենց վերապատրաստման տվյալները ուրիշների հետ կիսելու համար կազմակերպությունները պահանջում են վստահելի և ապահով մեթոդներ: Անձնական նույնականացման տեղեկատվությունը (PII) թաքցնելը նախքան տվյալների շտեմարանը հանրայնացնելը սինթետիկ տվյալների համար մեկ այլ հետաքրքիր կիրառություն է: Գիտական հետազոտությունների տվյալների հավաքածուների, բժշկական տվյալների, սոցիոլոգիական տվյալների և այլ ոլորտների փոխանակումը, որոնք կարող են պարունակել PII, կոչվում են գաղտնիության պահպանման սինթետիկ տվյալներ:
4. Անվտանգություն
Կազմակերպությունները ավելի ապահով են սինթետիկ տվյալների շնորհիվ: Ինչ վերաբերում է մեր դեմքի ճանաչման օրինակին, ապա ձեզ կարող է ծանոթ լինել «խորը կեղծիքներ» արտահայտությունը, որը նկարագրում է շինծու լուսանկարներ կամ տեսանյութեր: Խորը կեղծիքներ կարող են արտադրվել ձեռնարկությունների կողմից՝ իրենց դեմքի ճանաչման և անվտանգության համակարգերը փորձարկելու համար: Սինթետիկ տվյալներն օգտագործվում են նաև տեսահսկման մեջ՝ մոդելներին ավելի արագ և էժան գնով մարզելու համար:
Սինթետիկ տվյալներ և մեքենայական ուսուցում
Կուռ և վստահելի մոդել ստեղծելու համար մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներին անհրաժեշտ է զգալի քանակությամբ տվյալներ մշակելու համար: Սինթետիկ տվյալների բացակայության դեպքում նման մեծ ծավալի տվյալների արտադրումը դժվար կլինի:
Այն տիրույթներում, ինչպիսիք են համակարգչային տեսլականը կամ պատկերների մշակումը, որտեղ մոդելների մշակումը նպաստում է վաղ սինթետիկ տվյալների մշակմանը, դա կարող է չափազանց նշանակալից լինել: Նկարների ճանաչման ոլորտում նոր զարգացում է Generative Adversarial Networks (GANs) օգտագործումը: Սովորաբար բաղկացած է երկու ցանցից՝ գեներատոր և դիսկրիմինատոր:
Մինչ խտրական ցանցը նպատակ ունի առանձնացնել իրական լուսանկարները կեղծ լուսանկարներից, գեներատորի ցանցը գործում է սինթետիկ պատկերներ արտադրելու համար, որոնք զգալիորեն ավելի նման են իրական աշխարհի պատկերներին:
Մեքենայական ուսուցման մեջ GAN-ները նեյրոնային ցանցերի ընտանիքի ենթաբազմություն են, որտեղ երկու ցանցերն էլ անընդհատ սովորում և զարգանում են՝ ավելացնելով նոր հանգույցներ և շերտեր:
Սինթետիկ տվյալներ ստեղծելիս դուք հնարավորություն ունեք փոխել միջավայրը և տվյալների տեսակը ըստ անհրաժեշտության՝ մոդելի արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Թեև սինթետիկ տվյալների ճշգրտությունը կարելի է հեշտությամբ ձեռք բերել ուժեղ գնահատականով, իրական ժամանակում պիտակավորված տվյալների ճշգրտությունը երբեմն կարող է չափազանց թանկ լինել:
Ինչպե՞ս կարող եք ստեղծել սինթետիկ տվյալներ:
Սինթետիկ տվյալների հավաքածու ստեղծելու համար օգտագործվող մոտեցումները հետևյալն են.
Վիճակագրական բաշխվածության հիման վրա
Այս դեպքում օգտագործվող ռազմավարությունը բաշխումից թվեր վերցնելն է կամ իրական վիճակագրական բաշխումները դիտարկելը, որպեսզի ստեղծվեն կեղծ տվյալներ, որոնք համեմատելի տեսք ունեն: Իրական տվյալները կարող են իսպառ բացակայել որոշ հանգամանքներում:
Տվյալների գիտնականը կարող է ստեղծել տվյալների բազա, որը պարունակում է ցանկացած բաշխման պատահական նմուշ, եթե նա խորապես տիրապետում է իրական տվյալների վիճակագրական բաշխմանը: Նորմալ բաշխումը, էքսպոնենցիալ բաշխումը, chi-square բաշխումը, lognormal բաշխումը և այլն, վիճակագրական հավանականությունների բաշխման ընդամենը մի քանի օրինակ են, որոնք կարող են օգտագործվել դա անելու համար:
Իրավիճակի հետ կապված տվյալների գիտնականի փորձի մակարդակը էական ազդեցություն կունենա վերապատրաստված մոդելի ճշգրտության վրա:
Կախված մոդելից
Այս տեխնիկան կառուցում է մոդել, որը հաշվի է առնում դիտարկվող վարքագիծը, նախքան այդ մոդելը պատահական տվյալներ ստեղծելու համար օգտագործելը: Ըստ էության, սա ներառում է իրական տվյալների համապատասխանեցում հայտնի բաշխման տվյալներին: Մոնտե Կառլոյի մոտեցումն այնուհետ կարող է օգտագործվել կորպորացիաների կողմից՝ կեղծ տվյալներ ստեղծելու համար:
Բացի այդ, բաշխումները կարող են տեղադրվել նաև օգտագործելով մեքենայական ուսուցման մոդելներ որոշման ծառերի նման: Տվյալների գիտնականներ Այնուամենայնիվ, պետք է ուշադրություն դարձնել կանխատեսմանը, քանի որ որոշման ծառերը սովորաբար գերազանցում են իրենց պարզության և խորության ընդլայնման պատճառով:
Խորը ուսուցմամբ
Խորը ուսուցում մոդելները, որոնք օգտագործում են Variational Autoencoder (VAE) կամ Generative Adversarial Network (GAN) մոդելները սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու երկու եղանակ են: Չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման մոդելները ներառում են VAE-ներ:
Դրանք կազմված են կոդավորիչներից, որոնք փոքրացնում և սեղմում են սկզբնական տվյալները, և ապակոդավորիչներ, որոնք մանրակրկիտ ուսումնասիրում են այս տվյալները՝ իրական տվյալների ներկայացում ապահովելու համար: Մուտքային և ելքային տվյալները հնարավորինս նույնական պահելը VAE-ի հիմնական նպատակն է: Երկու հակադիր նեյրոնային ցանցերն են GAN մոդելները և հակառակորդ ցանցերը:
Առաջին ցանցը, որը հայտնի է որպես գեներատոր ցանց, պատասխանատու է կեղծ տվյալների արտադրման համար: Խտրականացնող ցանցը՝ երկրորդ ցանցը, աշխատում է՝ ստեղծված սինթետիկ տվյալները համեմատելով իրական տվյալների հետ՝ փորձելով պարզել, թե արդյոք տվյալների բազան խարդախ է: Խտրականացնողը զգուշացնում է գեներատորին, երբ նա հայտնաբերում է կեղծ տվյալների բազա:
Խտրականացնողին տրամադրվող տվյալների հետևյալ փաթեթը հետագայում փոփոխվում է գեներատորի կողմից: Արդյունքում, խտրականությունը ժամանակի ընթացքում ավելի լավանում է կեղծ տվյալների շտեմարանների հայտնաբերման հարցում: Այս տեսակի մոդելը հաճախ օգտագործվում է ֆինանսական հատվածում՝ խարդախության հայտնաբերման, ինչպես նաև առողջապահության ոլորտում՝ բժշկական պատկերների համար:
Տվյալների ավելացումը տարբեր մեթոդ է, որը տվյալների գիտնականները օգտագործում են ավելի շատ տվյալներ արտադրելու համար: Այնուամենայնիվ, դա չպետք է շփոթվի կեղծ տվյալների հետ: Պարզ ասած, տվյալների ավելացումը նոր տվյալներ ավելացնելու գործողություն է իրական տվյալների վրա, որն արդեն գոյություն ունի:
Մեկ պատկերից մի քանի նկարների ստեղծում, օրինակ՝ կարգավորելով կողմնորոշումը, պայծառությունը, խոշորացումը և այլն: Երբեմն, փաստացի տվյալների հավաքածուն օգտագործվում է միայն անձնական տվյալների հետ մնալով: Տվյալների անանունացումն այն է, և նման տվյալների հավաքածուն նույնպես չպետք է դիտարկվի որպես սինթետիկ տվյալներ:
Սինթետիկ տվյալների մարտահրավերներն ու սահմանափակումները
Չնայած սինթետիկ տվյալներն ունեն տարբեր առավելություններ, որոնք կարող են օգնել ընկերություններին տվյալների գիտության ոլորտում, այն նաև ունի որոշակի սահմանափակումներ.
- Տվյալների հուսալիությունը. Հայտնի է, որ մեքենայական ուսուցման/խորը ուսուցման յուրաքանչյուր մոդել նույնքան լավն է, որքան այն սնվում է: Այս համատեքստում սինթետիկ տվյալների որակը խիստ կապված է մուտքային տվյալների որակի և տվյալների արտադրության համար օգտագործվող մոդելի հետ: Կարևոր է ապահովել, որ սկզբնաղբյուրի տվյալների մեջ չկան կողմնակալություններ, քանի որ դրանք կարող են շատ հստակ արտացոլվել սինթետիկ տվյալների մեջ: Ավելին, նախքան որևէ կանխատեսում անելը, տվյալների որակը պետք է հաստատվի և ստուգվի:
- Պահանջում է գիտելիք, ջանք և ժամանակԹեև սինթետիկ տվյալների ստեղծումը կարող է ավելի պարզ և էժան լինել, քան իրական տվյալների ստեղծումը, դրա համար անհրաժեշտ է որոշակի գիտելիքներ, ժամանակ և ջանք:
- Անոմալիաների կրկնօրինակումԻրական աշխարհի տվյալների կատարյալ կրկնօրինակը հնարավոր չէ. սինթետիկ տվյալները կարող են միայն մոտավոր լինել: Հետևաբար, որոշ արտանետումներ, որոնք գոյություն ունեն իրական տվյալների մեջ, կարող են չընդգրկվել սինթետիկ տվյալների կողմից: Տվյալների անոմալիաներն ավելի նշանակալի են, քան սովորական տվյալները:
- Արտադրության վերահսկում և որակի ապահովումՍինթետիկ տվյալները նախատեսված են իրական աշխարհի տվյալների կրկնօրինակման համար: Տվյալների ձեռքով ստուգումը դառնում է էական: Կարևոր է ստուգել տվյալների ճշգրտությունը՝ նախքան դրանք ներառելը մեքենայական ուսուցման/խորը ուսուցման մոդելներում՝ ավտոմատ կերպով ստեղծված ալգորիթմների միջոցով ստեղծված բարդ տվյալների հավաքածուների համար:
- User հետադարձՔանի որ սինթետիկ տվյալները նոր հասկացություն են, ոչ բոլորը պատրաստ կլինեն հավատալ դրանցով արված կանխատեսումներին: Սա ցույց է տալիս, որ օգտագործողների ընդունելիությունը բարձրացնելու համար նախ անհրաժեշտ է բարձրացնել գիտելիքները սինթետիկ տվյալների օգտակարության վերաբերյալ:
Ապագա
Նախորդ տասնամյակում սինթետիկ տվյալների օգտագործումը կտրուկ աճել է: Թեև այն խնայում է ընկերությունների ժամանակն ու գումարը, այն զերծ չէ իր թերություններից: Նրան բացակայում են արտանետումները, որոնք բնականաբար հանդիպում են փաստացի տվյալների մեջ և որոշ մոդելներում կարևոր են ճշգրտության համար:
Հարկ է նաև նշել, որ սինթետիկ տվյալների որակը հաճախ կախված է ստեղծման համար օգտագործվող մուտքային տվյալների վրա. Մուտքային տվյալների շեղումները կարող են արագ տարածվել սինթետիկ տվյալների մեջ, հետևաբար, որպես ելակետ ընտրելով բարձրորակ տվյալները, չպետք է գերագնահատել:
Ի վերջո, անհրաժեշտ է հետագա ելքային հսկողություն, այդ թվում՝ համեմատելով սինթետիկ տվյալները մարդու կողմից ծանոթագրված իրական տվյալների հետ՝ ստուգելու համար, որ անհամապատասխանություններ չեն ներկայացվել: Չնայած այս խոչընդոտներին, սինթետիկ տվյալները շարունակում են մնալ խոստումնալից ոլորտ:
Այն օգնում է մեզ ստեղծել նոր AI լուծումներ, նույնիսկ երբ իրական աշխարհի տվյալները անհասանելի են: Ամենակարևորն այն է, որ այն ձեռնարկություններին հնարավորություն է տալիս ստեղծել այնպիսի ապրանքներ, որոնք ավելի ընդգրկուն են և ցույց են տալիս իրենց վերջնական սպառողների բազմազանությունը:
Տվյալների վրա հիմնված ապագայում, սակայն, սինթետիկ տվյալները մտադիր են օգնել տվյալների գիտնականներին կատարել նոր և ստեղծագործական առաջադրանքներ, որոնք դժվար կլինի կատարել միայն իրական աշխարհի տվյալների միջոցով:
Եզրափակում
Որոշ դեպքերում, սինթետիկ տվյալները կարող են մեղմել տվյալների դեֆիցիտը կամ համապատասխան տվյալների բացակայությունը ձեռնարկության կամ կազմակերպության ներսում: Մենք նաև նայեցինք, թե որ ռազմավարությունները կարող են օգնել սինթետիկ տվյալների ստեղծմանը և ով կարող է դրանից շահել:
Մենք խոսեցինք նաև սինթետիկ տվյալների հետ առնչվող որոշ դժվարությունների մասին: Առևտրային որոշումներ կայացնելու համար իրական տվյալները միշտ էլ նախընտրելի կլինեն: Այնուամենայնիվ, իրատեսական տվյալները հաջորդ լավագույն տարբերակն են, երբ այդպիսի իրական հում տվյալները հասանելի չեն վերլուծության համար:
Այնուամենայնիվ, պետք է հիշել, որ սինթետիկ տվյալներ արտադրելու համար անհրաժեշտ են տվյալների մոդելավորման լավ տիրապետող տվյալների գիտնականներ: Իրական տվյալների և դրա շրջակայքի մանրակրկիտ ընկալումը նույնպես կարևոր է: Սա կարևոր է համոզվելու համար, որ եթե առկա է, ստացված տվյալները հնարավորինս ճշգրիտ լինեն:
Թողնել գրառում