სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
მოწინავე ანალიტიკისა და მანქანათმცოდნეობის პროგრამების დანერგვა ხდება მონაცემებით, მაგრამ ამ მონაცემებზე წვდომა შეიძლება რთული იყოს აკადემიკოსებისთვის კონფიდენციალურობისა და ბიზნეს პროცედურების გამო.
სინთეზური მონაცემები, რომელთა გაზიარება და გამოყენება შესაძლებელია ისე, რომ რეალური მონაცემები არ შეიძლება, არის პოტენციური ახალი მიმართულება. თუმცა, ეს ახალი სტრატეგია არ არის საშიშროებისა და მინუსების გარეშე, ამიტომ მნიშვნელოვანია, რომ ბიზნესებმა ყურადღებით განიხილონ სად და როგორ იყენებენ თავიანთ რესურსებს.
ხელოვნური ინტელექტის ამჟამინდელ ეპოქაში, ჩვენ ასევე შეგვიძლია განვაცხადოთ, რომ მონაცემები არის ახალი ზეთი, მაგრამ მხოლოდ რამდენიმე მათგანი ზის გუშერზე. აქედან გამომდინარე, ბევრი ადამიანი აწარმოებს საწვავს საკუთარი ხელით, რაც არის ხელმისაწვდომი და ეფექტური. იგი ცნობილია როგორც სინთეზური მონაცემები.
ამ პოსტში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ სინთეზურ მონაცემებს - რატომ უნდა გამოიყენოთ ისინი, როგორ გამოვიმუშავოთ, რა განასხვავებს მას რეალური მონაცემებისგან, რა გამოყენების შემთხვევაში შეუძლია მას და მრავალი სხვა.
მაშ, რა არის სინთეზური მონაცემები?
როდესაც მონაცემთა ნამდვილი ნაკრები არაადეკვატურია ხარისხის, რაოდენობის ან მრავალფეროვნების თვალსაზრისით, სინთეზური მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მოსამზადებლად რეალური ისტორიული მონაცემების ნაცვლად.
როდესაც არსებული მონაცემები არ აკმაყოფილებს ბიზნესის მოთხოვნებს ან აქვს კონფიდენციალურობის რისკები, როდესაც გამოიყენება განვითარებისთვის მანქანა სწავლის მოდელები, სატესტო პროგრამული უზრუნველყოფა ან მსგავსი, სინთეზური მონაცემები შეიძლება იყოს მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტი კორპორატიული AI ძალისხმევისთვის.
მარტივად რომ ვთქვათ, სინთეზური მონაცემები ხშირად გამოიყენება ფაქტობრივი მონაცემების ნაცვლად. უფრო ზუსტად, ეს არის მონაცემები, რომლებიც ხელოვნურად არის მონიშნული და წარმოებულია სიმულაციებით ან კომპიუტერული ალგორითმებით.
სინთეზური მონაცემები არის ინფორმაცია, რომელიც შეიქმნა კომპიუტერული პროგრამის მიერ ხელოვნურად და არა რეალური მოვლენების შედეგად. კომპანიებს შეუძლიათ თავიანთი ტრენინგის მონაცემებს დაამატონ სინთეზური მონაცემები, რათა დაფარონ გამოყენებისა და ზღვარის ყველა სიტუაცია, შეამცირონ მონაცემთა შეგროვების ღირებულება ან დააკმაყოფილონ კონფიდენციალურობის წესები.
ხელოვნური მონაცემები ახლა უფრო ხელმისაწვდომია, ვიდრე ოდესმე, დამუშავების ენერგიისა და მონაცემთა შენახვის მეთოდების გაუმჯობესების წყალობით, როგორიცაა ღრუბელი. სინთეტიკური მონაცემები აუმჯობესებს AI გადაწყვეტილებების შექმნას, რომლებიც უფრო მომგებიანია ყველა საბოლოო მომხმარებლისთვის და ეს უდავოდ კარგი განვითარებაა.
რამდენად მნიშვნელოვანია სინთეზური მონაცემები და რატომ უნდა გამოიყენოთ ისინი?
ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მომზადებისას, დეველოპერებს ხშირად სჭირდებათ მონაცემთა უზარმაზარი ნაკრები ზუსტი მარკირებით. როდესაც ისწავლება უფრო მრავალფეროვანი მონაცემებით, ნეირონული ქსელები შეასრულოს უფრო ზუსტად.
თუმცა, ამ მასიური მონაცემთა ნაკრების შეგროვება და ეტიკეტირება, რომელიც შეიცავს ასობით ან თუნდაც მილიონობით ელემენტს, შეიძლება უსაფუძვლოდ იყოს დრო და ფული. ტრენინგის მონაცემების წარმოების ფასი შეიძლება მნიშვნელოვნად შემცირდეს სინთეზური მონაცემების გამოყენებით. მაგალითად, თუ ხელოვნურად შეიქმნა, სავარჯიშო სურათი, რომელიც 5 დოლარი ღირს, როდესაც შეძენილია ა მონაცემთა მარკირების პროვაიდერი შეიძლება მხოლოდ $0.05 ღირს.
სინთეზურ მონაცემებს შეუძლია შეამსუბუქოს კონფიდენციალურობის შეშფოთება, რომელიც დაკავშირებულია რეალურ სამყაროში წარმოქმნილ პოტენციურად სენსიტიურ მონაცემებთან და ასევე ამცირებს ხარჯებს.
ნამდვილ მონაცემებთან შედარებით, რომლებიც ზუსტად ვერ ასახავს ფაქტების სრულ სპექტრს რეალურ სამყაროზე, ეს შეიძლება დაეხმაროს ცრურწმენების შემცირებას. არაჩვეულებრივი მოვლენების მიწოდებით, რომლებიც წარმოადგენენ დამაჯერებელ შესაძლებლობებს, მაგრამ შეიძლება იყოს რთული ლეგიტიმური მონაცემების მიღება, სინთეზურ მონაცემებს შეუძლიათ უფრო დიდი მრავალფეროვნება შესთავაზონ.
სინთეტიკური მონაცემები შეიძლება იყოს ფანტასტიური თქვენი პროექტისთვის ქვემოთ ჩამოთვლილი მიზეზების გამო:
1. მოდელის სიმტკიცე
მისი შეძენის გარეშე, შედით თქვენი მოდელების უფრო მრავალფეროვან მონაცემებზე. სინთეტიკური მონაცემებით, თქვენ შეგიძლიათ მოამზადოთ თქვენი მოდელი ერთი და იმავე ადამიანის ვარიანტების გამოყენებით სხვადასხვა თმის შეჭრათ, სახის თმით, სათვალეებით, თავის პოზებით და ა. სახეები და გააძლიეროს იგი.
2. მხედველობაში მიიღება კიდეები
დაბალანსებული მონაცემთა ნაკრები უპირატესობას ანიჭებს მანქანურ სწავლებას ალგორითმები. დაფიქრდით სახის ამოცნობის ჩვენს მაგალითზე. მათი მოდელების სიზუსტე გაუმჯობესდებოდა (და ფაქტობრივად, ზოგიერთმა ამ ბიზნესმა სწორედ ეს გააკეთა) და ისინი შექმნიდნენ უფრო მორალურ მოდელს, თუ შექმნიდნენ მუქი ფერის სახეების სინთეტიკურ მონაცემებს მათი მონაცემების ხარვეზების შესავსებად. გუნდებს შეუძლიათ დაფარონ გამოყენების ყველა შემთხვევა, მათ შორის ზღვრული შემთხვევები, სადაც მონაცემები მწირია ან არ არსებობს, სინთეტიკური მონაცემების დახმარებით.
3. მისი მიღება შეიძლება უფრო სწრაფად, ვიდრე „ფაქტობრივი“ მონაცემები
გუნდებს შეუძლიათ სწრაფად შექმნან სინთეზური მონაცემების დიდი რაოდენობა. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა, როდესაც რეალური მონაცემები დამოკიდებულია სპორადულ მოვლენებზე. მაგალითად, იშვიათობის გამო, გუნდებს შეიძლება გაუჭირდეთ საკმარისად რეალური მონაცემების მიღება გზის მძიმე პირობების შესახებ, როდესაც აგროვებენ მონაცემებს თვითმართვადი მანქანისთვის. შრომატევადი ანოტაციის პროცესის დაჩქარების მიზნით, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ დააყენონ ალგორითმები, რათა ავტომატურად დაასახელონ სინთეზური მონაცემები მისი გენერირებისას.
4. ის უზრუნველყოფს მომხმარებლის კონფიდენციალურობის ინფორმაციას
კომპანიებს შეიძლება ჰქონდეთ უსაფრთხოების სირთულეები სენსიტიური მონაცემების დამუშავებისას, რაც დამოკიდებულია ბიზნესსა და მონაცემთა ტიპზე. მაგალითად, პირადი ჯანმრთელობის ინფორმაცია (PHI), ხშირად შედის სტაციონარულ მონაცემებში ჯანდაცვის ინდუსტრიაში და უნდა დამუშავდეს მაქსიმალური უსაფრთხოებით.
იმის გამო, რომ სინთეზური მონაცემები არ შეიცავს ინფორმაციას რეალური ადამიანების შესახებ, კონფიდენციალურობის საკითხები მცირდება. იფიქრეთ სინთეზური მონაცემების ალტერნატივად გამოყენებაზე, თუ თქვენს გუნდს უწევს მონაცემთა კონფიდენციალურობის გარკვეული კანონების დაცვა.
რეალური მონაცემები სინთეტიკური მონაცემების წინააღმდეგ
რეალურ სამყაროში რეალური მონაცემების მიღება ან გაზომვა ხდება. როდესაც ვინმე იყენებს სმარტფონს, ლეპტოპს ან კომპიუტერს, ატარებს მაჯის საათს, წვდება ვებსაიტს ან აკეთებს ონლაინ ტრანზაქციას, ამ ტიპის მონაცემები მყისიერად გენერირდება.
გარდა ამისა, გამოკითხვები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნამდვილი მონაცემების მოსაწოდებლად (ონლაინ და ოფლაინ). ციფრული პარამეტრები წარმოქმნის სინთეზურ მონაცემებს. გარდა იმ ნაწილისა, რომელიც არ იყო მიღებული რეალური მოვლენებისგან, სინთეზური მონაცემები იქმნება ისე, რომ წარმატებით მიბაძავს რეალურ მონაცემებს ფუნდამენტური თვისებების თვალსაზრისით.
სინთეზური მონაცემების, როგორც ფაქტობრივი მონაცემების შემცვლელად გამოყენების იდეა ძალიან იმედისმომცემია, რადგან მისი გამოყენება შესაძლებელია ტრენინგის მონაცემები, რომლებიც მანქანური სწავლების შესახებ მოდელები მოითხოვს. მაგრამ ეს არ არის გარკვეული ხელოვნური ინტელექტი შეუძლია გადაჭრას ყველა საკითხი, რომელიც წარმოიქმნება რეალურ სამყაროში.
გამოყენების შემთხვევაში
სინთეზური მონაცემები სასარგებლოა სხვადასხვა კომერციული მიზნებისთვის, მათ შორის მოდელის ტრენინგის, მოდელის ვალიდაციისა და ახალი პროდუქტების ტესტირებისთვის. ჩვენ ჩამოვთვლით რამდენიმე სექტორს, რომლებმაც გამოიყენეს გზა მანქანათმცოდნეობის მიმართ:
1. ჯანდაცვის
მისი მონაცემების სენსიტიურობის გათვალისწინებით, ჯანდაცვის სექტორი კარგად არის შესაფერისი სინთეზური მონაცემების გამოყენებისთვის. სინთეზური მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას გუნდების მიერ, რათა ჩაწერონ ყველა სახის პაციენტის ფიზიოლოგია, რაც შეიძლება არსებობდეს, რაც ხელს შეუწყობს დაავადების უფრო სწრაფ და ზუსტ დიაგნოზს.
Google-ის მელანომის გამოვლენის მოდელი ამის დამაინტრიგებელი ილუსტრაციაა, რადგან ის აერთიანებს მუქი კანის ტონალობის მქონე ადამიანების სინთეტიკურ მონაცემებს (კლინიკური მონაცემების სფერო, რომელიც სამწუხაროდ ნაკლებად არის წარმოდგენილი), რათა მოდელს ჰქონდეს ეფექტიანი ფუნქციონირების უნარი ყველა სახის კანისთვის.
2. ავტომობილები
სიმულატორებს ხშირად იყენებენ კომპანიები, რომლებიც ქმნიან თვითმართველ მანქანებს შესრულების შესაფასებლად. როდესაც ამინდი მკაცრია, მაგალითად, გზის რეალური მონაცემების შეგროვება შეიძლება იყოს სარისკო ან რთული.
გზებზე რეალურ მანქანებთან პირდაპირ ტესტებზე დაყრდნობა, როგორც წესი, არ არის კარგი იდეა, რადგან ძალიან ბევრი ცვლადია გასათვალისწინებელი მართვის ყველა სხვადასხვა სიტუაციაში.
3. მონაცემთა პორტაბელურობა
იმისათვის, რომ შეძლონ ტრენინგის მონაცემების სხვებისთვის გაზიარება, ორგანიზაციებს სჭირდებათ სანდო და უსაფრთხო მეთოდები. პერსონალური საიდენტიფიკაციო ინფორმაციის (PII) დამალვა მონაცემთა ნაკრების გასაჯაროებამდე კიდევ ერთი დამაინტრიგებელი აპლიკაციაა სინთეზური მონაცემებისთვის. სამეცნიერო კვლევების მონაცემთა ნაკრების, სამედიცინო მონაცემების, სოციოლოგიური მონაცემების და სხვა სფეროების გაცვლა, რომლებიც შეიძლება შეიცავდეს PII-ს, მოიხსენიება როგორც კონფიდენციალურობის შენარჩუნების სინთეზური მონაცემები.
4. უსაფრთხოების
ორგანიზაციები უფრო უსაფრთხოა სინთეზური მონაცემების წყალობით. რაც შეეხება ჩვენი სახის ამოცნობის მაგალითს, თქვენ შეიძლება გაეცნოთ ფრაზას „ღრმა ყალბი“, რომელიც აღწერს შეთითხნილ ფოტოებსა და ვიდეოებს. ღრმა ყალბი შეიძლება დამზადდეს ბიზნესის მიერ საკუთარი სახის ამოცნობისა და უსაფრთხოების სისტემების შესამოწმებლად. სინთეზური მონაცემები ასევე გამოიყენება ვიდეო მეთვალყურეობაში, რათა მოამზადონ მოდელები უფრო სწრაფად და იაფად.
სინთეტიკური მონაცემები და მანქანათმცოდნეობა
მყარი და სანდო მოდელის შესაქმნელად, მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები საჭიროებს მნიშვნელოვან რაოდენობას მონაცემთა დასამუშავებლად. სინთეზური მონაცემების არარსებობის შემთხვევაში, მონაცემთა ასეთი დიდი მოცულობის წარმოება რთული იქნება.
ისეთ სფეროებში, როგორიცაა კომპიუტერული ხედვა ან გამოსახულების დამუშავება, სადაც მოდელების განვითარებას ხელს უწყობს ადრეული სინთეზური მონაცემების შემუშავება, ეს შეიძლება იყოს ძალიან მნიშვნელოვანი. ახალი განვითარება სურათების ამოცნობის სფეროში არის გენერაციული წინააღმდეგობრივი ქსელების (GANs) გამოყენება. ჩვეულებრივ შედგება ორი ქსელისაგან: გენერატორი და დისკრიმინატორი.
მიუხედავად იმისა, რომ დისკრიმინატორის ქსელი მიზნად ისახავს განასხვავოს რეალური ფოტოები ყალბი ფოტოებისგან, გენერატორის ქსელი ფუნქციონირებს სინთეზური სურათების შესაქმნელად, რომლებიც ბევრად უფრო ჰგავს რეალურ სურათებს.
მანქანათმცოდნეობაში, GAN არის ნერვული ქსელების ოჯახის ქვეჯგუფი, სადაც ორივე ქსელი მუდმივად სწავლობს და ვითარდება ახალი კვანძებისა და შრეების დამატებით.
სინთეზური მონაცემების შექმნისას, თქვენ გაქვთ შესაძლებლობა შეცვალოთ გარემო და მონაცემთა ტიპი, როგორც საჭიროა მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად. მიუხედავად იმისა, რომ სინთეტიკური მონაცემების სიზუსტე ადვილად მიიღწევა ძლიერი ქულით, ეტიკეტირებული რეალურ დროში მონაცემების სიზუსტე ზოგჯერ შეიძლება ძალიან ძვირი იყოს.
როგორ შეგიძლიათ სინთეზური მონაცემების გენერირება?
სინთეზური მონაცემთა შეგროვების შესაქმნელად გამოყენებული მიდგომები შემდეგია:
სტატისტიკური განაწილების საფუძველზე
ამ შემთხვევაში გამოყენებული სტრატეგია არის რიცხვების აღება განაწილებიდან ან ფაქტობრივი სტატისტიკური განაწილებების დათვალიერება, რათა შეიქმნას ყალბი მონაცემები, რომლებიც შესადარებლად გამოიყურება. ზოგიერთ შემთხვევაში რეალური მონაცემები შეიძლება სრულიად არ იყოს.
მონაცემთა მეცნიერს შეუძლია შექმნას მონაცემთა ბაზა, რომელიც შეიცავს ნებისმიერი განაწილების შემთხვევით ნიმუშს, თუ მას ღრმად აქვს გააზრებული სტატისტიკური განაწილება რეალურ მონაცემებში. ნორმალური განაწილება, ექსპონენციალური განაწილება, ხი-კვადრატის განაწილება, ლოგინორმალური განაწილება და სხვა არის სტატისტიკური ალბათობის განაწილების რამდენიმე მაგალითი, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამისათვის.
მონაცემთა მეცნიერის გამოცდილება სიტუაციასთან დაკავშირებით მნიშვნელოვან გავლენას მოახდენს მომზადებული მოდელის სიზუსტეზე.
მოდელის მიხედვით
ეს ტექნიკა აყალიბებს მოდელს, რომელიც ითვალისწინებს დაკვირვებულ ქცევას, სანამ გამოიყენებს ამ მოდელის შემთხვევითი მონაცემების გენერირებას. არსებითად, ეს გულისხმობს რეალური მონაცემების მორგებას ცნობილი განაწილების მონაცემებზე. მონტე კარლოს მიდგომა კორპორაციებმა შეიძლება გამოიყენონ ყალბი მონაცემების შესაქმნელად.
გარდა ამისა, დისტრიბუციები ასევე შეიძლება დამონტაჟდეს გამოყენებით მანქანათმცოდნეობის მოდელები გადაწყვეტილების ხეების მსგავსად. მონაცემთა მეცნიერები თუმცა, ყურადღება უნდა მიაქციოთ პროგნოზს, რადგან გადაწყვეტილების ხეები, როგორც წესი, ზედმეტად ჯდება მათი სიმარტივისა და სიღრმის გაფართოების გამო.
ღრმა სწავლით
ღრმა სწავლება მოდელები, რომლებიც იყენებენ Variational Autoencoder (VAE) ან Generative Adversarial Network (GAN) მოდელებს სინთეზური მონაცემების შესაქმნელად ორი გზაა. უკონტროლო მანქანური სწავლის მოდელები მოიცავს VAE-ებს.
ისინი შედგება ენკოდერებისგან, რომლებიც ამცირებენ და აკომპლექტებენ ორიგინალურ მონაცემებს, და დეკოდერებისგან, რომლებიც ამოწმებენ ამ მონაცემებს რეალური მონაცემების წარმოდგენის მიზნით. შეყვანისა და გამომავალი მონაცემების მაქსიმალურად იდენტური შენარჩუნება VAE-ის ძირითადი მიზანია. ორი დაპირისპირებული ნერვული ქსელი არის GAN მოდელები და საპირისპირო ქსელები.
პირველი ქსელი, რომელიც ცნობილია როგორც გენერატორი ქსელი, პასუხისმგებელია ყალბი მონაცემების წარმოებაზე. დისკრიმინატორის ქსელი, მეორე ქსელი, მუშაობს შექმნილი სინთეზური მონაცემების შედარებით რეალურ მონაცემებთან, რათა დადგინდეს, არის თუ არა მონაცემთა ნაკრები თაღლითური. დისკრიმინატორი აფრთხილებს გენერატორს, როდესაც ის აღმოაჩენს ყალბ მონაცემთა ბაზას.
დისკრიმინატორისთვის მიწოდებული მონაცემების შემდეგი ჯგუფი შემდგომში შეცვლილია გენერატორის მიერ. შედეგად, დისკრიმინატორი დროთა განმავლობაში უმჯობესდება ყალბი მონაცემთა ნაკრების გამოვლენისას. ამ ტიპის მოდელი ხშირად გამოიყენება ფინანსურ სექტორში თაღლითობის გამოსავლენად, ასევე ჯანდაცვის სექტორში სამედიცინო გამოსახულების მისაღებად.
მონაცემთა გაძლიერება არის განსხვავებული მეთოდი, რომელსაც მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ მეტი მონაცემების შესაქმნელად. თუმცა, ის არ უნდა შეცდეს ყალბ მონაცემებთან. მარტივად რომ ვთქვათ, მონაცემთა გაძლიერება არის ახალი მონაცემების დამატების აქტი ნამდვილ მონაცემთა ბაზაში, რომელიც უკვე არსებობს.
რამდენიმე სურათის შექმნა ერთი სურათიდან, მაგალითად, ორიენტაციის, სიკაშკაშის, გადიდების და სხვათა რეგულირებით. ზოგჯერ, ფაქტობრივი მონაცემების ნაკრები გამოიყენება მხოლოდ პერსონალური ინფორმაციის დარჩენით. მონაცემთა ანონიმიზაცია არის ეს, და ასეთი მონაცემების ნაკრები ასევე არ უნდა ჩაითვალოს სინთეზურ მონაცემად.
სინთეტიკური მონაცემების გამოწვევები და შეზღუდვები
მიუხედავად იმისა, რომ სინთეზურ მონაცემებს აქვს სხვადასხვა სარგებელი, რაც შეიძლება დაეხმაროს ფირმებს მონაცემთა მეცნიერების საქმიანობაში, მას ასევე აქვს გარკვეული შეზღუდვები:
- მონაცემთა საიმედოობა: საყოველთაოდ ცნობილია, რომ მანქანათმცოდნეობის/ღრმა სწავლის ყველა მოდელი ისეთივე კარგია, როგორც მასში მიღებული მონაცემები. ამ კონტექსტში სინთეზური მონაცემების ხარისხი მტკიცედ არის დაკავშირებული შეყვანის მონაცემების ხარისხთან და მონაცემთა წარმოებისთვის გამოყენებულ მოდელთან. მნიშვნელოვანია იმის უზრუნველყოფა, რომ არ არსებობს მიკერძოება წყაროს მონაცემებში, რადგან ეს შეიძლება ძალიან მკაფიოდ იყოს ასახული სინთეზურ მონაცემებში. გარდა ამისა, რაიმე პროგნოზის გაკეთებამდე უნდა დადასტურდეს და დადასტურდეს მონაცემთა ხარისხი.
- მოითხოვს ცოდნას, ძალისხმევას და დროს: მიუხედავად იმისა, რომ სინთეზური მონაცემების შექმნა შეიძლება იყოს უფრო მარტივი და იაფი, ვიდრე ნამდვილი მონაცემების შექმნა, მას გარკვეული ცოდნა, დრო და ძალისხმევა სჭირდება.
- ანომალიების გამეორება: რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების სრულყოფილი რეპლიკა შეუძლებელია; სინთეზურ მონაცემებს მხოლოდ მისი მიახლოება შეუძლია. მაშასადამე, რეალურ მონაცემებში არსებული ზოგიერთი გამონაკლისი შეიძლება არ იყოს დაფარული სინთეზური მონაცემებით. მონაცემთა ანომალიები უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე ტიპიური მონაცემები.
- წარმოების კონტროლი და ხარისხის უზრუნველყოფა: სინთეზური მონაცემები გამიზნულია რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების გასამეორებლად. მონაცემთა ხელით გადამოწმება ხდება აუცილებელი. აუცილებელია მონაცემთა სიზუსტის გადამოწმება მანამ, სანამ ის ჩაერთვება მანქანათმცოდნეობის/ღრმა სწავლის მოდელებში რთული მონაცემთა ნაკრებისთვის, რომელიც შექმნილია ავტომატურად ალგორითმების გამოყენებით.
- მომხმარებელი კავშირი: ვინაიდან სინთეზური მონაცემები ახალი კონცეფციაა, ყველა არ იქნება მზად, დაიჯეროს მისით გაკეთებული პროგნოზები. ეს მიუთითებს იმაზე, რომ მომხმარებლის მიმღებლობის გაზრდის მიზნით, პირველ რიგში აუცილებელია სინთეზური მონაცემების სარგებლიანობის ცოდნის ამაღლება.
მომავალი
წინა ათწლეულში სინთეზური მონაცემების გამოყენება მკვეთრად გაიზარდა. მიუხედავად იმისა, რომ ეს დაზოგავს კომპანიებს დროსა და ფულს, ეს არ არის ნაკლოვანებების გარეშე. მას არ გააჩნია გარე ნიშნები, რომლებიც ბუნებრივად გვხვდება რეალურ მონაცემებში და კრიტიკულია ზოგიერთ მოდელში სიზუსტისთვის.
ასევე აღსანიშნავია, რომ სინთეზური მონაცემების ხარისხი ხშირად დამოკიდებულია შეყვანის მონაცემებზე, რომლებიც გამოიყენება შესაქმნელად; შეყვანის მონაცემების მიკერძოება შეიძლება სწრაფად გავრცელდეს სინთეზურ მონაცემებში, ამიტომ მაღალი ხარისხის მონაცემების ამოსავალ წერტილად არჩევა არ უნდა იყოს გადაჭარბებული.
და ბოლოს, მას სჭირდება შემდგომი გამომავალი კონტროლი, მათ შორის სინთეზური მონაცემების შედარება ადამიანის მიერ ანოტირებულ რეალურ მონაცემებთან, რათა შეამოწმოს, რომ შეუსაბამობები არ არის დანერგილი. მიუხედავად ამ დაბრკოლებებისა, სინთეზური მონაცემები პერსპექტიულ სფეროდ რჩება.
ის გვეხმარება შევქმნათ ახალი AI გადაწყვეტილებები მაშინაც კი, როდესაც რეალურ სამყაროში მონაცემები მიუწვდომელია. რაც მთავარია, ის საშუალებას აძლევს საწარმოებს შექმნან პროდუქტები, რომლებიც უფრო ინკლუზიურია და მიუთითებს მათი საბოლოო მომხმარებლების მრავალფეროვნებაზე.
თუმცა, მონაცემებზე ორიენტირებულ მომავალში, სინთეზური მონაცემები აპირებს დაეხმაროს მონაცემთა მეცნიერებს ახალი და კრეატიული ამოცანების შესრულებაში, რომელთა შესრულებაც რთული იქნება მხოლოდ რეალური მონაცემებით.
დასკვნა
ზოგიერთ შემთხვევაში, სინთეზურ მონაცემებს შეუძლია შეამსუბუქოს მონაცემთა დეფიციტი ან შესაბამისი მონაცემების ნაკლებობა ბიზნესის ან ორგანიზაციის შიგნით. ჩვენ ასევე განვიხილეთ, თუ რომელ სტრატეგიებს შეუძლიათ ხელი შეუწყონ სინთეზური მონაცემების გენერირებას და ვის შეუძლია მისგან მოგება.
ჩვენ ასევე ვისაუბრეთ იმ სირთულეებზე, რომლებიც წარმოიქმნება სინთეზურ მონაცემებთან ურთიერთობისას. კომერციული გადაწყვეტილების მიღებისთვის, რეალურ მონაცემებს ყოველთვის უპირატესობა ექნება. თუმცა, რეალისტური მონაცემები არის შემდეგი საუკეთესო ვარიანტი, როდესაც ასეთი ჭეშმარიტი ნედლეული მონაცემები არ არის ხელმისაწვდომი ანალიზისთვის.
ამასთან, უნდა გვახსოვდეს, რომ სინთეზური მონაცემების წარმოებისთვის საჭიროა მონაცემთა მეცნიერები, რომლებსაც აქვთ მონაცემთა მოდელირების მყარი გაგება. ასევე აუცილებელია რეალური მონაცემებისა და მისი გარემოს საფუძვლიანი გააზრება. ეს აუცილებელია იმისათვის, რომ დარწმუნდეთ, რომ, თუ ეს შესაძლებელია, წარმოებული მონაცემები მაქსიმალურად ზუსტია.
დატოვე პასუხი