ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸವಾಲುಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಆ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವು ಶೈಕ್ಷಣಿಕರಿಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊಸ ನಿರ್ದೇಶನವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಹೊಸ ತಂತ್ರವು ಅಪಾಯಗಳು ಅಥವಾ ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
AI ಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವು ಹೊಸ ತೈಲ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಆಯ್ದ ಕೆಲವರು ಮಾತ್ರ ಗುಷರ್ನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತಿದ್ದಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬಹಳಷ್ಟು ಜನರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಇಂಧನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅದು ಕೈಗೆಟುಕುವ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ-ನೀವು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಯಾವುದು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಅದು ಯಾವ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನಾವು ವಿವರವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಅಸಮರ್ಪಕವಾದಾಗ, ನೈಜ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದ ಬದಲಿಗೆ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಪಾರದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಿದಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಥವಾ ಹಾಗೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ AI ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಕೃತಕವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಡೇಟಾ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ನೈಜ ಘಟನೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೃತಕವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಿಂದ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ನಂತಹ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಕೃತಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಈಗ ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲಾ ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾದ AI ಪರಿಹಾರಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?
AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಸಿದಾಗ, ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಮಿಲಿಯನ್ಗಟ್ಟಲೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಈ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಿದರೆ, ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದಾಗ $5 ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಒದಗಿಸುವವರು ಕೇವಲ $0.05 ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಬಗ್ಗೆ ಸತ್ಯಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವರ್ಣಪಟಲವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತೋರಿಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆದರೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಡೆಯಲು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಅದ್ಭುತವಾದ ಫಿಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು:
1. ಮಾದರಿಯ ದೃಢತೆ
ಅದನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳದೆಯೇ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಹೇರ್ಕಟ್ಸ್, ಮುಖದ ಕೂದಲು, ಕನ್ನಡಕ, ತಲೆಯ ಭಂಗಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು, ಜೊತೆಗೆ ಚರ್ಮದ ಟೋನ್, ಜನಾಂಗೀಯ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಮೂಳೆ ರಚನೆ, ನಸುಕಂದು ಮಚ್ಚೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅನನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಮುಖಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು.
2. ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ
ಸಮತೋಲನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಅವರ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಈ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ), ಮತ್ತು ಅವರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬಲು ಕಪ್ಪು-ಚರ್ಮದ ಮುಖಗಳ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದ್ದರೆ ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ನೈತಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಡೇಟಾ ವಿರಳವಾಗಿರುವ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ತಂಡಗಳು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದು.
3. ಇದು "ವಾಸ್ತವ" ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು
ತಂಡಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಜ ಜೀವನದ ಡೇಟಾವು ವಿರಳ ಘಟನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ ತೀವ್ರ ರಸ್ತೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ತಂಡಗಳು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವರ ಅಪರೂಪದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ. ಪ್ರಯಾಸಕರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಂತೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಹಾಕಬಹುದು.
4. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಕಂಪನಿಗಳು ಭದ್ರತಾ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿ (PHI), ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಒಳರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಭದ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ನಿಜವಾದ ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಬೇಕಾದರೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ನೈಜ ಡೇಟಾ Vs ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ
ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾರಾದರೂ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್, ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಕೈಗಡಿಯಾರವನ್ನು ಧರಿಸಿದಾಗ, ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಆನ್ಲೈನ್ ವಹಿವಾಟು ನಡೆಸಿದಾಗ, ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು (ಆನ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು ಆಫ್ಲೈನ್). ಡಿಜಿಟಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಯಾವುದೇ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಪಡೆಯದ ಭಾಗವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲಭೂತ ಗುಣಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನುಕರಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕಲ್ಪನೆಯು ಬಹಳ ಭರವಸೆಯಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದರೆ ಅದು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ವಾಸ್ತವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ, ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ದಾರಿ ತೋರಿದ ಕೆಲವು ವಲಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ:
1. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ
ಅದರ ಡೇಟಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಗೆ ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಂಡಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೀತಿಯ ರೋಗಿಯ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ರೋಗಗಳ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Google ನ ಮೆಲನೋಮ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯು ಇದರ ಜಿಜ್ಞಾಸೆಯ ನಿದರ್ಶನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಚರ್ಮದ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಗಾಢವಾದ ಚರ್ಮದ ಟೋನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು (ವಿಷಾದನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾದ ಪ್ರದೇಶ) ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
2. ವಾಹನಗಳು
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಹವಾಮಾನವು ಕಠಿಣವಾದಾಗ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೈಜ ರಸ್ತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಥವಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ರಸ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೈವ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳ್ಳೆಯದಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ಡ್ರೈವಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹಲವಾರು ಅಸ್ಥಿರಗಳಿವೆ.
3. ಡೇಟಾದ ಪೋರ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ
ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (PII) ಮರೆಮಾಡುವುದು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತೊಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾ, ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು PII ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಭದ್ರತಾ
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದಿಂದಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನಮ್ಮ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯ ಕುರಿತು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ನೀವು "ಡೀಪ್ ಫೇಕ್" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಟೆಡ್ ಫೋಟೋಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಆಳವಾದ ನಕಲಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗದ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ವೀಡಿಯೊ ಕಣ್ಗಾವಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ
ಘನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಥವಾ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಂತಹ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಆರಂಭಿಕ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಬೆಳವಣಿಗೆಯೆಂದರೆ ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ (GANs) ಬಳಕೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ: ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್.
ತಾರತಮ್ಯದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೈಜ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ನಕಲಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುವ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಜನರೇಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, GAN ಗಳು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕುಟುಂಬದ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೊಸ ನೋಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಡೇಟಾದ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಬಲವಾದ ಸ್ಕೋರ್ನೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಬಹುದು?
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ತಂತ್ರವು ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಕಾಣುವ ತಪ್ಪು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಜವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ ಡೇಟಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು.
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಯು ನಿಜವಾದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಆಳವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಯಾವುದೇ ವಿತರಣೆಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆ, ಘಾತೀಯ ವಿತರಣೆ, ಚಿ-ಚದರ ವಿತರಣೆ, ಲಾಗ್ನಾರ್ಮಲ್ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವು ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಅನುಭವದ ಮಟ್ಟವು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ
ಈ ತಂತ್ರವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಗಮನಿಸಿದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಇದು ತಿಳಿದಿರುವ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಡೇಟಾಗೆ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಂತರ ನಕಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಗಮಗಳು ಬಳಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳಂತೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಗಮನ ಕೊಡಬೇಕು, ಆದರೂ ನಿರ್ಧಾರದ ಮರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವುಗಳ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಆಳದ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ವಿಭಿನ್ನ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ (VAE) ಅಥವಾ ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (GAN) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು VAEಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಅವು ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವ ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಡಿಕೋಡರ್ಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು VAE ಯ ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಎದುರಾಳಿ ನರ ಜಾಲಗಳೆಂದರೆ GAN ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿರೋಧಿ ಜಾಲಗಳು.
ಜನರೇಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮೊದಲ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನಕಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್, ಎರಡನೇ ನೆಟ್ವರ್ಕ್, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮೋಸವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಕಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಾಗ ತಾರತಮ್ಯಕಾರರು ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ತಾರತಮ್ಯಕಾರರಿಗೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಕೆಳಗಿನ ಬ್ಯಾಚ್ ಡೇಟಾವು ತರುವಾಯ ಜನರೇಟರ್ನಿಂದ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ತಾರತಮ್ಯಕಾರರು ಬೋಗಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗುತ್ತಾರೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಯು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಕಲಿ ಡೇಟಾ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಭಾವಿಸಬಾರದು. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಒಂದು ಚಿತ್ರದಿಂದ ಹಲವಾರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ಹೊಳಪು, ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಇದು, ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವಿವಿಧ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಇದು ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:
- ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ/ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯು ಅದು ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾದಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗೆ ಬಲವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಮೂಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಯಾವುದೇ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
- ಜ್ಞಾನ, ಶ್ರಮ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸರಳ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಜ್ಞಾನ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು: ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪ್ರತಿರೂಪವು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಅದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೈಜ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಕೆಲವು ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳಗೊಳ್ಳದಿರಬಹುದು. ಡೇಟಾ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.
- ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ/ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅದರೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಿದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನಂಬಲು ಎಲ್ಲರೂ ಸಿದ್ಧರಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮೊದಲು ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಫ್ಯೂಚರ್
ಹಿಂದಿನ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಯು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಂಪನಿಗಳ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅದರ ನ್ಯೂನತೆಗಳಿಲ್ಲ. ಇದು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಬಳಸುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ; ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹರಡಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಬಾರದು.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಇದಕ್ಕೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕೃತಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ. ಈ ಅಡೆತಡೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಭರವಸೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ನವೀನ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಇದು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಅಂತಿಮ ಗ್ರಾಹಕರ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮತ್ತು ಸೂಚಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಕಾದಂಬರಿ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಪಾರ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾ ಕೊರತೆ ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ತಂತ್ರಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಯಾರು ಲಾಭ ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ನಾವು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಬರುವ ಕೆಲವು ತೊಂದರೆಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ನಾವು ಮಾತನಾಡಿದ್ದೇವೆ. ವಾಣಿಜ್ಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ನೈಜ ಡೇಟಾ ಯಾವಾಗಲೂ ಒಲವು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ನಿಜವಾದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ವಾಸ್ತವಿಕ ಡೇಟಾವು ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಘನ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಬೇಕು. ನೈಜ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅದರ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರಹಿಕೆ ಸಹ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ