ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅವರು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಪರಿಗಣನೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದ ಸರಿಯಾದ ಬದಲಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದು ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿರಬೇಕು. ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಪರೀಕ್ಷಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನೀವು ಅಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ ಮತ್ತು AI ಯುಗದಲ್ಲಿ ಅವು ಏಕೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಡೇಟಾ. ಇದು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ರಚಿತ ಪ್ರತಿಕೃತಿಯಾಗಿದೆ.
ಸುಧಾರಿತ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಬ್ಬರು ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅವರು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ ಮೂಲ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ನೀವು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ:
- ಡೇಟಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕು.
- ತೋರಿಕೆಯ ಆದರೆ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ತಂತ್ರ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯ ಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಸೇರಿವೆ.
- ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಮಗ್ರ ಅರಿವು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಡಿಕ್ಲೇರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದವುಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವವರಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಅಷ್ಟೇ ಅವಶ್ಯಕ.
ಈ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ನೈಜ ವಿಷಯದ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ. ಇದು ಸುವಾಸನೆಯ, ಕ್ಯಾಲೋರಿ-ಮುಕ್ತ ಕೇಕ್ನಂತಿದೆ. ಇದು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ನೀವು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಕೆಲವು ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆ ಇದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಉನ್ನತ ಪರಿಗಣನೆಯಾದಾಗ, ಅದು ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.
AI-ರಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉಪಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ತಂತ್ರವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- ML ಆಧಾರಿತ Uber ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಟೆಸ್ಲಾ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಸ್.
- ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು.
- ಹಣಕಾಸು ವಲಯದಲ್ಲಿ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಹೊಸ ಮೋಸದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಅಮೆಜಾನ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಲೆಕ್ಸಾದ ಭಾಷಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಿದೆ.
- ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಮೇರಿಕನ್ ಎಕ್ಸ್ಪ್ರೆಸ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ವಿಧಗಳು
ಮೂಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಂಡು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ವಿಧವಾಗಿದೆ:
- ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ
- ಭಾಗಶಃ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ
- ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ
1. ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ
ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್ ನೈಜ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಊಹಿಸಲಾದ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ, ಗೌಪ್ಯತೆ-ರಕ್ಷಿತ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾದ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದರೆ, ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಸರಣಿಯನ್ನು ಅದೇ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸರಣಿಯನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ಉಳಿದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ಆಪಾದನೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಎರಡು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ.
ಡೇಟಾವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ನೈಜ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಈ ತಂತ್ರವು ಡೇಟಾದ ಸತ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಭಾಗಶಃ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ
ಈ ಡೇಟಾವು ಕೆಲವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾನ್ಯತೆಯ ಗಣನೀಯ ಅಪಾಯವಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಸದಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಈ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಭಾಗಶಃ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಹು ಆಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತುಂಬಲು ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು.
3. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ
ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ನಕಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ನೈಜ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರತಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ದಾಖಲೆಗಾಗಿ ಅದರಲ್ಲಿರುವ ಸಮೀಪ-ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಎರಡು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸೇರಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಇತರ ಎರಡಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ತಂತ್ರಗಳು
ಅನೇಕ ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ಯಂತ್ರದಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. ಈಗ ಅದು ಪಕ್ವವಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
1. ವಿತರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ
ಯಾವುದೇ ನೈಜ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಿತರಣೆಯು ಹೇಗೆ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯ, ಘಾತೀಯ, ಚಿ-ಚೌಕ, t, ಲಾಗ್ನಾರ್ಮಲ್ ಮತ್ತು ಏಕರೂಪ ಸೇರಿದಂತೆ ಯಾವುದೇ ವಿತರಣೆಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಮೌಲ್ಯವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ತಿಳಿದಿರುವ ವಿತರಣೆಗೆ ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಡೇಟಾ
ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಇದ್ದಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ನೈಜ ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಿಟ್ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಿಳಿದಿರುವ ವಿತರಣೆಗೆ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನವು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದಾದರೂ, ಕಂಪನಿಯ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಫಿಟ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಬಳಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಣೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು.
ನಿರ್ಧಾರ ವೃಕ್ಷಗಳಂತಹ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಲ್ಲದ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಬಹು-ಮಾದರಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ವಿತರಣೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಳವಡಿಸಿದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮಿತಿಮೀರಿದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ತಾಜಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
3. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
ವಿಭಿನ್ನ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ (VAE) ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (GAN) ನಂತಹ ಆಳವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್
VAE ಎನ್ನುವುದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡರ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಡಿಕೋಡರ್ ನಂತರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಬೋಧಿಸುವುದು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
GAN ಮಾದರಿಯು ಎರಡು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯ.
ಜನರೇಟರ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ತಾರತಮ್ಯವು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಜ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು
ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ
ಕೆಳಗೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಡೆದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಇದು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿರುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅಥವಾ ವಹಿವಾಟಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
- AI ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ: ಇದು ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ರಚನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪೂರೈಕೆದಾರ.
- ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ: ಇದು AI, ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪರಿಹಾರದ ಪೂರೈಕೆದಾರ.
- ದಿವೆಪಾಲೆ: ಇದು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶದಂತೆಯೇ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ 'ಟ್ವಿನ್' ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ ಜೆಮಿನೈನ ಪೂರೈಕೆದಾರ.
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ
ಕೆಳಗೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ವಿಚಕ್ಷಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸರಕುಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
- ಡೇಟಾಜೆನ್: ಇದು ವಿಷುಯಲ್ AI ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ 3D ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ನ್ಯೂರೋಲ್ಯಾಬ್ಸ್: ನ್ಯೂರೋಲ್ಯಾಬ್ಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಪೂರೈಕೆದಾರ.
- ಸಮಾನಾಂತರ ಡೊಮೇನ್: ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಿಸ್ಟಂ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಪೂರೈಕೆದಾರ.
- ಕಾಗ್ನಟಾ: ಇದು ADAS ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಪೂರೈಕೆದಾರ.
- ಬೈಫ್ರಾಸ್ಟ್: ಇದು 3D ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ API ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸವಾಲುಗಳು
ಇದು ಸುದೀರ್ಘ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಗಮನಾರ್ಹ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ.
ಇಲ್ಲಿ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು:
- ನೈಜ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಕಲಿಸುವಾಗ ಬಹಳಷ್ಟು ದೋಷಗಳು ಇರಬಹುದು.
- ಅದರ ಮೆತುವಾದ ಸ್ವಭಾವವು ಅದರ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಸರಳೀಕೃತ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಗುಪ್ತ ದೋಷಗಳು ಇರಬಹುದು.
- ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಕೆಲವು ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಜನರ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ-ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಗಾತ್ರದ-ಫಿಟ್ಸ್-ಎಲ್ಲ ಉತ್ತರವಾಗಿರದಿರಬಹುದು.
ಇದಲ್ಲದೆ, ತಂತ್ರಕ್ಕೆ AI/ML ಮೂಲಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂತರ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾ.
ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಇದು ನವೀನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇತರ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುವ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ.
ಇಂದು, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಸಹಬಾಳ್ವೆ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು.
ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಎರಡರ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾದ ಡೇಟಾ-ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ!
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ