Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
Lêkolîner û zanyarên daneyê bi gelemperî bi şert û mercên ku tê de an ne xwediyê daneya rastîn in an jî ji ber nepenîtiyê an nepenîtiyê nikaribin wê bikar bînin.
Ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê, hilberîna daneya sentetîk tê bikar anîn da ku li şûna daneya rastîn hilberîne.
Ji bo ku algorîtma bi rêkûpêk tevbigerin, guheztina guncan a daneyên rastîn hewce ye, ku divê di karakterê xwe de jî realîst be. Hûn dikarin daneyên wusa ji bo domandina nepenîtiyê, pergalên ceribandinê, an hilberîna daneyên perwerdehiyê ji bo algorîtmayên fêrbûna makîneyê bikar bînin.
Ka em bi hûrgulî hilberîna daneya sentetîk bikolin û bibînin ka çima ew di temenê AI-ê de girîng in.
Daneyên sentetîk çi ye?
Daneyên sentetîk daneya şirovekirî ye ku ji hêla simulasyonên komputer an algorîtmayan ve wekî cîhgirek daneyên cîhana rastîn têne çêkirin. Ew kopiyek daneyên rastîn ên ku ji hêla îstîxbarata sûnî ve hatî çêkirin e.
Meriv dikare bi karanîna algorîtmayên AI-ê yên pêşkeftî şêwaz û pîvanên daneyê bikar bîne. Ew dikarin jimareyek bêsînor a daneya sentetîk biafirînin ku ji hêla îstatîstîkî ve nûnertiya daneyên perwerdehiya orîjînal e piştî ku ew perwerde bibin.
Cûreyek nêzîkatî û teknolojiyên ku dikarin ji me re bibin alîkar ku daneyên sentetîk biafirînin hene û hûn dikarin di cûrbecûr sepanan de bikar bînin.
Nermalava hilberîna daneyê pir caran hewce dike:
- Metadata depoya daneyê, ji bo ku divê daneyên sentetîk werin afirandin.
- Teknîkî ji bo afirandina nirxên maqûl lê xeyalî. Nimûne navnîşên nirx û vegotinên birêkûpêk hene.
- Hişmendiya berfireh a hemî têkiliyên daneyê, yên ku di asta databasê de hatine ragihandin û her weha yên ku di asta koda serîlêdanê de têne kontrol kirin.
Bi heman rengî pêdivî ye ku meriv modelê rast bike û aliyên behreyî yên daneyên rastîn bi yên ku ji hêla modelê ve têne hilberandin berhev bikin.
Van daneyên danûstendinê yên xeyalî hemî nirxa tiştê rastîn hene, lê yek ji daneyên hesas tune. Ew mîna kekek dilxweş, bê kalorî ye. Ew bi rastî cîhana rastîn nîşan dide.
Wekî encamek, hûn dikarin wê bikar bînin ku daneyên cîhana rastîn biguhezînin.
Girîngiya Daneyên sentetîk
Daneyên sentetîk xwedî taybetmendiyên ku li gorî hin daxwaz an rewşên ku wekî din di daneya cîhana rastîn de ne amade bin hene. Gava ku kêmbûna daneya ji bo ceribandinê hebe an dema ku nepenî girîngiyek sereke ye, ew xilas dibe.
Daneyên ku ji hêla AI-ê ve hatî hilberandin adaptable, ewledar û hêsan in ku têne hilanîn, danûstandin û avêtin. Teknîka senteza daneyê ji bo binesazkirin û başkirina daneya orîjînal maqûl e.
Wekî encamek, ew ji bo karanîna wekî daneyên ceribandinê û daneyên perwerdehiya AI-ê îdeal e.
- Ji bo hînkirina ML-based Uber û Otombîlên Tesla yên xwe-ajotinê.
- Di pîşesaziyên bijîjkî û tenduristiyê de, ji bo nirxandina nexweşî û rewşên taybetî yên ku daneyên rastîn tune ne.
- Tespîtkirin û parastina sextekariyê di sektora darayî de girîng e. Bi karanîna wê, hûn dikarin bûyerên nû yên xapînok lêkolîn bikin.
- Amazon bi karanîna daneyên sentetîk pergala zimanê Alexa perwerde dike.
- American Express daneyên darayî yên sentetîk bikar tîne da ku tespîtkirina sextekariyê baştir bike.
Cureyên Daneyên sentetîk
Daneyên sentetîk bi rasthatinî bi mebesta veşartina agahdariya taybet a hesas di heman demê de agahdariya statîstîkî ya li ser taybetmendiyên di daneya orîjînal de têne afirandin.
Ew bi gelemperî sê celeb e:
- Daneyên bi tevahî sentetîk
- Daneyên bi qismî sentetîk
- Daneyên sentetîk Hybrid
1. Daneyên bi tevahî sentetîk
Ev dane bi tevahî hatî çêkirin û daneyên orîjînal tune.
Bi gelemperî, hilberînerê daneyê ji bo vî rengî dê fonksiyonên dendikê yên taybetmendiyên di daneyên rastîn de nas bike û pîvanên wan texmîn bike. Dûv re, ji fonksiyonên danûstendinê yên pêşbînkirî, rêzikên nepenî-parastî ji bo her taybetmendiyê bi rengekî rast têne afirandin.
Ger tenê çend taybetmendiyên daneyên rastîn werin bijartin ku bi wê re bêne guheztin, rêzikên parastî yên van taybetmendiyan bi taybetmendiyên mayî yên daneyên rastîn ve têne nexşandin da ku rêzikên parastî û rastîn di heman rêzê de rêz bikin.
Teknolojiyên Bootstrap û pirhejmar du rêbazên kevneşopî ne ji bo hilberîna daneyên bi tevahî sentetîk.
Ji ber ku dane bi tevahî sentetîk e û daneyên rastîn tune, ev stratejî bi pêbaweriya rastiya daneyê parastina nepenîtiyê ya hêja peyda dike.
2. Daneyên bi qismî sentetîk
Ev dane tenê nirxên sentetîk bikar tîne da ku li şûna nirxên çend taybetmendiyên hesas bigire.
Di vê rewşê de, nirxên rastîn tenê heke xetereyek berbiçav hebe têne guhertin. Ev guhertin ji bo parastina nepeniya daneyên nû hatine afirandin tê kirin.
Nêzîkatiyên pirhejmar û model-based ji bo hilberandina daneyên qismî sentetîk têne bikar anîn. Van rêbazan jî dikarin ji bo dagirtina nirxên winda yên di daneyên cîhana rastîn de werin bikar anîn.
3. Daneyên sentetîk Hybrid
Daneyên sentetîk ên hîbrid hem daneyên rastîn û hem jî yên sexte vedihewîne.
Di wê de ji bo her tomarek rasthatî ya daneyên rastîn tomarek nêzîk tê hilbijartin, û dûv re her du bi hev re têne berhev kirin da ku daneyên hybrid çêbikin. Ew hem feydeyên daneya bi tevahî sentetîk hem jî bi qismî sentetîk heye.
Ji ber vê yekê ew parastina nepenîtiyê ya bihêz bi karmendiya bilind pêşkêşî dike dema ku bi her du yên din re tê berhev kirin, lê bi lêçûna bêtir bîranîn û dema pêvajoyê.
Teknîkên Hilberîna Daneyên Sentetîk
Ji gelek salan ve, têgeha daneyên makîne-çêkirî populer e. Niha mezin dibe.
Li vir hin teknolojiyên ku ji bo hilberîna daneyên sentetîk têne bikar anîn hene:
1. Li ser dabeşkirinê
Di rewşê de ku daneya rastîn tune, lê analîstê daneyê xwediyê ramanek bêkêmasî ye ku dê dabeşkirina databasê çawa xuya bibe; ew dikarin ji her dabeşkirinê nimûneyek rasthatî derxînin, di nav de Normal, Exponential, Chi-square, t, lognormal, û Uniform.
Nirxa daneyên sentetîk di vê rêbazê de li gorî asta têgihîştina analîstê li ser hawîrdorek daneya diyar diguhere.
2. Daneyên cîhana rastîn di belavkirina naskirî de
Ger daneyên rastîn hebin, karsaz dikarin wê bi destnîşankirina dabeşên herî baş ên ji bo daneya rastîn hilberînin.
Karsaz dikarin nêzîkatiya Monte Carlo bikar bînin da ku wê hilberînin heke ew dixwazin daneyên rastîn di nav belavokek naskirî de bicîh bikin û pîvanên belavkirinê bizanibin.
Her çend nêzîkatiya Monte Carlo dikare ji karsaziyan re bibe alîkar ku lihevhatina herî mezin a berdest peyda bikin, dibe ku guncana çêtirîn ji bo hewcedariyên daneyên sentetîk ên pargîdaniyê têra xwe bikar neyne.
Dibe ku karsazî modelên fêrbûna makîneyê bikar bînin da ku di van şert û mercan de li gorî belavkirinan bigerin.
Teknolojiyên fêrbûna makîneyê, wekî darên biryarê, rê dide rêxistinan ku modela dabeşên ne-klasîk bikin, ku dibe ku pir-modal bin û ne taybetmendiyên hevpar ên belavkirinên naskirî ne.
Karsaz dikarin daneyên sentetîk hilberînin ku bi karanîna vê belavkirina pêvekirî ya fêrbûna makîneyê bi daneyên rastîn ve girêdide.
Lebê, modelên fêrbûna makîneyê ji zêdeperedanê re meyiz in, ku dibe sedem ku ew nekarin daneyên nû li hev bikin an çavdêriyên pêşerojê pêşbîn bikin.
3. Hînbûna Kûr
Modelên hilberîner ên kûr ên mîna Vekodkera Xweseriya Guherbar (VAE) û Tora Dijbera Generative (GAN) dikarin daneyên sentetîk hilberînin.
Guhertoya Otoencoder
VAE rêgezek neçavdêrkirî ye ku tê de şîfreker daneya orîjînal berhev dike û daneyan ji dekoderê re dişîne.
Dûv re dekoder encamek ku temsîla daneya orjînal e çêdike.
Hînkirina pergalê bi zêdekirina pêwendiya di navbera daneya ketin û derketinê de pêk tê.
Tora Adversarial Generated
Modela GAN-ê bi du torgilokan, jenerator, û cudaker, modelê dubare dike.
Hilberîner ji komek daneyên nimûneya rasthatî danesek sentetîk diafirîne.
Ciyawazker daneyên ku bi syntetîk hatine afirandin bi karanîna şert û mercên pêşwext bi danehevek rastîn berhev dike.
Pêşkêşkerên Daneyên Sentetîk
Daneyên Damezrandin
Platformên ku li jêr têne destnîşan kirin daneyên sentetîk ên ku ji daneyên tabloyê têne peyda kirin peyda dikin.
Ew daneyên cîhana rastîn ên ku di tabloyan de têne hilanîn dubare dike û dikare ji bo analîzên behre, pêşdîtin, an danûstendinê were bikar anîn.
- AI-ê saz bikin: Ew dabînkerê pergalek çêkirina daneya sentetîk e ku Tora Dijbera Generative û nepeniya cihêreng bikar tîne.
- Betterdata: Ew ji bo AI, parvekirina daneyan, û pêşkeftina hilberê peydakerek çareseriyek daneya sentetîk-parastina nepenîtiyê ye.
- Divepale: Ew dabînkerê Geminai-yê ye, pergalek ji bo afirandina danehevên 'duçik' bi heman taybetmendiyên statîstîkî yên wekî daneyên orîjînal.
Daneyên nesazkirî
Platformên ku li jêr hatine behs kirin bi daneyên nesazkirî re dixebitin, mal û karûbarên daneya sentetîk ji bo perwerdehiya vîzyon û algorîtmayên keşfê peyda dikin.
- Datagen: Ew ji bo fêrbûn û pêşkeftina Visual AI-ê daneyên perwerdehiya simulasyona 3D peyda dike.
- Neurolabs: Neurolabs dabînkerê platformek daneya sentetîk a vîzyona komputerê ye.
- Domana paralel: Ew dabînkerek platformek daneya sentetîk e ji bo perwerdehiya pergala xweser û ceribandina dozên karanîna.
- Cognata: Ew ji bo ADAS û pêşdebirên wesayîtên xweser peydakerek simulasyonê ye.
- Bifrost: Ji bo afirandina jîngehên 3D API-yên daneya sentetîk peyda dike.
zehmetiyên
Ew xwedî dîrokek dirêj e Îstîxbaratê ya sûnî, û her çend ku gelek avantajên wê hene, di heman demê de kêmasiyên girîng jî hene ku hûn hewce ne ku dema ku bi daneyên sentetîk re dixebitin çareser bikin.
Li vir, hinek ji wan in:
- Dibe ku di dema kopîkirina tevliheviyê ji daneyên rastîn ji daneyên sentetîk re gelek xeletî hebin.
- Xwezaya wê ya nermik di tevgerên wê de rê li ber alîgiriyan vedike.
- Dibe ku hin xeletiyên veşartî di performansa algorîtmayên ku bi karanîna temsîlên sadekirî yên daneyên sentetîk ên ku di van demên dawî de dema ku bi daneyên rastîn re mijûl dibin derketine hatine perwerde kirin hebin.
- Vejandina hemî taybetmendiyên têkildar ji daneyên cîhana rastîn dikare tevlihev bibe. Di heman demê de gengaz e ku di vê operasyonê de hin aliyên bingehîn werin paşguh kirin.
Xelasî
Hilberîna daneyên sentetîk eşkere bala mirovan dikişîne.
Dibe ku ev rêbaz ji bo hemî dozên hilberandina daneyê ne bersivek yek-salî be.
Wekî din, dibe ku teknîk bi AI / ML-ê re îstîxbaratê hewce bike û karibe rewşên tevlihev ên cîhana rastîn ên afirandina daneyên pêwenddar, bi îdeal daneyên ku ji bo domenek diyarkirî re têkildar be, bi rê ve bibe.
Digel vê yekê, ew teknolojiyek nûjen e ku valahiyek ku teknolojiyên din ên nepenîtiyê kêm dibin tije dike.
Îro, sentetîk hilberîna daneyê dibe ku pêdivî bi hevjiyana maskeya daneyê hebe.
Di pêşerojê de, dibe ku di navbera her duyan de lihevhatinek mezintir hebe, ku di encamê de çareseriyek hilberandina daneyê berfirehtir bibe.
Di şîroveyan de nêrînên xwe parve bikin!
Leave a Reply