ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ການວິເຄາະຂັ້ນສູງ ແລະໂຄງການການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນໄດ້ຮັບການຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ແຕ່ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນນັ້ນອາດເປັນເລື່ອງຍາກສຳລັບນັກວິຊາການ ເນື່ອງຈາກການທ້າທາຍດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະຂັ້ນຕອນທາງທຸລະກິດ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ເຊິ່ງສາມາດແບ່ງປັນແລະນໍາໃຊ້ໃນວິທີທີ່ຂໍ້ມູນຕົວຈິງບໍ່ສາມາດ, ແມ່ນທິດທາງໃຫມ່ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະດໍາເນີນການ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຍຸດທະສາດໃຫມ່ນີ້ບໍ່ແມ່ນບໍ່ມີອັນຕະລາຍຫຼືຂໍ້ເສຍ, ສະນັ້ນມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ທຸລະກິດພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດວ່າພວກເຂົາໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຂອງພວກເຂົາຢູ່ໃສແລະແນວໃດ.
ໃນຍຸກຂອງ AI ໃນປະຈຸບັນ, ພວກເຮົາຍັງສາມາດລະບຸໄດ້ວ່າຂໍ້ມູນແມ່ນນ້ໍາມັນໃຫມ່, ແຕ່ວ່າມີພຽງແຕ່ຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ເລືອກເທົ່ານັ້ນທີ່ນັ່ງຢູ່ເທິງຫົວ. ດັ່ງນັ້ນ, ປະຊາຊົນຈໍານວນຫຼາຍກໍາລັງຜະລິດນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟຂອງຕົນເອງ, ເຊິ່ງມີທັງລາຄາທີ່ເຫມາະສົມແລະປະສິດທິພາບ. ມັນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະພິຈາລະນາລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະ - ເປັນຫຍັງທ່ານຄວນໃຊ້ມັນ, ວິທີການຜະລິດມັນ, ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນແຕກຕ່າງຈາກຂໍ້ມູນຕົວຈິງ, ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ມັນສາມາດຮັບໃຊ້ໄດ້, ແລະອື່ນໆອີກ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຫຍັງ?
ເມື່ອຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ພຽງພໍໃນດ້ານຄຸນນະພາບ, ຈໍານວນ, ຫຼືຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ແທນຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດທີ່ແທ້ຈິງ.
ເມື່ອຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວບໍ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການທາງທຸລະກິດ ຫຼືມີຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ເມື່ອນຳໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແບບຈໍາລອງ, ຊອບແວທົດສອບ, ຫຼືຄ້າຍຄືກັນ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຄວາມພະຍາຍາມ AI ຂອງບໍລິສັດ.
ເວົ້າງ່າຍໆ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນໃຊ້ເລື້ອຍໆແທນຂໍ້ມູນຕົວຈິງ. ຫຼາຍທີ່ຊັດເຈນ, ມັນແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກ tagged ປອມແລະຜະລິດໂດຍການຈໍາລອງຫຼືລະບົບຄອມພິວເຕີ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍໂຄງການຄອມພິວເຕີປອມແທນທີ່ຈະເປັນຜົນຂອງການເກີດຂຶ້ນຈິງ. ບໍລິສັດສາມາດເພີ່ມຂໍ້ມູນສັງເຄາະໃສ່ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອໃຫ້ກວມເອົາທຸກສະຖານະການການນໍາໃຊ້ແລະຂອບ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ຫຼືປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
ດຽວນີ້ຂໍ້ມູນປອມແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍກວ່າທີ່ເຄີຍເປັນຍ້ອນການປັບປຸງພະລັງງານການປະມວນຜົນ ແລະວິທີການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນເຊັ່ນ: ຄລາວ. ຂໍ້ມູນສັງເຄາະປັບປຸງການສ້າງວິທີແກ້ໄຂ AI ທີ່ມີປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍທັງຫມົດ, ແລະນັ້ນແມ່ນການພັດທະນາທີ່ດີຢ່າງບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະມີຄວາມສໍາຄັນແນວໃດ ແລະເປັນຫຍັງທ່ານຄວນໃຊ້ມັນ?
ເມື່ອການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI, ນັກພັດທະນາມັກຈະຕ້ອງການຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີການຕິດສະຫລາກທີ່ຊັດເຈນ. ເມື່ອສອນດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເຄືອຂ່າຍ neural ປະຕິບັດຢ່າງຖືກຕ້ອງກວ່າ.
ການຮວບຮວມ ແລະ ການຕິດປ້າຍກຳກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້ທີ່ບັນຈຸຫຼາຍຮ້ອຍ ຫຼືຫຼາຍລ້ານລາຍການ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ສາມາດໃຊ້ເວລາ ແລະ ເງິນຫຼາຍທີ່ບໍ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ລາຄາຂອງການຜະລິດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສາມາດຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າສ້າງແບບປອມ, ຮູບພາບການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີລາຄາ $5 ເມື່ອຊື້ຈາກ a ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການປ້າຍກຳກັບຂໍ້ມູນ ອາດຈະມີລາຄາພຽງແຕ່ $0.05.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດບັນເທົາຄວາມກັງວົນດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນຈາກໂລກຕົວຈິງໃນຂະນະທີ່ຍັງຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
ໃນການສົມທຽບກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊິ່ງບໍ່ສາມາດສະທ້ອນເຖິງຄວາມຊັດເຈນອັນຄົບຖ້ວນຂອງຄວາມເປັນຈິງກ່ຽວກັບໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ມັນອາດຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງ. ໂດຍການສະຫນອງການປະກົດຕົວທີ່ຜິດປົກກະຕິທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້ແຕ່ອາດຈະເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ຈະໄດ້ຮັບຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດສະຫນອງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະອາດຈະເປັນທີ່ເຫມາະສົມທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບໂຄງການຂອງທ່ານສໍາລັບເຫດຜົນດັ່ງລຸ່ມນີ້:
1. ຄວາມທົນທານຂອງຕົວແບບ
ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ມາ, ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍສໍາລັບຕົວແບບຂອງທ່ານ. ດ້ວຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ທ່ານສາມາດຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານໂດຍໃຊ້ຕົວແບບຂອງບຸກຄົນດຽວກັນກັບການຕັດຜົມຕ່າງໆ, ຜົມຫນ້າ, ແວ່ນຕາ, ທ່າທາງ, ແລະອື່ນໆ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບສີຜິວ, ລັກສະນະຊົນເຜົ່າ, ໂຄງສ້າງກະດູກ, ຮອຍດ່າງ, ແລະລັກສະນະອື່ນໆເພື່ອສ້າງເປັນເອກະລັກ. ປະເຊີນຫນ້າແລະສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງມັນ.
2. ກໍລະນີແຂບໄດ້ຖືກພິຈາລະນາ
A balanced ຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນຕ້ອງການໂດຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ສູດການຄິດໄລ່. ຄິດຄືນກັບຕົວຢ່າງຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ. ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແບບຈໍາລອງຂອງພວກເຂົາຈະປັບປຸງ (ແລະໃນຄວາມເປັນຈິງ, ບາງທຸລະກິດເຮັດພຽງແຕ່ນີ້), ແລະພວກເຂົາຈະໄດ້ຜະລິດແບບຈໍາລອງທາງດ້ານສິນທໍາຫຼາຍຂຶ້ນຖ້າພວກເຂົາຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂອງໃບຫນ້າທີ່ມີຜິວຫນັງຊ້ໍາເພື່ອຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ຊ່ອງຫວ່າງຂອງພວກເຂົາ. ທີມງານສາມາດກວມເອົາກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທັງຫມົດ, ລວມທັງກໍລະນີແຂບທີ່ຂໍ້ມູນຂາດແຄນຫຼືບໍ່ມີ, ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
3. ມັນສາມາດໄດ້ຮັບໄດ້ໄວກວ່າຂໍ້ມູນ "ຕົວຈິງ".
ທີມງານສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ໄວ. ອັນນີ້ເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະເມື່ອຂໍ້ມູນຊີວິດຈິງຂຶ້ນກັບເຫດການທີ່ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ທີມງານອາດຈະພົບວ່າມັນຍາກທີ່ຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຕົວຈິງພຽງພໍກ່ຽວກັບສະພາບຖະຫນົນທີ່ຮຸນແຮງໃນຂະນະທີ່ລວບລວມຂໍ້ມູນສໍາລັບລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ຕົວຢ່າງ, ເນື່ອງຈາກຄວາມຫາຍາກຂອງພວກເຂົາ. ເພື່ອເລັ່ງຂະບວນການປະກອບຄໍາຄິດຄໍາເຫັນທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດໃສ່ສູດການຄິດໄລ່ອັດຕະໂນມັດເພື່ອຕິດປ້າຍຊື່ຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຍ້ອນວ່າມັນຖືກສ້າງຂື້ນ.
4. ມັນຮັບປະກັນຂໍ້ມູນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້
ບໍລິສັດອາດຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກດ້ານຄວາມປອດໄພໃນຂະນະທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ຂຶ້ນກັບທຸລະກິດແລະປະເພດຂອງຂໍ້ມູນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ມູນສຸຂະພາບສ່ວນບຸກຄົນ (PHI), ມັກຈະຖືກລວມເຂົ້າໃນຂໍ້ມູນຄົນເຈັບໃນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບແລະຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງປອດໄພທີ່ສຸດ.
ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນສັງເຄາະບໍ່ໄດ້ລວມເອົາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄົນຕົວຈິງ, ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຈຶ່ງຖືກຫຼຸດລົງ. ພິຈາລະນານໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນທາງເລືອກຖ້າທີມງານຂອງທ່ານຕ້ອງປະຕິບັດຕາມກົດຫມາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນບາງຢ່າງ.
ຂໍ້ມູນຈິງ Vs ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນໄດ້ຮັບຫຼືວັດແທກ. ເມື່ອມີຄົນໃຊ້ສະມາດໂຟນ, ແລັບທັອບ, ຫຼືຄອມພິວເຕີ, ໃສ່ໂມງໃສ່ມື, ເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌, ຫຼືເຮັດທຸລະກໍາອອນໄລນ໌, ຂໍ້ມູນປະເພດນີ້ຈະຖືກສ້າງຂື້ນທັນທີ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການສໍາຫຼວດສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ (ອອນໄລນ໌ແລະອອຟໄລ). ການຕັ້ງຄ່າດິຈິຕອນຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ມີຂໍ້ຍົກເວັ້ນຂອງສ່ວນທີ່ບໍ່ໄດ້ມາຈາກເຫດການທີ່ແທ້ຈິງໃດໆ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນແບບທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການຈໍາລອງຂໍ້ມູນຕົວຈິງໃນດ້ານຄຸນນະພາບພື້ນຖານ.
ແນວຄວາມຄິດຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນການທົດແທນຂໍ້ມູນຕົວຈິງແມ່ນດີຫຼາຍເນື່ອງຈາກວ່າມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະຫນອງ. ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແບບຈໍາລອງຕ້ອງການ. ແຕ່ມັນບໍ່ແນ່ນອນວ່າ ປັນຍາປະດິດ ສາມາດແກ້ໄຂທຸກບັນຫາທີ່ເກີດຂື້ນໃນໂລກຕົວຈິງ.
ໃຊ້ກໍລະນີ
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຈຸດປະສົງທາງການຄ້າທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ, ການກວດສອບຕົວແບບ, ແລະການທົດສອບຜະລິດຕະພັນໃຫມ່. ພວກເຮົາຈະບອກບາງຂະແຫນງການທີ່ໄດ້ນໍາພາທາງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຕົນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ:
1. ສຸຂະພາບ
ເນື່ອງຈາກຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງຂໍ້ມູນຂອງມັນ, ຂະແຫນງການດູແລສຸຂະພາບແມ່ນເຫມາະສົມກັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໂດຍທີມງານເພື່ອບັນທຶກ physiologies ຂອງຄົນເຈັບທຸກປະເພດທີ່ອາດຈະມີຢູ່, ດັ່ງນັ້ນການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການວິນິດໄສໄວແລະຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂອງພະຍາດ.
ຮູບແບບການກວດຫາ melanoma ຂອງ Google ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ໜ້າສົນໃຈຂອງເລື່ອງນີ້ ເນື່ອງຈາກມັນລວມເອົາຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂອງຄົນທີ່ມີຜິວໜັງສີເຂັ້ມ (ຂໍ້ມູນທາງດ້ານຄລີນິກທີ່ໜ້າເສຍໃຈໜ້ອຍກວ່າ) ເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບດັ່ງກ່າວມີຄວາມສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບສຳລັບທຸກສະພາບຜິວ.
2. ລົດໃຫຍ່
Simulators ຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆໂດຍບໍລິສັດສ້າງລົດໃຫຍ່ທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງເພື່ອປະເມີນການປະຕິບັດ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ເມື່ອສະພາບອາກາດຮ້າຍແຮງ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນເສັ້ນທາງທີ່ແທ້ຈິງອາດຈະມີຄວາມສ່ຽງຫຼືມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.
ການອີງໃສ່ການທົດສອບສົດໆກັບລົດຍົນຕົວຈິງໃນຖະຫນົນຫົນທາງໂດຍທົ່ວໄປບໍ່ແມ່ນຄວາມຄິດທີ່ດີເພາະວ່າມີພຽງແຕ່ຕົວແປຫຼາຍເກີນໄປທີ່ຈະຄໍານຶງເຖິງທຸກສະຖານະການຂັບລົດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
3. Portability ຂອງຂໍ້ມູນ
ເພື່ອໃຫ້ສາມາດແບ່ງປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງເຂົາເຈົ້າກັບຜູ້ອື່ນ, ອົງການຈັດຕັ້ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະຄວາມປອດໄພ. ການເຊື່ອງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້ (PII) ກ່ອນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຊຸດຂໍ້ມູນສາທາລະນະເປັນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໜ້າສົນໃຈອີກອັນໜຶ່ງສຳລັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ການແລກປ່ຽນຊຸດຂໍ້ມູນການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, ຂໍ້ມູນທາງການແພດ, ຂໍ້ມູນສັງຄົມວິທະຍາ, ແລະຂົງເຂດອື່ນໆທີ່ສາມາດບັນຈຸ PII, ແມ່ນເອີ້ນວ່າຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
4. ຄວາມປອດໄພ
ອົງກອນມີຄວາມປອດໄພຫຼາຍຂຶ້ນຍ້ອນຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າຂອງພວກເຮົາອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ທ່ານອາດຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບຄໍາວ່າ "ການປອມແປງເລິກ", ເຊິ່ງອະທິບາຍເຖິງຮູບພາບຫຼືວິດີໂອທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. ການປອມແປງຢ່າງເລິກເຊິ່ງສາມາດຜະລິດໄດ້ໂດຍທຸລະກິດເພື່ອທົດສອບລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າແລະຄວາມປອດໄພຂອງຕົນເອງ. ຂໍ້ມູນສັງເຄາະຍັງຖືກໃຊ້ໃນການເຝົ້າລະວັງວິດີໂອເພື່ອຝຶກແບບຢ່າງໄວ ແລະ ລາຄາຖືກກວ່າ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ເພື່ອສ້າງຕົວແບບທີ່ແຂງແກ່ນແລະເຊື່ອຖືໄດ້, ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕ້ອງການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ຈະດໍາເນີນການ. ໃນເມື່ອບໍ່ມີຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ການຜະລິດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ດັ່ງກ່າວຈະເປັນສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ.
ໃນໂດເມນເຊັ່ນ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຫຼືການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ, ບ່ອນທີ່ການພັດທະນາຂອງຕົວແບບໄດ້ຖືກອໍານວຍໂດຍການພັດທະນາຂໍ້ມູນສັງເຄາະໃນຕອນຕົ້ນ, ມັນສາມາດມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ສຸດ. ການພັດທະນາໃຫມ່ໃນຂົງເຂດການຮັບຮູ້ຮູບພາບແມ່ນການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ Adversarial ທົ່ວໄປ (GANs). ປົກກະຕິແລ້ວປະກອບດ້ວຍສອງເຄືອຂ່າຍ: ເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າແລະເຄື່ອງຈໍາແນກ.
ໃນຂະນະທີ່ເຄືອຂ່າຍຈໍາແນກມີຈຸດປະສົງເພື່ອແຍກຮູບຖ່າຍຕົວຈິງອອກຈາກຮູບປອມ, ເຄືອຂ່າຍເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າເຮັດວຽກເພື່ອຜະລິດຮູບພາບສັງເຄາະທີ່ມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງ.
ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, GANs ແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງຄອບຄົວເຄືອຂ່າຍ neural, ບ່ອນທີ່ທັງສອງເຄືອຂ່າຍສືບຕໍ່ຮຽນຮູ້ແລະພັດທະນາໂດຍການເພີ່ມ nodes ແລະຊັ້ນໃຫມ່.
ເມື່ອສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ທ່ານມີທາງເລືອກທີ່ຈະປ່ຽນສະພາບແວດລ້ອມແລະປະເພດຂອງຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບ. ໃນຂະນະທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດໄດ້ຮັບການບັນລຸໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍດ້ວຍຄະແນນທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຄວາມຖືກຕ້ອງສໍາລັບການຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ແທ້ຈິງສາມາດເປັນບາງຄັ້ງລາຄາແພງທີ່ສຸດ.
ເຈົ້າສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະໄດ້ແນວໃດ?
ວິທີການທີ່ໃຊ້ໃນການສ້າງການເກັບກຳຂໍ້ມູນສັງເຄາະມີດັ່ງນີ້:
ອີງໃສ່ການແຈກຢາຍທາງສະຖິຕິ
ຍຸດທະສາດທີ່ໃຊ້ໃນກໍລະນີນີ້ແມ່ນເພື່ອເອົາຕົວເລກຈາກການແຈກຢາຍຫຼືເບິ່ງການແຈກຢາຍສະຖິຕິຕົວຈິງເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ມີລັກສະນະປຽບທຽບ. ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງອາດຈະຂາດຫມົດໃນບາງສະຖານະການ.
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມຂອງການແຈກຢາຍໃດໆຖ້າລາວເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍສະຖິຕິໃນຂໍ້ມູນຕົວຈິງ. ການແຈກຢາຍແບບປົກກະຕິ, ການແຈກຢາຍເລກກຳລັງ, ການແຈກຢາຍ chi-square, ການແຈກຢາຍແບບປົກກະຕິ, ແລະອື່ນໆແມ່ນພຽງແຕ່ບາງຕົວຢ່າງຂອງການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ທາງສະຖິຕິທີ່ສາມາດໃຊ້ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້.
ລະດັບປະສົບການຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນກັບສະຖານະການຈະມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ.
ຂຶ້ນຢູ່ກັບຕົວແບບ
ເຕັກນິກນີ້ສ້າງຕົວແບບທີ່ບັນຊີສໍາລັບພຶດຕິກໍາທີ່ສັງເກດເຫັນກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ຕົວແບບນັ້ນເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນແບບສຸ່ມ. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສອດຄ່ອງກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງກັບຂໍ້ມູນຈາກການແຈກຢາຍທີ່ຮູ້ຈັກ. ວິທີການ Monte Carlo ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍບໍລິສັດເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນປອມ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການແຜ່ກະຈາຍຍັງສາມາດເຫມາະກັບການນໍາໃຊ້ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຄືກັບຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ກັບການຄາດຄະເນ, ເຖິງແມ່ນວ່າ, ຍ້ອນວ່າຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈປົກກະຕິ overfit ເນື່ອງຈາກຄວາມງ່າຍດາຍແລະຄວາມເລິກຂອງມັນ.
ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ
ການຮຽນຮູ້ທີ່ລຶກລັບ ໂມເດວທີ່ໃຊ້ຕົວປ່ຽນຕົວປ່ຽນອັດຕະໂນມັດ (VAE) ຫຼື ເຄືອຂ່າຍຜູ້ໂຕ້ແຍ້ງທົ່ວໄປ (GAN) ແມ່ນສອງວິທີໃນການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງປະກອບມີ VAEs.
ພວກມັນຖືກສ້າງຂື້ນຈາກຕົວເຂົ້າລະຫັດ, ເຊິ່ງຫຍໍ້ລົງແລະຫນາແຫນ້ນຂອງຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ, ແລະຕົວຖອດລະຫັດ, ເຊິ່ງກວດສອບຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ. ການຮັກສາຂໍ້ມູນເຂົ້າ ແລະຜົນຜະລິດໃຫ້ຄືກັນເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ແມ່ນຈຸດປະສົງພື້ນຖານຂອງ VAE. ສອງເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ກົງກັນຂ້າມແມ່ນແບບຈໍາລອງ GAN ແລະເຄືອຂ່າຍຂອງສັດຕູ.
ເຄືອຂ່າຍທໍາອິດ, ເອີ້ນວ່າເຄືອຂ່າຍເຄື່ອງກໍາເນີດ, ຮັບຜິດຊອບການຜະລິດຂໍ້ມູນປອມ. ເຄືອຂ່າຍຈໍາແນກ, ເຄືອຂ່າຍທີສອງ, ເຮັດວຽກໂດຍການປຽບທຽບຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງຂື້ນກັບຂໍ້ມູນຕົວຈິງໃນຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອກໍານົດວ່າຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນການສໍ້ໂກງຫຼືບໍ່. ຜູ້ຈໍາແນກເຕືອນຜູ້ສ້າງເມື່ອມັນຄົ້ນພົບຊຸດຂໍ້ມູນປອມ.
batch ຂອງຂໍ້ມູນຕໍ່ໄປນີ້ສະຫນອງໃຫ້ກັບຈໍາແນກໄດ້ຖືກດັດແກ້ຕໍ່ມາໂດຍເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າ. ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ຈໍາແນກຈະດີຂຶ້ນເມື່ອເວລາຜ່ານໄປໃນການຊອກເຫັນຊຸດຂໍ້ມູນປອມ. ຮູບແບບນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆໃນຂະແຫນງການເງິນສໍາລັບການກວດສອບການສໍ້ໂກງເຊັ່ນດຽວກັນກັບໃນຂະແຫນງການດູແລສຸຂະພາບສໍາລັບການຖ່າຍຮູບທາງການແພດ.
ການເພີ່ມຂໍ້ມູນແມ່ນວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈ້າງເພື່ອຜະລິດຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ. ມັນບໍ່ຄວນຜິດພາດກັບຂໍ້ມູນປອມ, ເຖິງແມ່ນວ່າ. ເວົ້າງ່າຍໆ, ການເພີ່ມຂໍ້ມູນແມ່ນການເພີ່ມຂໍ້ມູນ ໃໝ່ ໃສ່ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
ການສ້າງຮູບພາບຫຼາຍຮູບຈາກຮູບດຽວ, ຕົວຢ່າງ, ໂດຍການປັບທິດທາງ, ຄວາມສະຫວ່າງ, ການຂະຫຍາຍ, ແລະອື່ນໆ. ບາງຄັ້ງ, ຊຸດຂໍ້ມູນຕົວຈິງແມ່ນໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ຍັງເຫຼືອ. ການປິດບັງຂໍ້ມູນແມ່ນອັນໃດອັນນີ້, ແລະຊຸດຂອງຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວກໍ່ບໍ່ຖືກຖືວ່າເປັນຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
ສິ່ງທ້າທາຍ & ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນສັງເຄາະມີປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງທີ່ສາມາດຊ່ວຍບໍລິສັດໃນກິດຈະກໍາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ມັນຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດບາງຢ່າງ:
- ຄວາມເຊື່ອຖືຂອງຂໍ້ມູນ: ມັນເປັນຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປທີ່ທຸກຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ / ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນດີເທົ່າກັບຂໍ້ມູນທີ່ມັນຖືກປ້ອນ. ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະໃນສະພາບການນີ້ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງແຂງແຮງກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ ແລະຮູບແບບທີ່ໃຊ້ໃນການຜະລິດຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຮັບປະກັນວ່າບໍ່ມີອະຄະຕິຢູ່ໃນຂໍ້ມູນແຫຼ່ງ, ເພາະວ່າສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສະທ້ອນຢ່າງຈະແຈ້ງໃນຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ນອກຈາກນັ້ນ, ກ່ອນທີ່ຈະເຮັດການພະຍາກອນໃດໆ, ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຄວນໄດ້ຮັບການຢືນຢັນແລະກວດສອບ.
- ຕ້ອງການຄວາມຮູ້, ຄວາມພະຍາຍາມ, ແລະເວລາ: ໃນຂະນະທີ່ການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະອາດຈະງ່າຍກວ່າ ແລະ ລາຄາແພງກວ່າການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມຮູ້, ເວລາ ແລະຄວາມພະຍາຍາມບາງຢ່າງ.
- ສຳເນົາຄວາມຜິດປົກກະຕິ: ການຈໍາລອງທີ່ສົມບູນແບບຂອງຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນບໍ່ເປັນໄປໄດ້; ຂໍ້ມູນສັງເຄາະພຽງແຕ່ສາມາດປະມານມັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ບາງ outliers ທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງອາດຈະບໍ່ຖືກກວມເອົາໂດຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມໝາຍຫຼາຍກວ່າຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ.
- ການຄວບຄຸມການຜະລິດແລະຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ: ຂໍ້ມູນສັງເຄາະມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດເລື້ມຄືນຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ການກວດສອບຂໍ້ມູນຄູ່ມືກາຍເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ມັນເປັນສິ່ງ ຈຳ ເປັນທີ່ຈະຕ້ອງກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນກ່ອນທີ່ຈະລວມເອົາມັນເຂົ້າໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ / ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ ສຳ ລັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່.
- ຄຳ ຕິຊົມຂອງຜູ້ໃຊ້: ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນແນວຄວາມຄິດນະວະນິຍາຍ, ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນຈະພ້ອມທີ່ຈະເຊື່ອການຄາດຄະເນທີ່ເຮັດກັບມັນ. ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າເພື່ອເພີ່ມການຍອມຮັບຂອງຜູ້ໃຊ້, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທໍາອິດທີ່ຈະຍົກສູງຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
ໃນອະນາຄົດ
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາ. ໃນຂະນະທີ່ມັນປະຫຍັດເວລາແລະເງິນຂອງບໍລິສັດ, ມັນບໍ່ແມ່ນບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງມັນ. ມັນຂາດ outliers, ເຊິ່ງເກີດຂຶ້ນຕາມທໍາມະຊາດໃນຂໍ້ມູນຕົວຈິງແລະມີຄວາມສໍາຄັນສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງໃນບາງແບບ.
ມັນຍັງເປັນມູນຄ່າທີ່ສັງເກດວ່າຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນມັກຈະອີງໃສ່ຂໍ້ມູນວັດສະດຸປ້ອນທີ່ໃຊ້ໃນການສ້າງ; ຄວາມລໍາອຽງໃນຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າສາມາດແຜ່ລາມເຂົ້າໄປໃນຂໍ້ມູນສັງເຄາະໄດ້ຢ່າງໄວວາ, ດັ່ງນັ້ນການເລືອກຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນບໍ່ຄວນຈະຖືກ overstated.
ສຸດທ້າຍ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຄວບຄຸມຜົນຜະລິດຕື່ມອີກ, ລວມທັງການປຽບທຽບຂໍ້ມູນສັງເຄາະກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄໍາບັນຍາຍຂອງມະນຸດເພື່ອກວດສອບວ່າຄວາມແຕກຕ່າງບໍ່ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີ. ເຖິງວ່າຈະມີອຸປະສັກເຫຼົ່ານີ້, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະຍັງຄົງເປັນພາກສະຫນາມທີ່ດີ.
ມັນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສ້າງໂຊລູຊັ່ນ AI ໃໝ່ໆ ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນໃນໂລກຈິງບໍ່ມີຢູ່ກໍຕາມ. ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ວິສາຫະກິດສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີລັກສະນະລວມ ແລະ ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ບໍລິໂພກສຸດທ້າຍ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນອະນາຄົດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະມີຈຸດປະສົງທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດປະຕິບັດວຽກງານໃຫມ່ແລະສ້າງສັນທີ່ທ້າທາຍເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດດ້ວຍຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
ສະຫຼຸບ
ໃນບາງກໍລະນີ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການຂາດດຸນຂໍ້ມູນຫຼືການຂາດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງພາຍໃນທຸລະກິດຫຼືອົງການຈັດຕັ້ງ. ພວກເຮົາຍັງໄດ້ເບິ່ງວ່າຍຸດທະສາດໃດທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃນການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະແລະຜູ້ທີ່ສາມາດກໍາໄລໄດ້ຈາກມັນ.
ພວກເຮົາຍັງໄດ້ເວົ້າກ່ຽວກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກບາງຢ່າງທີ່ມາພ້ອມກັບການຈັດການກັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ສໍາລັບການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການຄ້າ, ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງຈະໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນສະເຫມີ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂໍ້ມູນຈິງແມ່ນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ໄປເມື່ອຂໍ້ມູນດິບທີ່ແທ້ຈິງດັ່ງກ່າວບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງການວິເຄາະໄດ້.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນຕ້ອງຈື່ໄວ້ວ່າເພື່ອຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງແຂງແຮງຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນແມ່ນຕ້ອງການ. ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງແລະສິ່ງອ້ອມຂ້າງຂອງມັນແມ່ນຍັງມີຄວາມຈໍາເປັນ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ, ຖ້າມີ, ຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດແມ່ນຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມເປັນໄປໄດ້.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ