ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ນັກຄົ້ນຄວ້າແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມັກຈະພົບກັບສະຖານະການທີ່ພວກເຂົາບໍ່ມີຂໍ້ມູນຕົວຈິງຫຼືບໍ່ສາມາດໃຊ້ມັນໄດ້ຍ້ອນຄວາມລັບຫຼືການພິຈາລະນາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຜະລິດການທົດແທນຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ.
ການທົດແທນທີ່ເໝາະສົມຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຕ້ອງການເພື່ອໃຫ້ລະບົບປະຕິບັດຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງຄວນຈະມີລັກສະນະຕົວຈິງ. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວສໍາລັບການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ລະບົບການທົດສອບ, ຫຼືການຜະລິດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ມາສຳຫຼວດການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຢ່າງລະອຽດ ແລະເບິ່ງວ່າເປັນຫຍັງພວກມັນຈຶ່ງສຳຄັນໃນຍຸກຂອງ AI.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຫຍັງ?
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຂໍ້ມູນອະທິບາຍທີ່ເກີດຂຶ້ນໂດຍການຈໍາລອງຄອມພິວເຕີຫຼືວິທີການທົດແທນສໍາລັບຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ມັນເປັນການຈໍາລອງທີ່ສ້າງທາງປັນຍາປອມຂອງຂໍ້ມູນຕົວຈິງ.
ຫນຶ່ງອາດຈະໃຊ້ຮູບແບບຂໍ້ມູນແລະຂະຫນາດໂດຍໃຊ້ລະບົບ AI ຂັ້ນສູງ. ພວກເຂົາສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຈໍານວນບໍ່ຈໍາກັດທີ່ເປັນຕົວແທນທາງສະຖິຕິຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຕົ້ນສະບັບເມື່ອພວກເຂົາໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ.
ມີຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງວິທີການແລະເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສາມາດຊ່ວຍພວກເຮົາສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະແລະທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍໆຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.
ຊອບແວການຜະລິດຂໍ້ມູນມັກຈະຕ້ອງການ:
- ເມຕາເດຕາຂອງບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຈະຕ້ອງຖືກສ້າງ.
- ເຕັກນິກການສ້າງຄຸນຄ່າທີ່ສົມມຸດຕິຖານແຕ່ສົມມຸດ. ຕົວຢ່າງປະກອບມີລາຍການມູນຄ່າແລະການສະແດງອອກປົກກະຕິ.
- ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສົມບູນແບບຂອງການພົວພັນຂໍ້ມູນທັງຫມົດ, ຜູ້ທີ່ປະກາດຢູ່ໃນລະດັບຖານຂໍ້ມູນເຊັ່ນດຽວກັນກັບຜູ້ທີ່ຄວບຄຸມຢູ່ໃນລະດັບລະຫັດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.
ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເທົ່າທຽມກັນໃນການກວດສອບຕົວແບບແລະປຽບທຽບລັກສະນະພຶດຕິກໍາຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງກັບຕົວແບບທີ່ສ້າງຂຶ້ນ.
ຊຸດຂໍ້ມູນປອມເຫຼົ່ານີ້ມີຄຸນຄ່າທັງໝົດຂອງສິ່ງທີ່ແທ້ຈິງ, ແຕ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ມັນຄືກັບເຄັກທີ່ມີລົດຊາດແຊບ, ບໍ່ມີແຄລໍຣີ. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງໂລກຕົວຈິງໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອທົດແທນຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະມີລັກສະນະທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການບາງຢ່າງຫຼືສະຖານະການທີ່ບໍ່ດັ່ງນັ້ນຈະບໍ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ເມື່ອມີຄວາມບົກຜ່ອງຂອງຂໍ້ມູນສໍາລັບການທົດສອບຫຼືໃນເວລາທີ່ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແມ່ນພິຈາລະນາອັນດັບຫນຶ່ງ, ມັນມາຮອດການກູ້ໄພ.
ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ແມ່ນສາມາດປັບຕົວໄດ້, ປອດໄພ, ແລະງ່າຍຕໍ່ການເກັບຮັກສາ, ແລກປ່ຽນ ແລະຍົກເລີກ. ເຕັກນິກການສັງເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບການຍ່ອຍແລະປັບປຸງຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ.
ດັ່ງນັ້ນ, ມັນແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການທົດສອບແລະຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ AI.
- ເພື່ອສອນ ML-based Uber ແລະ Tesla ລົດໃຫຍ່ທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ.
- ໃນອຸດສາຫະກໍາການແພດແລະການດູແລສຸຂະພາບ, ເພື່ອປະເມີນພະຍາດແລະສະຖານະການສະເພາະທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ມີ.
- ການກວດຫາການສໍ້ໂກງແລະການປົກປ້ອງແມ່ນສໍາຄັນໃນຂະແຫນງການເງິນ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ມັນ, ທ່ານອາດຈະສືບສວນກໍລະນີການສໍ້ໂກງໃຫມ່.
- Amazon ກໍາລັງຝຶກອົບຮົມລະບົບພາສາຂອງ Alexa ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
- American Express ກໍາລັງໃຊ້ຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນສັງເຄາະເພື່ອປັບປຸງການກວດສອບການສໍ້ໂກງ.
ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະຖືກສ້າງຂື້ນແບບສຸ່ມໂດຍມີຈຸດປະສົງປິດບັງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຂໍ້ມູນສະຖິຕິກ່ຽວກັບຄຸນລັກສະນະຕ່າງໆໃນຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ.
ມັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສາມປະເພດ:
- ຂໍ້ມູນສັງເຄາະຢ່າງເຕັມສ່ວນ
- ຂໍ້ມູນສັງເຄາະບາງສ່ວນ
- ຂໍ້ມູນສັງເຄາະປະສົມ
1. ຂໍ້ມູນສັງເຄາະຢ່າງເຕັມສ່ວນ
ຂໍ້ມູນນີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນທັງໝົດ ແລະບໍ່ມີຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ.
ໂດຍປົກກະຕິ, ເຄື່ອງກໍາເນີດຂໍ້ມູນສໍາລັບປະເພດນີ້ຈະກໍານົດຫນ້າທີ່ຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງຄຸນນະສົມບັດໃນຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງແລະຄາດຄະເນພາລາມິເຕີຂອງພວກມັນ. ຕໍ່ມາ, ຈາກຟັງຊັນຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງການຄາດຄະເນ, ຊຸດການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຖືກສ້າງຂື້ນແບບສຸ່ມສໍາລັບແຕ່ລະລັກສະນະ.
ຖ້າຫາກວ່າພຽງແຕ່ບາງຄຸນລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນຕົວຈິງຖືກເລືອກເພື່ອທົດແທນມັນ, ຊຸດປ້ອງກັນຂອງລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ຖືກແຜນທີ່ກັບລັກສະນະທີ່ຍັງເຫຼືອຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອຈັດອັນດັບຊຸດປ້ອງກັນແລະຕົວຈິງໃນລໍາດັບດຽວກັນ.
ເຕັກນິກ Bootstrap ແລະການ imputations ຫຼາຍແມ່ນສອງວິທີການພື້ນເມືອງສໍາລັບການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະຢ່າງສົມບູນ.
ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນແມ່ນສັງເຄາະທັງຫມົດແລະບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ຍຸດທະສາດນີ້ສະຫນອງການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ດີເລີດດ້ວຍການອີງໃສ່ຄວາມຈິງຂອງຂໍ້ມູນ.
2. ຂໍ້ມູນສັງເຄາະບາງສ່ວນ
ຂໍ້ມູນນີ້ໃຊ້ພຽງແຕ່ຄ່າສັງເຄາະເພື່ອທົດແທນຄ່າຂອງຄຸນສົມບັດທີ່ລະອຽດອ່ອນບາງອັນ.
ໃນສະຖານະການນີ້, ຄຸນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຈະມີການປ່ຽນແປງພຽງແຕ່ຖ້າວ່າມີຄວາມສ່ຽງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງການເປີດເຜີຍ. ການປ່ຽນແປງນີ້ແມ່ນເຮັດເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃໝ່.
ວິທີການ imputation ຫຼາຍແລະແບບຈໍາລອງແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະບາງສ່ວນ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ໃນມູນຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປໃນຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງຂອງໂລກ.
3. ຂໍ້ມູນສັງເຄາະປະສົມ
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແບບປະສົມລວມມີທັງຂໍ້ມູນຕົວຈິງ ແລະຂໍ້ມູນປອມ.
ບັນທຶກໃກ້ໆຢູ່ໃນນັ້ນຖືກເລືອກໄວ້ສຳລັບແຕ່ລະບັນທຶກຂໍ້ມູນຈິງແບບສຸ່ມ, ແລະສອງອັນນັ້ນຖືກລວມເຂົ້າກັນເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນປະສົມ. ມັນມີຜົນປະໂຫຍດຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສົມບູນແລະບາງສ່ວນ.
ດັ່ງນັ້ນ, ມັນສະຫນອງການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດສູງເມື່ອປຽບທຽບກັບສອງອື່ນໆ, ແຕ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແລະເວລາປະມວນຜົນຫຼາຍ.
ເຕັກນິກການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ສໍາລັບເວລາຫຼາຍປີ, ແນວຄວາມຄິດຂອງຂໍ້ມູນເຄື່ອງຫັດຖະກໍາໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ. ໃນປັດຈຸບັນມັນກໍາລັງເຕີບໃຫຍ່.
ນີ້ແມ່ນບາງເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ໃນການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ:
1. ອີງໃສ່ການແຈກຢາຍ
ໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ, ແຕ່ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນມີຄວາມຄິດຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີການແຈກຢາຍຊຸດຂໍ້ມູນຈະປາກົດ; ພວກເຂົາສາມາດຜະລິດຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມຂອງການແຈກຢາຍໃດໆ, ລວມທັງ Normal, Exponential, Chi-square, t, lognormal, ແລະ Uniform.
ມູນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະໃນວິທີການນີ້ແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມລະດັບຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງນັກວິເຄາະກ່ຽວກັບສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນທີ່ແນ່ນອນ.
2. ຂໍ້ມູນໂລກທີ່ແທ້ຈິງເຂົ້າໄປໃນການແຈກຢາຍທີ່ຮູ້ຈັກ
ທຸລະກິດສາມາດຜະລິດໄດ້ໂດຍການກໍານົດການແຈກຢາຍທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງທີ່ໄດ້ຮັບຖ້າມີຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ.
ທຸລະກິດສາມາດນໍາໃຊ້ວິທີການ Monte Carlo ເພື່ອຜະລິດມັນຖ້າພວກເຂົາຕ້ອງການໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງເຂົ້າໄປໃນການແຈກຢາຍທີ່ຮູ້ຈັກແລະຮູ້ຈັກຕົວກໍານົດການແຈກຢາຍ.
ເຖິງແມ່ນວ່າວິທີການ Monte Carlo ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດຊອກຫາຄໍາທີ່ກົງກັນທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່, ທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດອາດຈະບໍ່ເປັນປະໂຫຍດພຽງພໍສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂອງບໍລິສັດ.
ທຸລະກິດອາດຈະຄົ້ນຫາການຈ້າງຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອໃຫ້ເຫມາະສົມກັບການແຈກຢາຍໃນສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້.
ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊັ່ນ: ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ, ເຮັດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງການແຈກຢາຍທີ່ບໍ່ແມ່ນຄລາສສິກ, ເຊິ່ງອາດຈະເປັນແບບຫຼາຍຮູບແບບແລະຂາດຄຸນສົມບັດທົ່ວໄປຂອງການແຈກຢາຍທີ່ຖືກຮັບຮູ້.
ທຸລະກິດອາດຈະຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງໂດຍໃຊ້ການແຈກຢາຍທີ່ເຫມາະສົມກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກນີ້.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບການ overfitting, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາບໍ່ກົງກັບຂໍ້ມູນສົດຫຼືຄາດຄະເນການສັງເກດການໃນອະນາຄົດ.
3. ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ
ຮູບແບບການຜະລິດແບບເລິກເຊິ່ງເຊັ່ນ Variational Autoencoder (VAE) ແລະ Generative Adversarial Network (GAN) ສາມາດຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະໄດ້.
ຕົວປ່ຽນລະຫັດອັດຕະໂນມັດ
VAE ແມ່ນວິທີການທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມທີ່ຕົວເຂົ້າລະຫັດຈະບີບອັດຊຸດຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບແລະສົ່ງຂໍ້ມູນໄປຫາຕົວຖອດລະຫັດ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຕົວຖອດລະຫັດຈະຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງຊຸດຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ.
ການສອນລະບົບກ່ຽວຂ້ອງກັບການ maximizing correlation ລະຫວ່າງ input ແລະ output ຂໍ້ມູນ.
ເຄືອຂ່າຍ Adversarial ທົ່ວໄປ
ແບບຈໍາລອງ GAN ຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງແບບເກົ່າໆໂດຍໃຊ້ສອງເຄືອຂ່າຍ, ເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າ, ແລະເຄື່ອງຈໍາແນກ.
ຜູ້ຜະລິດສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນສັງເຄາະຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມ.
ຜູ້ຈໍາແນກປຽບທຽບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍສັງເຄາະກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງໂດຍໃຊ້ເງື່ອນໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ.
ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ
ເວທີທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງລຸ່ມນີ້ສະຫນອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ມາຈາກຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ.
ມັນ replicates ຂໍ້ມູນໂລກທີ່ແທ້ຈິງເກັບຮັກສາໄວ້ໃນຕາຕະລາງແລະສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະພຶດຕິກໍາ, ຄາດຄະເນ, ຫຼືທຸລະກໍາ.
- ປູກຝັງ AI: ມັນເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຂອງລະບົບການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ໃຊ້ Generative Adversarial Networks ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ແຕກຕ່າງ.
- Betterdata: ມັນເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວສຳລັບ AI, ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ ແລະການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ.
- Divepale: ມັນເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຂອງ Geminai, ລະບົບສໍາລັບການສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນ 'ຄູ່ແຝດ' ທີ່ມີລັກສະນະສະຖິຕິດຽວກັນກັບຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ.
ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ
ແພລະຕະຟອມທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງລຸ່ມນີ້ດໍາເນີນການກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ສະຫນອງສິນຄ້າແລະການບໍລິການຂໍ້ມູນສັງເຄາະສໍາລັບວິໄສທັດການຝຶກອົບຮົມແລະລະບົບການສອດແນມ.
- ຂໍ້ມູນ: ມັນສະຫນອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ 3D ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ແລະການພັດທະນາ Visual AI.
- Neurolabs: Neurolabs ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລະບົບຂໍ້ມູນສັງເຄາະວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ.
- ໂດເມນຂະຫນານ: ມັນເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແພລະຕະຟອມຂໍ້ມູນສັງເຄາະສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມລະບົບອັດຕະໂນມັດແລະການທົດສອບການນໍາໃຊ້ກໍລະນີ.
- Cognata: ມັນເປັນຜູ້ສະຫນອງຈໍາລອງສໍາລັບ ADAS ແລະຜູ້ພັດທະນາຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ.
- Bifrost: ມັນສະຫນອງ APIs ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສໍາລັບການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ 3D.
ທ້າທາຍ
ມັນມີປະຫວັດສາດອັນຍາວນານໃນ ປັນຍາປະດິດ, ແລະໃນຂະນະທີ່ມັນມີຂໍ້ດີຫຼາຍ, ມັນຍັງມີຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ສໍາຄັນທີ່ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງແກ້ໄຂໃນຂະນະທີ່ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນບາງສ່ວນຂອງພວກເຂົາ:
- ຄວາມຜິດພາດຫຼາຍອາດຈະຢູ່ທີ່ນັ້ນໃນຂະນະທີ່ການຄັດລອກຄວາມສັບສົນຈາກຂໍ້ມູນຕົວຈິງໄປຫາຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
- ລັກສະນະທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ຂອງມັນນໍາໄປສູ່ການອະຄະຕິໃນພຶດຕິກໍາຂອງຕົນ.
- ອາດຈະມີບາງຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນການປະຕິບັດຂອງ algorithms ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍໃຊ້ການເປັນຕົວແທນທີ່ງ່າຍດາຍຂອງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ເກີດຂື້ນເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ໃນຂະນະທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນຕົວຈິງ.
- ການຈໍາລອງຄຸນລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທັງຫມົດຈາກຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງສາມາດກາຍເປັນຄວາມສັບສົນ. ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນອາດຈະຖືກມອງຂ້າມຕະຫຼອດການດໍາເນີນງານນີ້.
ສະຫຼຸບ
ການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຈະແຈ້ງ piquing ຄວາມສົນໃຈຂອງປະຊາຊົນ.
ວິທີການນີ້ອາດຈະບໍ່ເປັນຄໍາຕອບທີ່ມີຂະຫນາດດຽວສໍາລັບທຸກກໍລະນີທີ່ສ້າງຂໍ້ມູນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ເຕັກນິກອາດຈະຕ້ອງການປັນຍາຜ່ານ AI / ML ແລະສາມາດຈັດການກັບສະຖານະການທີ່ສັບສົນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງຂອງການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມກັບໂດເມນທີ່ແນ່ນອນ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນເປັນເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ໆທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຊ່ອງຫວ່າງທີ່ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວອື່ນໆຫຼຸດລົງ.
ໃນມື້ນີ້, ສັງເຄາະ ການຜະລິດຂໍ້ມູນອາດຈະຕ້ອງການການຢູ່ຮ່ວມກັນຂອງຫນ້າກາກຂໍ້ມູນ.
ໃນອະນາຄົດ, ອາດຈະມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັນຫຼາຍຂຶ້ນລະຫວ່າງທັງສອງ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການແກ້ໄຂການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບ.
ແບ່ງປັນທັດສະນະຂອງທ່ານໃນຄໍາເຫັນ!
ອອກຈາກ Reply ເປັນ