ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
വിപുലമായ അനലിറ്റിക്സും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകളും ഡാറ്റയാൽ നയിക്കപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ സ്വകാര്യതയിലും ബിസിനസ്സ് നടപടിക്രമങ്ങളിലുമുള്ള വെല്ലുവിളികൾ കാരണം ആ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്സസ് അക്കാദമിക്കൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയ്ക്ക് സാധ്യമല്ലാത്ത രീതിയിൽ പങ്കിടാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ, പിന്തുടരാൻ സാധ്യതയുള്ള ഒരു പുതിയ ദിശയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പുതിയ തന്ത്രം അപകടങ്ങളോ ദോഷങ്ങളോ ഇല്ലാത്തതല്ല, അതിനാൽ ബിസിനസുകൾ അവരുടെ വിഭവങ്ങൾ എവിടെ, എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്ന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
AI യുടെ നിലവിലെ യുഗത്തിൽ, ഡാറ്റ പുതിയ എണ്ണയാണെന്നും നമുക്ക് പ്രസ്താവിക്കാം, എന്നാൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത ചുരുക്കം ചിലർ മാത്രമാണ് ഗഷറിൽ ഇരിക്കുന്നത്. അതിനാൽ, ധാരാളം ആളുകൾ സ്വന്തമായി ഇന്ധനം നിർമ്മിക്കുന്നു, അത് താങ്ങാനാവുന്നതും കാര്യക്ഷമവുമാണ്. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്നാണ് ഇത് അറിയപ്പെടുന്നത്.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഞങ്ങൾ വിശദമായി പരിശോധിക്കും—നിങ്ങൾ അത് എന്തിന് ഉപയോഗിക്കണം, അത് എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കണം, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അതിനെ വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നത് എന്താണ്, അതിന് എന്ത് ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾ നൽകാം, കൂടാതെ മറ്റു പലതും.
അപ്പോൾ, എന്താണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ?
ഗുണനിലവാരം, നമ്പർ അല്ലെങ്കിൽ വൈവിധ്യം എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ അപര്യാപ്തമാകുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ചരിത്ര ഡാറ്റയുടെ സ്ഥാനത്ത് AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം.
നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ ബിസിനസ് ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റാത്തപ്പോൾ അല്ലെങ്കിൽ വികസിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യതകൾ ഉള്ളപ്പോൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ, ടെസ്റ്റ് സോഫ്റ്റ്വെയർ അല്ലെങ്കിൽ അതുപോലുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ കോർപ്പറേറ്റ് AI ശ്രമങ്ങൾക്കുള്ള ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമാണ്.
ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ സ്ഥാനത്ത് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടുതൽ കൃത്യമായി പറഞ്ഞാൽ, സിമുലേഷനുകളോ കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതങ്ങളോ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്രിമമായി ടാഗ് ചെയ്യുകയും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്ത ഡാറ്റയാണിത്.
യഥാർത്ഥ സംഭവങ്ങളുടെ ഫലമായല്ല കൃത്രിമമായി ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാം സൃഷ്ടിച്ച വിവരങ്ങളാണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ. കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ പരിശീലന ഡാറ്റയിലേക്ക് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ചേർക്കാൻ കഴിയും, എല്ലാ ഉപയോഗവും എഡ്ജ് സാഹചര്യങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ് കുറയ്ക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുക.
ക്ലൗഡ് പോലെയുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് പവറും ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് രീതികളും മെച്ചപ്പെടുത്തിയതിന് നന്ദി, കൃത്രിമ ഡാറ്റ ഇപ്പോൾ എന്നത്തേക്കാളും കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എല്ലാ അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്കും കൂടുതൽ പ്രയോജനപ്രദമായ AI സൊല്യൂഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് ഒരു നല്ല സംഭവവികാസമാണ്.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എത്രത്തോളം പ്രധാനമാണ്, നിങ്ങൾ അത് എന്തിന് ഉപയോഗിക്കണം?
AI മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് കൃത്യമായ ലേബലിംഗുള്ള വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പതിവായി ആവശ്യമാണ്. കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പഠിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായി നിർവഹിക്കുക.
നൂറുകണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഇനങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഈ ഭീമൻ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുകയും ലേബൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് യുക്തിരഹിതമായി സമയവും പണവും ചെലവഴിക്കുന്നതാണ്. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലന ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്റെ വില വളരെ കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ചതാണെങ്കിൽ, ഒരു പരിശീലന ചിത്രം വാങ്ങുമ്പോൾ $5 വിലവരും ഡാറ്റ ലേബലിംഗ് ദാതാവ് $0.05 മാത്രം ചിലവാകും.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കുന്ന സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സ്വകാര്യത ആശങ്കകൾ ലഘൂകരിക്കാനും ചെലവുകൾ കുറയ്ക്കാനും കഴിയും.
യഥാർത്ഥ ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വസ്തുതകളുടെ പൂർണ്ണമായ സ്പെക്ട്രത്തെ കൃത്യമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ കഴിയാത്ത യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, അത് മുൻവിധി കുറയ്ക്കാൻ സഹായിച്ചേക്കാം. വിശ്വസനീയമായ സാധ്യതകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന അസാധാരണ സംഭവങ്ങൾ നൽകുന്നതിലൂടെ, നിയമാനുസൃതമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയായേക്കാം, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് വലിയ വൈവിധ്യം നൽകാൻ കഴിയും.
ചുവടെ ലിസ്റ്റുചെയ്തിരിക്കുന്ന കാരണങ്ങളാൽ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിന് മികച്ച ഫിറ്റായിരിക്കാം:
1. മോഡലിന്റെ ദൃഢത
അത് സ്വന്തമാക്കാതെ തന്നെ, നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്കായി കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുക. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരേ വ്യക്തിയുടെ വിവിധതരം മുടിവെട്ടുകൾ, മുഖത്തെ രോമങ്ങൾ, കണ്ണടകൾ, ശിരോവസ്ത്രങ്ങൾ, സ്കിൻ ടോൺ, വംശീയ സവിശേഷതകൾ, അസ്ഥികളുടെ ഘടന, പുള്ളികൾ, മറ്റ് സവിശേഷതകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. മുഖങ്ങൾ അതിനെ ശക്തിപ്പെടുത്തുക.
2. എഡ്ജ് കേസുകൾ കണക്കിലെടുക്കുന്നു
സമതുലിതമായ മെഷീൻ ലേണിംഗാണ് ഡാറ്റാസെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് അൽഗോരിതങ്ങൾ. മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ ഉദാഹരണത്തിലേക്ക് തിരിഞ്ഞുനോക്കൂ. അവരുടെ മോഡലുകളുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുമായിരുന്നു (വാസ്തവത്തിൽ, ഈ ബിസിനസുകളിൽ ചിലത് ഇതുതന്നെയാണ് ചെയ്തത്), കൂടാതെ അവരുടെ ഡാറ്റാ വിടവുകൾ നികത്താൻ ഇരുണ്ട ചർമ്മമുള്ള മുഖങ്ങളുടെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിർമ്മിച്ചിരുന്നെങ്കിൽ അവർ കൂടുതൽ ധാർമ്മിക മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുമായിരുന്നു. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ സഹായത്തോടെ, ഡാറ്റ കുറവുള്ളതോ നിലവിലില്ലാത്തതോ ആയ എഡ്ജ് കേസുകൾ ഉൾപ്പെടെ എല്ലാ ഉപയോഗ കേസുകളും ടീമുകൾക്ക് ഉൾക്കൊള്ളാനാകും.
3. "യഥാർത്ഥ" ഡാറ്റയേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഇത് ലഭിക്കും
വലിയ അളവിലുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ ടീമുകൾക്ക് കഴിയും. യഥാർത്ഥ ജീവിത ഡാറ്റ ഇടയ്ക്കിടെ നടക്കുന്ന സംഭവങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഒരു സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് കാറിനായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ, കഠിനമായ റോഡ് അവസ്ഥകളെക്കുറിച്ച് മതിയായ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ നേടുന്നത് ടീമുകൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടായേക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്, അവരുടെ അപൂർവത കാരണം. ശ്രമകരമായ വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാൻ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേറ്റുചെയ്യുമ്പോൾ സ്വയമേവ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിന് ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് അൽഗോരിതങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും.
4. ഇത് ഉപയോക്തൃ സ്വകാര്യത വിവരങ്ങൾ സുരക്ഷിതമാക്കുന്നു
ബിസിനസിനെയും ഡാറ്റയുടെ തരത്തെയും ആശ്രയിച്ച്, സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ കമ്പനികൾക്ക് സുരക്ഷാ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഉണ്ടായേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യക്തിഗത ആരോഗ്യ വിവരങ്ങൾ (PHI), ഹെൽത്ത് കെയർ വ്യവസായത്തിലെ ഇൻപേഷ്യന്റ് ഡാറ്റയിൽ ഇടയ്ക്കിടെ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, അത് അത്യന്തം സുരക്ഷയോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യണം.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ യഥാർത്ഥ ആളുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാത്തതിനാൽ, സ്വകാര്യത പ്രശ്നങ്ങൾ കുറയുന്നു. നിങ്ങളുടെ ടീം ചില ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിൽ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഒരു ബദലായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ Vs സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ
യഥാർത്ഥ ലോകത്ത്, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ നേടുകയോ അളക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. ആരെങ്കിലും സ്മാർട്ട്ഫോണോ ലാപ്ടോപ്പോ കമ്പ്യൂട്ടറോ ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴോ റിസ്റ്റ് വാച്ച് ധരിക്കുമ്പോഴോ വെബ്സൈറ്റ് ആക്സസ് ചെയ്യുമ്പോഴോ ഓൺലൈൻ ഇടപാട് നടത്തുമ്പോഴോ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ തൽക്ഷണം ജനറേറ്റുചെയ്യുന്നു.
കൂടാതെ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ (ഓൺലൈനിലും ഓഫ്ലൈനിലും) നൽകാൻ സർവേകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഡിജിറ്റൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക സംഭവങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതല്ലാത്ത ഭാഗം ഒഴികെ, അടിസ്ഥാന ഗുണങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയെ വിജയകരമായി അനുകരിക്കുന്ന തരത്തിലാണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്.
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയ്ക്ക് പകരമായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ആശയം വളരെ പ്രതീക്ഷ നൽകുന്നതാണ്, കാരണം ഇത് നൽകാൻ ഉപയോഗിക്കാനാകും. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലന ഡാറ്റ മോഡലുകൾ ആവശ്യമാണ്. എന്നാൽ അത് ഉറപ്പില്ല നിർമ്മിത ബുദ്ധി യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് ഉയർന്നുവരുന്ന എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങളും പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും.
കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക
മോഡൽ പരിശീലനം, മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയം, പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ പരിശോധന എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ വാണിജ്യ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗിലേക്കുള്ള അതിന്റെ പ്രയോഗത്തിന് വഴിയൊരുക്കിയ ഏതാനും മേഖലകൾ ഞങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തും:
ക്സനുമ്ക്സ. ആരോഗ്യ
ഡാറ്റയുടെ സെൻസിറ്റിവിറ്റി കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗത്തിന് ഹെൽത്ത് കെയർ സെക്ടർ വളരെ അനുയോജ്യമാണ്. നിലവിലുള്ള എല്ലാത്തരം രോഗികളുടെയും ശരീരശാസ്ത്രം രേഖപ്പെടുത്താൻ ടീമുകൾക്ക് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനാകും, അങ്ങനെ രോഗങ്ങളുടെ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും രോഗനിർണയം നടത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.
ഗൂഗിളിന്റെ മെലനോമ ഡിറ്റക്ഷൻ മോഡൽ ഇതിന്റെ കൗതുകകരമായ ഒരു ചിത്രമാണ്, കാരണം എല്ലാ ചർമ്മ തരങ്ങൾക്കും ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള കഴിവ് മോഡലിന് നൽകുന്നതിന് ഇരുണ്ട ചർമ്മ ടോണുകളുള്ള ആളുകളുടെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ (നിർഭാഗ്യവശാൽ വളരെ കുറവുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റയുടെ ഒരു മേഖല) ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
2. ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ
പ്രകടനം വിലയിരുത്തുന്നതിന് സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന കമ്പനികൾ സിമുലേറ്ററുകൾ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. കാലാവസ്ഥ കഠിനമാകുമ്പോൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, യഥാർത്ഥ റോഡ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് അപകടകരമോ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ ആയേക്കാം.
വ്യത്യസ്ത ഡ്രൈവിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളിലെല്ലാം കണക്കിലെടുക്കേണ്ട നിരവധി വേരിയബിളുകൾ ഉള്ളതിനാൽ റോഡുകളിലെ യഥാർത്ഥ ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് തത്സമയ പരിശോധനകളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് പൊതുവെ നല്ല ആശയമല്ല.
3. ഡാറ്റയുടെ പോർട്ടബിലിറ്റി
അവരുടെ പരിശീലന ഡാറ്റ മറ്റുള്ളവരുമായി പങ്കിടാൻ, സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയവും സുരക്ഷിതവുമായ രീതികൾ ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റാസെറ്റ് പബ്ലിക് ആക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിവരങ്ങൾ (PII) മറയ്ക്കുന്നത് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള മറ്റൊരു കൗതുകകരമായ ആപ്ലിക്കേഷനാണ്. ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ, സോഷ്യോളജിക്കൽ ഡാറ്റ, PII അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന മറ്റ് ഫീൽഡുകൾ എന്നിവ കൈമാറ്റം ചെയ്യുന്നതിനെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
4. സുരക്ഷ
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ കാരണം ഓർഗനൈസേഷനുകൾ കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമാണ്. ഞങ്ങളുടെ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഉദാഹരണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട്, കെട്ടിച്ചമച്ച ഫോട്ടോകളോ വീഡിയോകളോ വിവരിക്കുന്ന "ഡീപ് ഫേക്ക്സ്" എന്ന വാചകം നിങ്ങൾക്ക് പരിചിതമായിരിക്കും. സ്വന്തം മുഖം തിരിച്ചറിയലും സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളും പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡീപ് വ്യാജങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. വീഡിയോ നിരീക്ഷണത്തിൽ കൂടുതൽ വേഗത്തിലും കുറഞ്ഞ ചെലവിലും മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയും മെഷീൻ ലേണിംഗും
ദൃഢവും വിശ്വസനീയവുമായ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഗണ്യമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ അഭാവത്തിൽ, ഇത്രയും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാകും.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള ഡൊമെയ്നുകളിൽ, ആദ്യകാല സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ വികസനം വഴി മോഡലുകളുടെ വികസനം സുഗമമാക്കുന്നു, അത് വളരെ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ (GANs) ഉപയോഗമാണ് ചിത്രം തിരിച്ചറിയൽ മേഖലയിലെ ഒരു പുതിയ വികസനം. സാധാരണയായി രണ്ട് നെറ്റ്വർക്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: ഒരു ജനറേറ്ററും ഒരു വിവേചനക്കാരനും.
വിവേചന ശൃംഖല വ്യാജ ഫോട്ടോകളിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ ഫോട്ടോകളെ വേർതിരിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, യഥാർത്ഥ ലോക ചിത്രങ്ങളുമായി സാമ്യമുള്ള സിന്തറ്റിക് ഇമേജുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ജനറേറ്റർ നെറ്റ്വർക്ക് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, GAN-കൾ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് കുടുംബത്തിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്, അവിടെ രണ്ട് നെറ്റ്വർക്കുകളും പുതിയ നോഡുകളും ലെയറുകളും ചേർത്ത് തുടർച്ചയായി പഠിക്കുകയും വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ പരിസ്ഥിതിയും തരവും മാറ്റാനുള്ള ഓപ്ഷൻ നിങ്ങൾക്കുണ്ട്. ശക്തമായ സ്കോർ ഉപയോഗിച്ച് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത എളുപ്പത്തിൽ നേടാനാകുമെങ്കിലും, ലേബൽ ചെയ്ത തത്സമയ ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത ഇടയ്ക്കിടെ വളരെ ചെലവേറിയതായിരിക്കും.
നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും?
ഒരു സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ശേഖരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സമീപനങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:
സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിതരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി
ഈ കേസിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന തന്ത്രം, വിതരണത്തിൽ നിന്ന് നമ്പറുകൾ എടുക്കുക അല്ലെങ്കിൽ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന തെറ്റായ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിതരണങ്ങൾ നോക്കുക എന്നതാണ്. ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ പൂർണ്ണമായും ഇല്ലാതായേക്കാം.
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിതരണത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ഗ്രാഹ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞന് ഏതെങ്കിലും വിതരണത്തിന്റെ ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിൾ അടങ്ങിയ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. സാധാരണ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ, എക്സ്പോണൻഷ്യൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ, ചി-സ്ക്വയർ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ, ലോഗ്നോർമൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ എന്നിവയും മറ്റും ഇത് ചെയ്യുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രോബബിലിറ്റി ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകളുടെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രമാണ്.
സാഹചര്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ അനുഭവ നിലവാരം പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലിന്റെ കൃത്യതയിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തും.
മോഡൽ അനുസരിച്ച്
റാൻഡം ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ആ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിരീക്ഷിച്ച പെരുമാറ്റം കണക്കാക്കുന്ന ഒരു മോഡൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ നിർമ്മിക്കുന്നു. സാരാംശത്തിൽ, അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിലേക്ക് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഘടിപ്പിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വ്യാജ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ കോർപ്പറേഷനുകൾക്ക് മോണ്ടെ കാർലോ സമീപനം ഉപയോഗിക്കാം.
കൂടാതെ, വിതരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ഘടിപ്പിക്കാം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ തീരുമാന മരങ്ങൾ പോലെ. ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ലാളിത്യവും ആഴത്തിലുള്ള വികാസവും കാരണം ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ സാധാരണയായി അമിതമായി യോജിക്കുന്നതിനാൽ, പ്രവചനത്തിന് ശ്രദ്ധ നൽകണം.
ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തോടെ
ആഴത്തിലുള്ള പഠനം സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള രണ്ട് വഴികളാണ് വേരിയേഷൻ ഓട്ടോഎൻകോഡർ (VAE) അല്ലെങ്കിൽ ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക് (GAN) മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡലുകൾ. മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ VAE-കൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയെ ചുരുക്കുകയും ഒതുക്കുകയും ചെയ്യുന്ന എൻകോഡറുകളും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ പ്രാതിനിധ്യം നൽകുന്നതിന് ഈ ഡാറ്റ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കുന്ന ഡീകോഡറുകളും ചേർന്നാണ് അവ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ഡാറ്റ കഴിയുന്നത്ര ഒരുപോലെ നിലനിർത്തുക എന്നതാണ് ഒരു VAE-യുടെ അടിസ്ഥാന ലക്ഷ്യം. രണ്ട് എതിർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ GAN മോഡലുകളും പ്രതികൂല നെറ്റ്വർക്കുകളുമാണ്.
ജനറേറ്റർ നെറ്റ്വർക്ക് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ആദ്യ നെറ്റ്വർക്ക് വ്യാജ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്റെ ചുമതലയാണ്. വിവേചന നെറ്റ്വർക്ക്, രണ്ടാമത്തെ നെറ്റ്വർക്ക്, സൃഷ്ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഡാറ്റാസെറ്റ് വഞ്ചനയാണോ എന്ന് തിരിച്ചറിയാനുള്ള ശ്രമത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒരു വ്യാജ ഡാറ്റാഗണം കണ്ടെത്തുമ്പോൾ വിവേചനക്കാരൻ ജനറേറ്ററിന് മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നു.
വിവേചനക്കാരന് നൽകിയ ഇനിപ്പറയുന്ന ബാച്ച് ഡാറ്റ ജനറേറ്റർ പിന്നീട് പരിഷ്കരിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, വ്യാജ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ വിവേചനക്കാരൻ കാലക്രമേണ മെച്ചപ്പെടുന്നു. വഞ്ചന കണ്ടെത്തുന്നതിന് സാമ്പത്തിക മേഖലയിലും മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിനായി ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലയിലും ഇത്തരത്തിലുള്ള മാതൃക പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കൂടുതൽ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റൊരു രീതിയാണ് ഡാറ്റ ആഗ്മെന്റേഷൻ. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് വ്യാജ ഡാറ്റയിൽ തെറ്റിദ്ധരിക്കരുത്. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഇതിനകം നിലവിലുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് പുതിയ ഡാറ്റ ചേർക്കുന്ന പ്രവർത്തനമാണ് ഡാറ്റ ആഗ്മെന്റേഷൻ.
ഒരു ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് നിരവധി ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഓറിയന്റേഷൻ, തെളിച്ചം, മാഗ്നിഫിക്കേഷൻ എന്നിവയും മറ്റും ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട്. ചിലപ്പോൾ, വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ മാത്രം ശേഷിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കൽ ഇതാണ്, കൂടാതെ അത്തരം ഡാറ്റയുടെ ഒരു കൂട്ടം സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയായി കണക്കാക്കേണ്ടതില്ല.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ വെല്ലുവിളികളും പരിമിതികളും
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ കമ്പനികളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിവിധ നേട്ടങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, അതിന് ചില പരിമിതികളും ഉണ്ട്:
- ഡാറ്റയുടെ വിശ്വാസ്യത: എല്ലാ മെഷീൻ ലേണിംഗ്/ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലും അത് നൽകുന്ന ഡാറ്റയുടെ അത്ര മികച്ചതാണെന്ന് എല്ലാവർക്കും അറിയാം. ഈ സന്ദർഭത്തിലെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡലുമായി ശക്തമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ ഇവ വളരെ വ്യക്തമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ ഉറവിട ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതങ്ങളൊന്നും നിലവിലില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. കൂടാതെ, എന്തെങ്കിലും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ്, ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം സ്ഥിരീകരിക്കുകയും സ്ഥിരീകരിക്കുകയും വേണം.
- അറിവും പരിശ്രമവും സമയവും ആവശ്യമാണ്: സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ലളിതവും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമായിരിക്കുമെങ്കിലും, അതിന് കുറച്ച് അറിവും സമയവും പരിശ്രമവും ആവശ്യമാണ്.
- അപാകതകൾ ആവർത്തിക്കുന്നു: യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയുടെ മികച്ച പകർപ്പ് സാധ്യമല്ല; സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് അത് ഏകദേശമാക്കാൻ മാത്രമേ കഴിയൂ. അതിനാൽ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ നിലനിൽക്കുന്ന ചില ഔട്ട്ലറുകൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയേക്കില്ല. സാധാരണ ഡാറ്റയേക്കാൾ പ്രാധാന്യമുള്ളതാണ് ഡാറ്റാ അപാകതകൾ.
- ഉൽപ്പാദനം നിയന്ത്രിക്കുകയും ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു: സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ പകർത്താൻ ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. ഡാറ്റ മാനുവൽ പരിശോധന അനിവാര്യമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ്/ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത പരിശോധിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
- ഉപയോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക്: സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഒരു പുതിയ ആശയമായതിനാൽ, അത് ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ വിശ്വസിക്കാൻ എല്ലാവരും തയ്യാറാകില്ല. ഉപയോക്തൃ സ്വീകാര്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ഉയർത്തേണ്ടത് ആദ്യം ആവശ്യമാണെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഭാവി
കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗം ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു. ഇത് കമ്പനികളുടെ സമയവും പണവും ലാഭിക്കുമ്പോൾ, അതിന്റെ പോരായ്മകൾ ഇല്ലാതെയല്ല. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ സ്വാഭാവികമായി സംഭവിക്കുന്നതും ചില മോഡലുകളിൽ കൃത്യതയ്ക്ക് നിർണായകവുമായ ഔട്ട്ലൈയറുകളില്ല.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ പതിവായി ആശ്രയിക്കുന്നു എന്നതും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്; ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിലെ പക്ഷപാതങ്ങൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിലേക്ക് വേഗത്തിൽ വ്യാപിക്കും, അതിനാൽ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ ഒരു ആരംഭ പോയിന്റായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് അമിതമായി പറയേണ്ടതില്ല.
അവസാനമായി, പൊരുത്തക്കേടുകൾ അവതരിപ്പിച്ചിട്ടില്ലെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയെ മനുഷ്യ വ്യാഖ്യാനിച്ച യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടെ, ഇതിന് കൂടുതൽ ഔട്ട്പുട്ട് നിയന്ത്രണം ആവശ്യമാണ്. ഈ തടസ്സങ്ങൾക്കിടയിലും, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഒരു പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന മേഖലയായി തുടരുന്നു.
യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ പോലും പുതിയ AI പരിഹാരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, കൂടുതൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതും അവരുടെ അന്തിമ ഉപഭോക്താക്കളുടെ വൈവിധ്യത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നതുമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഇത് സംരംഭങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ഭാവിയിൽ, യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രം പൂർത്തിയാക്കാൻ വെല്ലുവിളിയാകുന്ന പുതിയതും ക്രിയാത്മകവുമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ സഹായിക്കാൻ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉദ്ദേശിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് ഒരു ബിസിനസ്സിനോ ഓർഗനൈസേഷനിലോ ഉള്ള ഒരു ഡാറ്റാ കമ്മി അല്ലെങ്കിൽ പ്രസക്തമായ ഡാറ്റയുടെ അഭാവം ലഘൂകരിക്കാനാകും. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ഏതൊക്കെ തന്ത്രങ്ങളെ സഹായിക്കാമെന്നും അതിൽ നിന്ന് ആർക്കൊക്കെ ലാഭമുണ്ടാക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ചില ബുദ്ധിമുട്ടുകളെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ സംസാരിച്ചു. വാണിജ്യപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന്, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ എപ്പോഴും അനുകൂലമായിരിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം യഥാർത്ഥ അസംസ്കൃത ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനായി ആക്സസ് ചെയ്യാനാകാത്തപ്പോൾ റിയലിസ്റ്റിക് ഡാറ്റയാണ് അടുത്ത മികച്ച ഓപ്ഷൻ.
എന്നിരുന്നാലും, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റാ മോഡലിംഗിൽ ശക്തമായ ധാരണയുള്ള ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ആവശ്യമാണെന്ന് ഓർമ്മിക്കേണ്ടതാണ്. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയെയും അതിന്റെ ചുറ്റുപാടുകളെയും കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ ധാരണയും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ലഭ്യമാണെങ്കിൽ, ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റ സാധ്യമായത്ര കൃത്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക