ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ഗവേഷകരും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളും പലപ്പോഴും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഇല്ലാത്ത അല്ലെങ്കിൽ രഹസ്യാത്മകതയോ സ്വകാര്യതാ പരിഗണനകൾ കാരണം അത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയാത്ത സാഹചര്യങ്ങളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു.
ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന്, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയ്ക്ക് പകരമായി നിർമ്മിക്കാൻ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ പ്രൊഡക്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അൽഗോരിതം ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ ഉചിതമായ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ ആവശ്യമാണ്, അത് സ്വഭാവത്തിലും യാഥാർത്ഥ്യമായിരിക്കണം. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായുള്ള സ്വകാര്യത, ടെസ്റ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലന ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് അത്തരം ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം.
നമുക്ക് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ വിശദമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം, AI യുഗത്തിൽ അവ പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് നോക്കാം.
എന്താണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ?
യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയ്ക്ക് പകരമായി കമ്പ്യൂട്ടർ സിമുലേഷനുകളോ അൽഗോരിതങ്ങളോ ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിക്കുന്ന വ്യാഖ്യാന ഡാറ്റയാണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ. ഇത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ കൃത്രിമബുദ്ധി സൃഷ്ടിച്ച ഒരു പകർപ്പാണ്.
വിപുലമായ AI അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരാൾക്ക് ഡാറ്റ പാറ്റേണുകളും അളവുകളും ഉപയോഗിക്കാം. അവർ പരിശീലിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ യഥാർത്ഥ പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ പരിധിയില്ലാത്ത അളവ് സൃഷ്ടിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയും.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന സമീപനങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉണ്ട്, നിങ്ങൾക്ക് വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉപയോഗിക്കാം.
ഡാറ്റ ജനറേഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയറിന് പലപ്പോഴും ആവശ്യമുണ്ട്:
- ഒരു ഡാറ്റ റിപ്പോസിറ്ററിയുടെ മെറ്റാഡാറ്റ, അതിനായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
- വിശ്വസനീയവും എന്നാൽ സാങ്കൽപ്പികവുമായ മൂല്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികത. ഉദാഹരണങ്ങളിൽ മൂല്യ ലിസ്റ്റുകളും റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷനുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
- എല്ലാ ഡാറ്റാ ബന്ധങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ അവബോധം, ഡാറ്റാബേസ് തലത്തിൽ പ്രഖ്യാപിക്കപ്പെട്ടവയും അതുപോലെ ആപ്ലിക്കേഷൻ കോഡ് തലത്തിൽ നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നവയും.
മോഡലിനെ സാധൂകരിക്കാനും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ പെരുമാറ്റ വശങ്ങൾ മോഡൽ സൃഷ്ടിച്ചവയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാനും ഒരുപോലെ ആവശ്യമാണ്.
ഈ സാങ്കൽപ്പിക ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ കാര്യത്തിന്റെ എല്ലാ മൂല്യവും ഉണ്ട്, എന്നാൽ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയൊന്നും ഇല്ല. ഇത് രുചികരമായ, കലോറി രഹിത കേക്ക് പോലെയാണ്. ഇത് യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ കൃത്യമായി ചിത്രീകരിക്കുന്നു.
തൽഫലമായി, യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ പ്രാധാന്യം
യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയിൽ ലഭ്യമല്ലാത്ത ചില ആവശ്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്കുണ്ട്. പരിശോധനയ്ക്കായി ഡാറ്റയുടെ കുറവുണ്ടാകുമ്പോൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യത ഒരു പ്രധാന പരിഗണനയായിരിക്കുമ്പോൾ, അത് രക്ഷാപ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് വരുന്നു.
AI- സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതും സുരക്ഷിതവും സംഭരിക്കാനും കൈമാറ്റം ചെയ്യാനും നിരസിക്കാനും എളുപ്പമാണ്. ഒറിജിനൽ ഡാറ്റയെ സബ്സെറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഡാറ്റ സിന്തസിസ് ടെക്നിക് അനുയോജ്യമാണ്.
തൽഫലമായി, ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയായും AI പരിശീലന ഡാറ്റയായും ഉപയോഗിക്കാൻ ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.
- ML അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള Uber പഠിപ്പിക്കാനും ടെസ്ല സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ.
- മെഡിക്കൽ, ഹെൽത്ത് കെയർ വ്യവസായങ്ങളിൽ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ നിലവിലില്ലാത്ത നിർദ്ദിഷ്ട രോഗങ്ങളും സാഹചര്യങ്ങളും വിലയിരുത്തുന്നതിന്.
- സാമ്പത്തിക മേഖലയിൽ തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തലും സംരക്ഷണവും നിർണായകമാണ്. ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് പുതിയ വഞ്ചനാപരമായ സംഭവങ്ങൾ അന്വേഷിക്കാം.
- സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് ആമസോൺ അലക്സയുടെ ഭാഷാ സംവിധാനത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്.
- വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ അമേരിക്കൻ എക്സ്പ്രസ് സിന്തറ്റിക് ഫിനാൻഷ്യൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിലെ സ്വഭാവസവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൂക്ഷിക്കുമ്പോൾ സെൻസിറ്റീവ് സ്വകാര്യ വിവരങ്ങൾ മറയ്ക്കുക എന്ന ഉദ്ദേശത്തോടെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ക്രമരഹിതമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു.
ഇത് പ്രധാനമായും മൂന്ന് തരത്തിലാണ്:
- പൂർണ്ണമായും സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ
- ഭാഗികമായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ
- ഹൈബ്രിഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ
1. പൂർണ്ണമായും സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ
ഈ ഡാറ്റ പൂർണ്ണമായും ജനറേറ്റുചെയ്തതാണ് കൂടാതെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയൊന്നും അടങ്ങിയിട്ടില്ല.
സാധാരണഗതിയിൽ, ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ജനറേറ്റർ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിലെ സവിശേഷതകളുടെ സാന്ദ്രത പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും അവയുടെ പാരാമീറ്ററുകൾ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യും. പിന്നീട്, പ്രവചിച്ച ഡെൻസിറ്റി ഫംഗ്ഷനുകളിൽ നിന്ന്, ഓരോ ഫീച്ചറിനും വേണ്ടി സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിത ശ്രേണികൾ ക്രമരഹിതമായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു.
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ ചില സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ മാറ്റി പകരം വയ്ക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുത്താൽ, ഈ സവിശേഷതകളുടെ സംരക്ഷിത ശ്രേണി, സംരക്ഷിതവും യഥാർത്ഥവുമായ ശ്രേണികളെ ഒരേ ക്രമത്തിൽ റാങ്ക് ചെയ്യുന്നതിനായി യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ ശേഷിക്കുന്ന സവിശേഷതകളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു.
ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് ടെക്നിക്കുകളും ഒന്നിലധികം ഇംപ്യൂട്ടേഷനുകളും പൂർണ്ണമായും സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള രണ്ട് പരമ്പരാഗത രീതികളാണ്.
ഡാറ്റ പൂർണ്ണമായും സിന്തറ്റിക് ആയതിനാലും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ നിലവിലില്ലാത്തതിനാലും, ഡാറ്റയുടെ സത്യസന്ധതയെ ആശ്രയിച്ച് ഈ തന്ത്രം മികച്ച സ്വകാര്യത പരിരക്ഷ നൽകുന്നു.
2. ഭാഗികമായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ
ഈ ഡാറ്റ കുറച്ച് സെൻസിറ്റീവ് ഫീച്ചറുകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ സിന്തറ്റിക് മൂല്യങ്ങൾ മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കുന്നുള്ളൂ.
ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, എക്സ്പോഷറിന്റെ ഗണ്യമായ അപകടമുണ്ടെങ്കിൽ മാത്രമേ യഥാർത്ഥ മൂല്യങ്ങൾ മാറുകയുള്ളൂ. പുതുതായി സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനാണ് ഈ മാറ്റം.
ഭാഗികമായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ മൾട്ടിപ്പിൾ ഇംപ്യൂട്ടേഷനും മോഡൽ അധിഷ്ഠിത സമീപനങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയിൽ നഷ്ടമായ മൂല്യങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കാനും ഈ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാം.
3. ഹൈബ്രിഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ
ഹൈബ്രിഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ യഥാർത്ഥവും വ്യാജവുമായ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുന്നു.
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ ഓരോ റാൻഡം റെക്കോർഡിനും അതിലെ ഒരു റെക്കോഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടുന്നു, തുടർന്ന് ഇവ രണ്ടും ചേർന്ന് ഹൈബ്രിഡ് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പൂർണ്ണമായും സിന്തറ്റിക്, ഭാഗികമായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഗുണങ്ങൾ ഇതിന് ഉണ്ട്.
അതിനാൽ മറ്റ് രണ്ടെണ്ണവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഉയർന്ന യൂട്ടിലിറ്റിയോടെ ശക്തമായ സ്വകാര്യത സംരക്ഷണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ കൂടുതൽ മെമ്മറിയുടെയും പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്തിന്റെയും ചെലവിൽ.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷന്റെ ടെക്നിക്കുകൾ
നിരവധി വർഷങ്ങളായി, മെഷീൻ-ക്രാഫ്റ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ എന്ന ആശയം ജനപ്രിയമാണ്. ഇപ്പോൾ അത് പാകമാകുകയാണ്.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഇതാ:
1. വിതരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ നിലവിലില്ലെങ്കിൽ, ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന് ഡാറ്റാസെറ്റ് വിതരണം എങ്ങനെ ദൃശ്യമാകും എന്നതിനെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണയുണ്ട്; അവർക്ക് നോർമൽ, എക്സ്പോണൻഷ്യൽ, ചി-സ്ക്വയർ, ടി, ലോഗ്നോർമൽ, യൂണിഫോം എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഏത് വിതരണത്തിന്റെയും ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
ഈ രീതിയിലുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം ഒരു നിശ്ചിത ഡാറ്റ പരിതസ്ഥിതിയെക്കുറിച്ച് വിശകലന വിദഗ്ധന്റെ ധാരണയുടെ നിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു.
2. അറിയപ്പെടുന്ന വിതരണത്തിലേക്ക് യഥാർത്ഥ-ലോക ഡാറ്റ
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉണ്ടെങ്കിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ വിതരണങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ബിസിനസുകൾക്ക് അത് നിർമ്മിക്കാനാകും.
അറിയപ്പെടുന്ന വിതരണത്തിലേക്ക് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഘടിപ്പിക്കാനും വിതരണ പാരാമീറ്ററുകൾ അറിയാനും താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ അത് നിർമ്മിക്കാൻ ബിസിനസുകൾക്ക് മോണ്ടെ കാർലോ സമീപനം ഉപയോഗിക്കാം.
ലഭ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച പൊരുത്തം കണ്ടെത്തുന്നതിന് മോണ്ടെ കാർലോ സമീപനം ബിസിനസ്സുകളെ സഹായിക്കുമെങ്കിലും, കമ്പനിയുടെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച ഫിറ്റ് ഉപയോഗപ്രദമായേക്കില്ല.
ഈ സാഹചര്യങ്ങളിൽ വിതരണത്തിന് അനുയോജ്യമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബിസിനസുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തേക്കാം.
ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ പോലെയുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ, നോൺ-ക്ലാസിക്കൽ വിതരണങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു, അവ മൾട്ടി-മോഡൽ ആയിരിക്കാം, അംഗീകൃത വിതരണങ്ങളുടെ പൊതുവായ ഗുണങ്ങൾ ഇല്ലായിരിക്കാം.
ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഘടിപ്പിച്ച വിതരണം ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ബിസിനസുകൾ നിർമ്മിച്ചേക്കാം.
എന്നിരുന്നാലും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പുതിയ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനോ ഭാവി നിരീക്ഷണങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനോ പരാജയപ്പെടുന്നതിന് കാരണമാകുന്ന അമിത ഘടിപ്പിക്കലിന് വിധേയമാണ്.
3. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം
വേരിയേഷൻ ഓട്ടോഎൻകോഡർ (VAE), ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസേറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക് (GAN) എന്നിവ പോലുള്ള ഡീപ് ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾക്ക് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
വേരിയഷണൽ ഓട്ടോഎൻകോഡർ
എൻകോഡർ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റ് കംപ്രസ്സുചെയ്യുകയും ഡീകോഡറിലേക്ക് ഡാറ്റ അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത സമീപനമാണ് VAE.
ഡീകോഡർ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ പ്രതിനിധാനമായ ഔട്ട്പുട്ട് നിർമ്മിക്കുന്നു.
ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ട് ഡാറ്റയും തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം പരമാവധിയാക്കുന്നത് സിസ്റ്റത്തെ പഠിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്വർക്ക്
GAN മോഡൽ രണ്ട് നെറ്റ്വർക്കുകൾ, ജനറേറ്റർ, ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിനെ ആവർത്തിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു.
ഒരു കൂട്ടം റാൻഡം സാമ്പിൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ജനറേറ്റർ ഒരു സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
വിവേചനക്കാരൻ കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റയെ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച വ്യവസ്ഥകൾ ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ദാതാക്കൾ
ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ
താഴെ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ടാബ്ലർ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നൽകുന്നു.
ഇത് ടേബിളുകളിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ-ലോക ഡാറ്റയെ ആവർത്തിക്കുന്നു, പെരുമാറ്റപരമോ പ്രവചനാത്മകമോ ഇടപാട് വിശകലനമോ ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
- AI സ്ഥാപിക്കുക: ഇത് ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും ഡിഫറൻഷ്യൽ സ്വകാര്യതയും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടി സംവിധാനത്തിന്റെ ദാതാവാണ്.
- മികച്ച ഡാറ്റ: ഇത് AI, ഡാറ്റ പങ്കിടൽ, ഉൽപ്പന്ന വികസനം എന്നിവയ്ക്കായുള്ള സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൊല്യൂഷന്റെ ദാതാവാണ്.
- ദിവെപലെ: യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ അതേ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഫീച്ചറുകളുള്ള 'ഇരട്ട' ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനമായ Geminai-യുടെ ദാതാവാണ് ഇത്.
ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ
ചുവടെ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്, കാഴ്ചയ്ക്കും നിരീക്ഷണ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കും പരിശീലനത്തിനായി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും നൽകുന്നു.
- ഡാറ്റജൻ: ഇത് വിഷ്വൽ AI പഠനത്തിനും വികസനത്തിനുമായി 3D സിമുലേറ്റഡ് പരിശീലന ഡാറ്റ നൽകുന്നു.
- ന്യൂറോലാബ്സ്: ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമിന്റെ ദാതാവാണ് ന്യൂറോലാബ്സ്.
- സമാന്തര ഡൊമെയ്ൻ: ഇത് സ്വയംഭരണ സിസ്റ്റം പരിശീലനത്തിനും ഉപയോഗ കേസുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം നൽകുന്ന ഒരു ദാതാവാണ്.
- കോഗ്നാറ്റ: ഇത് ADAS-നും ഓട്ടോണമസ് വെഹിക്കിൾ ഡെവലപ്പർമാർക്കുമുള്ള ഒരു സിമുലേഷൻ വിതരണക്കാരനാണ്.
- ബിഫ്രോസ്റ്റ്: ഇത് 3D പരിതസ്ഥിതികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ API-കൾ നൽകുന്നു.
വെല്ലുവിളികൾ
ഇതിന് ഒരു നീണ്ട ചരിത്രമുണ്ട് നിർമ്മിത ബുദ്ധി, കൂടാതെ ഇതിന് ധാരാളം ഗുണങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കേണ്ട കാര്യമായ പോരായ്മകളും ഇതിന് ഉണ്ട്.
അവയിൽ ചിലത് ഇതാ:
- യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിലേക്ക് സങ്കീർണ്ണത പകർത്തുമ്പോൾ ധാരാളം പിശകുകൾ ഉണ്ടാകാം.
- അതിന്റെ വഴക്കമുള്ള സ്വഭാവം അതിന്റെ പെരുമാറ്റത്തിൽ പക്ഷപാതത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
- യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ അടുത്തിടെ ഉയർന്നുവന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ലളിതമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ച അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രകടനത്തിൽ ചില മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പിഴവുകൾ ഉണ്ടായേക്കാം.
- യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള എല്ലാ പ്രസക്തമായ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും പകർത്തുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം. ഈ പ്രവർത്തനത്തിലുടനീളം ചില അവശ്യ വശങ്ങൾ അവഗണിക്കപ്പെടാനും സാധ്യതയുണ്ട്.
തീരുമാനം
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഉത്പാദനം വ്യക്തമായും ആളുകളുടെ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നു.
ഈ രീതി എല്ലാ ഡാറ്റാ-ജനറേറ്റിംഗ് കേസുകൾക്കും ഒരേ വലുപ്പത്തിലുള്ള ഉത്തരമായിരിക്കില്ല.
കൂടാതെ, സാങ്കേതികതയ്ക്ക് AI/ML വഴിയുള്ള ഇന്റലിജൻസ് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം, കൂടാതെ ഒരു നിശ്ചിത ഡൊമെയ്നിന് അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റ, പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള യഥാർത്ഥ-ലോക സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
എന്നിരുന്നാലും, സ്വകാര്യത പ്രാപ്തമാക്കുന്ന മറ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കുറവുള്ള ഒരു വിടവ് നികത്തുന്ന ഒരു നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യയാണിത്.
ഇന്ന്, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാ നിർമ്മാണത്തിന് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗിന്റെ സഹവർത്തിത്വം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
ഭാവിയിൽ, ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ കൂടുതൽ കൂടിച്ചേരൽ ഉണ്ടായേക്കാം, അതിന്റെ ഫലമായി കൂടുതൽ സമഗ്രമായ ഡാറ്റാ-നിർമ്മാണ പരിഹാരമാകും.
അഭിപ്രായങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ പങ്കിടുക!
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക