Гарчиг[Нуух][Үзүүлэх]
Нарийвчилсан аналитик болон машин сургалтын хөтөлбөрүүд нь өгөгдөлд тулгуурладаг боловч хувийн нууцлал, бизнесийн журамтай холбоотой бэрхшээлээс шалтгаалан эдгээр өгөгдөлд хандах нь эрдэмтэн судлаачдад хүндрэлтэй байдаг.
Бодит өгөгдлийн боломжгүй байдлаар хуваалцаж, ашиглаж болох нийлэг өгөгдөл нь баримтлах шинэ чиглэл юм. Гэсэн хэдий ч энэхүү шинэ стратеги нь ямар ч аюул, сул талгүй тул бизнесүүд нөөцөө хаана, хэрхэн ашиглахаа сайтар бодож үзэх нь маш чухал юм.
Хиймэл оюун ухааны өнөөгийн эрин үед бид өгөгдөл бол шинэ тос гэж хэлж болно, гэхдээ цөөхөн хэдэн хүмүүс л оргилуур дээр сууж байна. Иймд боломжийн, хэмнэлттэй түлшийг олон хүн өөрсдөө үйлдвэрлэж байна. Үүнийг синтетик өгөгдөл гэж нэрлэдэг.
Энэ нийтлэлд бид синтетик өгөгдлийг яагаад ашиглах ёстой, түүнийг хэрхэн үйлдвэрлэх, бодит өгөгдлөөс юугаараа ялгаатай, ямар тохиолдолд ашиглах боломжтой гэх мэт олон зүйлийг нарийвчлан авч үзэх болно.
Тэгэхээр синтетик өгөгдөл гэж юу вэ?
Жинхэнэ өгөгдлийн багц нь чанар, тоо, олон янз байдлын хувьд хангалтгүй байвал хиймэл өгөгдлийг бодит түүхэн өгөгдлийн оронд хиймэл оюун ухааны загварыг сургахад ашиглаж болно.
Одоо байгаа өгөгдөл нь бизнесийн шаардлагыг хангахгүй эсвэл боловсруулахад ашиглах үед нууцлалын эрсдэлтэй үед машин суралцах загвар, туршилтын программ хангамж гэх мэт синтетик өгөгдөл нь корпорацийн хиймэл оюун ухааны хүчин чармайлтад чухал хэрэгсэл болж чадна.
Энгийнээр хэлэхэд бодит өгөгдлийн оронд синтетик өгөгдлийг ихэвчлэн ашигладаг. Нарийвчлан хэлэхэд энэ нь симуляци эсвэл компьютерийн алгоритмаар зохиомлоор тэмдэглэгдэж, үйлдвэрлэсэн өгөгдөл юм.
Синтетик өгөгдөл гэдэг нь бодит үйл явдлын үр дүнд бус зохиомлоор компьютерийн програмаар бий болсон мэдээлэл юм. Компаниуд сургалтын өгөгдөлдөө нийлэг өгөгдлийг нэмж, ашиглалтын бүх нөхцөл байдал, нөхцөл байдлыг хамарч, мэдээлэл цуглуулах зардлыг бууруулж эсвэл нууцлалын зохицуулалтыг хангаж чадна.
Боловсруулах хүч болон үүл гэх мэт өгөгдөл хадгалах аргуудыг сайжруулсны ачаар хиймэл өгөгдөлд урьд өмнөхөөс илүү хүртээмжтэй болсон. Синтетик өгөгдөл нь бүх эцсийн хэрэглэгчдэд илүү ашигтай хиймэл оюун ухааны шийдлүүдийг бий болгох боломжийг сайжруулдаг бөгөөд энэ нь эргэлзээгүй сайн хөгжил юм.
Синтетик өгөгдөл хэр чухал вэ, яагаад үүнийг ашиглах ёстой вэ?
AI загваруудыг сургахдаа хөгжүүлэгчид нарийн шошготой асар том мэдээллийн багц хэрэгтэй болдог. Илүү олон төрлийн мэдээллээр заах үед, мэдрэлийн сүлжээ илүү нарийвчлалтай гүйцэтгэх.
Хэдэн зуун, бүр сая сая зүйлийг агуулсан эдгээр асар том мэдээллийн багцыг цуглуулж, шошголох нь үндэслэлгүй цаг хугацаа, мөнгө зарцуулдаг. Синтетик өгөгдлийг ашиглан сургалтын өгөгдлийг үйлдвэрлэх үнийг ихээхэн бууруулж болно. Жишээлбэл, хэрэв зохиомлоор бүтээгдсэн бол а-аас худалдаж авахад 5 долларын үнэтэй сургалтын зураг өгөгдлийн шошго үйлчилгээ үзүүлэгч зөвхөн 0.05 долларын үнэтэй байж болно.
Синтетик өгөгдөл нь бодит ертөнцөөс үүсгэгдсэн эмзэг өгөгдөлтэй холбоотой нууцлалын асуудлыг хөнгөвчлөхийн зэрэгцээ зардлыг бууруулж чадна.
Бодит ертөнцийн талаарх бүх баримтыг нарийн тусгаж чадаагүй жинхэнэ өгөгдөлтэй харьцуулахад энэ нь өрөөсгөл үзлийг багасгахад тусалж магадгүй юм. Боломжит боломжуудыг илэрхийлсэн ер бусын тохиолдлуудыг гаргаж өгснөөр нийлэг өгөгдөл нь илүү олон янз байдлыг санал болгодог.
Синтетик өгөгдөл нь доор жагсаасан шалтгааны улмаас таны төсөлд гайхалтай тохирох болно.
1. Загварын бат бөх байдал
Заавал олж авахгүйгээр загварынхаа олон төрлийн өгөгдөлд хандаарай. Синтетик өгөгдлийн тусламжтайгаар та ижил хүний янз бүрийн үс засалт, нүүрний үс, нүдний шил, толгойн хэлбэр гэх мэт хувилбаруудыг ашиглан загвараа сургах, мөн арьсны өнгө, үндэс угсаа, ясны бүтэц, сэвх болон бусад шинж чанаруудыг ашиглан өвөрмөц загвар гаргах боломжтой. нүүр тулж, бэхжүүлнэ.
2. Ирмэгийн тохиолдлуудыг харгалзан үздэг
Тэнцвэртэй өгөгдлийн багцыг машин сургалтаар илүүд үздэг алгоритмууд. Бидний царай таних жишээг эргэн сана. Тэдний загваруудын нарийвчлал сайжрах байсан (мөн үнэндээ эдгээр бизнесүүдийн зарим нь үүнийг л хийсэн) бөгөөд хэрэв тэд өгөгдлийн цоорхойг нөхөхийн тулд бараан арьстай нүүрний синтетик өгөгдлийг гаргаж авсан бол илүү ёс суртахууны загвар гаргах байсан. Багууд нийлэг өгөгдлийн тусламжтайгаар өгөгдөл хомс эсвэл огт байхгүй зэрэг бүх хэрэглээний тохиолдлуудыг хамарч чадна.
3. "Бодит" өгөгдлөөс илүү хурдан олж авах боломжтой
Багууд асар их хэмжээний синтетик өгөгдлийг хурдан гаргах боломжтой. Энэ нь бодит амьдралын өгөгдөл нь үе үе тохиолдсон үйл явдлуудаас хамааралтай үед ялангуяа ашигтай байдаг. Багууд өөрөө жолоодлоготой автомашины тухай мэдээлэл цуглуулахдаа замын хүнд нөхцөл байдлын талаар хангалттай бодит мэдээлэл авахад хэцүү байж магадгүй, жишээлбэл, ховор байдаг. Хөдөлгөөн ихтэй тэмдэглэгээ хийх процессыг хурдасгахын тулд өгөгдлийн эрдэмтэд нийлэг өгөгдлийг үүсгэх үед автоматаар шошголох алгоритмуудыг гаргаж болно.
4. Энэ нь хэрэглэгчийн нууцлалын мэдээллийг хамгаалдаг
Бизнес болон өгөгдлийн төрлөөс хамааран нууц мэдээлэлтэй ажиллах явцад компаниуд аюулгүй байдлын бэрхшээлтэй тулгардаг. Жишээлбэл, хувийн эрүүл мэндийн мэдээлэл (НЭМХ) нь эрүүл мэндийн салбарын хэвтэн эмчлүүлэгчдийн мэдээлэлд байнга багтдаг бөгөөд үүнийг хамгийн аюулгүй байдлаар авч үзэх ёстой.
Синтетик өгөгдөлд бодит хүмүүсийн талаарх мэдээлэл ороогүй тул нууцлалын асуудал багасдаг. Хэрэв танай баг мэдээллийн нууцлалын тодорхой хуулийг дагаж мөрдөх шаардлагатай бол синтетик өгөгдлийг өөр хувилбар болгон ашиглах талаар бодож үзээрэй.
Бодит өгөгдөл Vs Синтетик өгөгдөл
Бодит ертөнцөд бодит өгөгдлийг олж авдаг эсвэл хэмждэг. Хэн нэгэн ухаалаг утас, зөөврийн компьютер, компьютер ашиглах, бугуйн цаг зүүх, вэб сайт руу орох, онлайн гүйлгээ хийх зэрэгт ийм төрлийн өгөгдөл шууд үүсдэг.
Нэмж дурдахад, судалгааг жинхэнэ өгөгдөл (онлайн болон офлайн) хангахад ашиглаж болно. Дижитал тохиргоо нь синтетик өгөгдөл үүсгэдэг. Бодит ертөнцийн аливаа үйл явдлаас гаргаагүй хэсгийг эс тооцвол синтетик өгөгдлийг үндсэн чанарын хувьд бодит өгөгдлийг амжилттай дуурайх байдлаар бүтээдэг.
Синтетик өгөгдлийг бодит өгөгдлийн орлуулагч болгон ашиглах санаа нь маш ирээдүйтэй, учир нь энэ нь бодит мэдээллийг хангахад ашиглагдах боломжтой юм. сургалтын өгөгдөл гэж машин сурах загварууд шаарддаг. Гэхдээ энэ нь тодорхойгүй байна хиймэл оюун Бодит ертөнцөд үүссэн бүх асуудлыг шийдэж чадна.
Кейс ашиглах
Синтетик өгөгдөл нь загварыг сургах, загварыг баталгаажуулах, шинэ бүтээгдэхүүнийг турших зэрэг олон төрлийн арилжааны зорилгоор ашигтай байдаг. Бид үүнийг машин сурахад ашиглахад тэргүүлсэн хэдэн салбарыг жагсаах болно.
1. Эрүүл мэндийн
Мэдээллийн эмзэг байдлыг харгалзан эрүүл мэндийн салбар нь синтетик өгөгдлийг ашиглахад тохиромжтой. Синтетик өгөгдлийг багууд ашиглаж болох бүх төрлийн өвчтөний физиологийг бүртгэх боломжтой бөгөөд ингэснээр өвчнийг илүү хурдан бөгөөд үнэн зөв оношлоход тусалдаг.
Google-ийн меланома илрүүлэх загвар нь бүх төрлийн арьсанд үр дүнтэй ажиллах чадавхийг хангахын тулд бараан арьстай хүмүүсийн синтетик өгөгдлийг (эмнэлзүйн мэдээлэлд харамсалтайгаар дутуу байгаа хэсэг) багтаасан тул үүний гайхалтай жишээ юм.
2. Автомашин
Өөрийгөө жолооддог автомашин үйлдвэрлэдэг компаниуд гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд симуляторуудыг ихэвчлэн ашигладаг. Жишээлбэл, цаг агаар эрс тэс үед замын бодит мэдээллийг цуглуулах нь эрсдэлтэй эсвэл хэцүү байж болно.
Зам дээрх бодит автомашинтай туршилтанд найдах нь ерөнхийдөө тийм ч сайн санаа биш бөгөөд учир нь жолоодлогын бүх нөхцөл байдалд хэтэрхий олон хувьсагчдыг харгалзан үзэх шаардлагатай.
3. Өгөгдөл зөөвөрлөх чадвар
Байгууллагууд сургалтын мэдээллээ бусадтай хуваалцахын тулд найдвартай, найдвартай аргуудыг шаарддаг. Мэдээллийн багцыг нийтэд ил болгохоос өмнө хувийн мэдээллийг (PII) нуух нь синтетик өгөгдөлд зориулсан бас нэг сонирхолтой хэрэглүүр юм. Шинжлэх ухааны судалгааны мэдээллийн багц, эмнэлгийн өгөгдөл, социологийн өгөгдөл болон PII агуулж болох бусад талбаруудыг солилцохыг нууцлалыг хамгаалах синтетик өгөгдөл гэж нэрлэдэг.
4. Аюулгүй байдал
Синтетик мэдээллийн ачаар байгууллагууд илүү аюулгүй байдаг. Манай царайг таних жишээний тухайд та зохиомол зураг эсвэл видеог дүрсэлсэн "гүнзгий хуурамч" хэллэгийг мэддэг байх. Бизнесүүд өөрсдийн нүүр царай таних болон хамгаалалтын системийг туршихын тулд гүн хуурамч бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэж болно. Синтетик өгөгдлийг мөн видео тандалтад ашигладаг бөгөөд загвар өмсөгчдийг илүү хурдан бөгөөд хямд зардлаар сургадаг.
Синтетик өгөгдөл ба машин сургалт
Бат бөх, найдвартай загварыг бий болгохын тулд машин сургалтын алгоритмыг боловсруулахад ихээхэн хэмжээний өгөгдөл хэрэгтэй. Синтетик өгөгдөл байхгүй тохиолдолд ийм их хэмжээний өгөгдөл гаргах нь хэцүү байх болно.
Компьютерийн хараа, дүрс боловсруулах гэх мэт салбарт эрт үеийн синтетик өгөгдлийг хөгжүүлснээр загвар боловсруулахад энэ нь маш чухал байж болно. Зургийг таних талбарт гарсан шинэ хөгжил бол Generative Adversarial Networks (GANs) ашиглах явдал юм. Ихэвчлэн генератор ба ялгагч гэсэн хоёр сүлжээнээс бүрддэг.
Ялгаварлагч сүлжээ нь бодит зургуудыг хуурамч зургуудаас салгах зорилготой байдаг бол генераторын сүлжээ нь бодит ертөнцийн зурагтай илүү төстэй нийлэг зураг үүсгэх үүрэгтэй.
Машин сургалтын хувьд GAN нь мэдрэлийн сүлжээний гэр бүлийн дэд хэсэг бөгөөд хоёр сүлжээ нь шинэ зангилаа, давхаргууд нэмж тасралтгүй суралцаж, хөгжүүлдэг.
Синтетик өгөгдөл үүсгэх үед загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд шаардлагатай бол өгөгдлийн орчин, төрлийг өөрчлөх боломжтой. Синтетик өгөгдлийн нарийвчлалыг өндөр оноогоор хялбархан олж авах боломжтой боловч шошготой бодит цагийн өгөгдлийн нарийвчлал нь заримдаа маш үнэтэй байдаг.
Та синтетик өгөгдлийг хэрхэн үүсгэх вэ?
Синтетик мэдээллийн цуглуулгыг бий болгоход ашигладаг аргууд нь дараах байдалтай байна.
Статистикийн хуваарилалт дээр үндэслэн
Энэ тохиолдолд ашигласан стратеги нь харьцуулж болохуйц хуурамч өгөгдөл үүсгэхийн тулд түгээлтээс тоо авах эсвэл бодит статистикийн тархалтыг харах явдал юм. Зарим тохиолдолд бодит өгөгдөл бүрэн байхгүй байж болно.
Өгөгдлийн мэргэжилтэн нь бодит өгөгдлийн статистикийн тархалтыг гүнзгий мэддэг бол аливаа тархалтын санамсаргүй түүврийг агуулсан өгөгдлийн багц үүсгэж болно. Ердийн тархалт, экспоненциал тархалт, хи-квадрат тархалт, логнормаль тархалт гэх мэт нь үүнийг хийхэд ашиглаж болох статистик магадлалын тархалтын цөөн хэдэн жишээ юм.
Өгөгдөл судлаачийн тухайн нөхцөл байдлын талаархи туршлага нь бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлалд ихээхэн нөлөөлнө.
Загвараас хамааран
Энэ техник нь санамсаргүй өгөгдөл үүсгэхийн тулд тухайн загварыг ашиглахаас өмнө ажиглагдсан зан үйлийг тооцдог загварыг бий болгодог. Үндсэндээ энэ нь мэдэгдэж буй тархалтын өгөгдөлд бодит өгөгдлийг тохируулах явдал юм. Дараа нь Монте Карлогийн аргыг корпорациуд хуурамч мэдээлэл үүсгэхэд ашиглаж болно.
Нэмж дурдахад түгээлтийг ашиглан суулгаж болно машин сургалтын загварууд шийдвэрийн мод шиг. Мэдээлэл судлаачид Гэсэн хэдий ч шийдвэрийн мод нь энгийн бөгөөд гүнзгий тэлэлтийнхээ улмаас ихэвчлэн хэт зохицдог тул урьдчилсан мэдээнд анхаарлаа хандуулах хэрэгтэй.
Гүнзгий суралцах замаар
Гүн сурах Variational Autoencoder (VAE) эсвэл Generative Adversarial Network (GAN) загваруудыг ашигладаг загварууд нь синтетик өгөгдөл үүсгэх хоёр арга юм. Хяналтгүй машин сургалтын загварт VAE орно.
Эдгээр нь анхны өгөгдлийг агшааж, нягтруулдаг кодлогч, бодит өгөгдлийн дүрслэлийг хангахын тулд эдгээр өгөгдлийг нягтлан шалгадаг декодеруудаас бүрдэнэ. Оролтын болон гаралтын өгөгдлийг аль болох ижил байлгах нь VAE-ийн үндсэн зорилго юм. Хоёр эсрэг талын мэдрэлийн сүлжээнүүд нь GAN загварууд ба өрсөлдөгчийн сүлжээнүүд юм.
Генераторын сүлжээ гэж нэрлэгддэг анхны сүлжээ нь хуурамч өгөгдөл үйлдвэрлэх үүрэгтэй. Хоёрдахь сүлжээ болох ялгаварлан гадуурхах сүлжээ нь өгөгдлийн багц нь хуурамч эсэхийг тодорхойлохын тулд үүсгэсэн синтетик өгөгдлийг бодит өгөгдөлтэй харьцуулах замаар ажилладаг. Ялгаварлагч нь хуурамч өгөгдлийн багц илрүүлэх үед генераторыг анхааруулдаг.
Ялгаварлагчид өгсөн дараах багц өгөгдлийг дараа нь генератор өөрчилдөг. Үүний үр дүнд ялгаварлагч нь цаг хугацааны явцад хуурамч өгөгдлийн багцыг илрүүлэхэд сайжирдаг. Энэ төрлийн загварыг санхүүгийн салбарт залилан мэхлэх гэмт хэргийг илрүүлэхэд, мөн эрүүл мэндийн салбарт эмнэлгийн дүрслэлд ихэвчлэн ашигладаг.
Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх нь өгөгдөл судлаачдын илүү их мэдээлэл гаргахын тулд ашигладаг өөр арга юм. Гэхдээ үүнийг хуурамч мэдээлэлтэй андуурч болохгүй. Энгийнээр хэлэхэд, өгөгдлийг нэмэгдүүлэх нь аль хэдийн байгаа жинхэнэ мэдээллийн багцад шинэ өгөгдөл нэмэх үйлдэл юм.
Нэг зурагнаас хэд хэдэн зураг үүсгэх, жишээлбэл, чиг баримжаа, тод байдал, томруулалт гэх мэтийг тохируулах. Заримдаа бодит өгөгдлийн багцыг зөвхөн хувийн мэдээллээр ашигладаг. Өгөгдлийн нэргүй болгох нь энэ бөгөөд ийм өгөгдлийн багцыг синтетик өгөгдөл гэж үзэх ёсгүй.
Синтетик өгөгдлийн сорилт ба хязгаарлалт
Хэдийгээр синтетик өгөгдөл нь пүүсүүдэд өгөгдлийн шинжлэх ухааны үйл ажиллагаанд туслах янз бүрийн ашиг тустай боловч тодорхой хязгаарлалттай байдаг:
- Өгөгдлийн найдвартай байдал: Машин сурах/гүнзгийрүүлэх загвар бүр нь тэжээгддэг өгөгдлөөрөө л сайн байдаг нь нийтлэг ойлголт юм. Энэ нөхцөлд синтетик өгөгдлийн чанар нь оролтын өгөгдлийн чанар, өгөгдлийг үйлдвэрлэхэд ашигласан загвартай хүчтэй холбоотой байдаг. Синтетик өгөгдөлд маш тодорхой тусгах боломжтой тул эх өгөгдөлд гажуудал байхгүй байх нь чухал юм. Цаашилбал, ямар нэгэн урьдчилсан мэдээ гаргахын өмнө өгөгдлийн чанарыг баталгаажуулж, баталгаажуулах ёстой.
- Мэдлэг, хүчин чармайлт, цаг хугацаа шаарддаг: Синтетик өгөгдөл үүсгэх нь жинхэнэ өгөгдөл үүсгэхээс илүү хялбар бөгөөд хямд байж болох ч тодорхой хэмжээний мэдлэг, цаг хугацаа, хүчин чармайлт шаарддаг.
- Хуулбарлах гажиг: Бодит ертөнцийн өгөгдлийг төгс хуулбарлах боломжгүй; Синтетик өгөгдөл нь зөвхөн ойролцоогоор тооцоолж болно. Иймээс бодит өгөгдөлд байгаа зарим хэтийн утгыг синтетик өгөгдөлд хамруулахгүй байж болно. Өгөгдлийн гажиг нь ердийн өгөгдлөөс илүү чухал байдаг.
- Үйлдвэрлэлд хяналт тавьж, чанарыг баталгаажуулах: Синтетик өгөгдөл нь бодит өгөгдлийг хуулбарлахад зориулагдсан. Мэдээллийн гарын авлагын баталгаажуулалт зайлшгүй шаардлагатай болно. Алгоритм ашиглан автоматаар үүсгэсэн нарийн төвөгтэй өгөгдлийн багцын машин сургалтын/гүнзгий сургалтын загварт оруулахын өмнө өгөгдлийг үнэн зөв эсэхийг шалгах нь чухал юм.
- Хэрэглэгчийн санал хүсэлт: Синтетик өгөгдөл нь шинэлэг ойлголт тул хүн бүр түүгээр хийсэн таамаглалд итгэхэд бэлэн байдаггүй. Энэ нь хэрэглэгчийн хүлээн зөвшөөрөх чадварыг нэмэгдүүлэхийн тулд эхлээд синтетик өгөгдлийн хэрэглээний талаарх мэдлэгийг дээшлүүлэх шаардлагатайг харуулж байна.
ирээдүйн
Сүүлийн арван жилд синтетик мэдээллийн хэрэглээ эрс нэмэгдсэн. Энэ нь компаниудын цаг хугацаа, мөнгийг хэмнэдэг ч сул талгүй. Энэ нь бодит өгөгдөлд байгалиасаа тохиолддог, зарим загварт үнэн зөв байх нь чухал ач холбогдолтой хэтийн үзүүлэлтүүд дутагдалтай байдаг.
Синтетик өгөгдлийн чанар нь ихэвчлэн үүсгэхэд ашигласан оролтын өгөгдлөөс хамаардаг гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй; Оролтын өгөгдлийн хазайлт нь синтетик өгөгдөлд хурдан тархдаг тул өндөр чанартай өгөгдлийг сонгохдоо хэт их үнэлж болохгүй.
Эцэст нь, нийлэг өгөгдлийг хүний тайлбартай бодит өгөгдөлтэй харьцуулж, зөрүү гаргаагүй эсэхийг шалгах зэрэг цаашдын гаралтын хяналт хэрэгтэй. Эдгээр саад бэрхшээлийг үл харгалзан синтетик өгөгдөл нь ирээдүйтэй талбар хэвээр байна.
Энэ нь бодит өгөгдөл ашиглах боломжгүй үед ч шинэ AI шийдлүүдийг бий болгоход тусалдаг. Хамгийн гол нь энэ нь аж ахуйн нэгжүүдэд илүү хүртээмжтэй, эцсийн хэрэглэгчдийнхээ олон талт байдлыг илтгэх бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэх боломжийг олгодог.
Гэсэн хэдий ч өгөгдөлд суурилсан ирээдүйд синтетик өгөгдөл нь өгөгдлийн эрдэмтдэд дангаараа бодит мэдээллээр дуусгахад хэцүү шинэлэг, бүтээлч ажлуудыг гүйцэтгэхэд нь туслах зорилготой юм.
Дүгнэлт
Зарим тохиолдолд синтетик өгөгдөл нь бизнес, байгууллагын доторх өгөгдлийн хомсдол эсвэл холбогдох өгөгдлийн дутагдлыг бууруулж чаддаг. Мөн бид синтетик өгөгдлийг бий болгоход ямар стратеги тусалж болох, хэн үүнээс ашиг олж болохыг харлаа.
Бид мөн синтетик өгөгдөлтэй ажиллахад тохиолддог зарим хүндрэлийн талаар ярьсан. Арилжааны шийдвэр гаргахын тулд бодит өгөгдөлд үргэлж таатай байх болно. Гэсэн хэдий ч ийм бодит түүхий өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх боломжгүй үед бодит өгөгдөл нь дараагийн хамгийн сайн сонголт юм.
Гэсэн хэдий ч синтетик өгөгдөл гаргахын тулд өгөгдлийн загварчлалыг сайтар эзэмшсэн өгөгдөл судлаачид шаардлагатай гэдгийг санах нь зүйтэй. Бодит өгөгдөл болон түүний эргэн тойрон дахь мэдээллийг сайтар ойлгох нь бас чухал юм. Энэ нь хэрэв байгаа бол үйлдвэрлэсэн өгөгдөл нь аль болох үнэн зөв байхын тулд зайлшгүй шаардлагатай.
хариу үлдээх