अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
प्रगत विश्लेषणे आणि मशीन लर्निंग प्रोग्राम डेटाद्वारे चालवले जातात, परंतु गोपनीयता आणि व्यवसाय प्रक्रियेच्या आव्हानांमुळे त्या डेटामध्ये प्रवेश करणे शैक्षणिकांसाठी कठीण होऊ शकते.
सिंथेटिक डेटा, जो वास्तविक डेटा करू शकत नाही अशा प्रकारे सामायिक केला जाऊ शकतो आणि वापरला जाऊ शकतो, ही एक संभाव्य नवीन दिशा आहे. तथापि, ही नवीन रणनीती धोके किंवा तोट्यांशिवाय नाही, म्हणून व्यवसायांनी त्यांची संसाधने कोठे आणि कशी वापरतात याचा काळजीपूर्वक विचार करणे महत्वाचे आहे.
एआयच्या सध्याच्या युगात, आम्ही असेही म्हणू शकतो की डेटा हे नवीन तेल आहे, परंतु केवळ काही निवडक लोक गशरवर बसले आहेत. म्हणून, बरेच लोक स्वतःचे इंधन तयार करत आहेत, जे परवडणारे आणि कार्यक्षम दोन्ही आहे. हे सिंथेटिक डेटा म्हणून ओळखले जाते.
या पोस्टमध्ये, आम्ही सिंथेटिक डेटावर तपशीलवार नजर टाकू—तुम्ही तो का वापरला पाहिजे, तो कसा तयार करायचा, तो वास्तविक डेटापेक्षा काय वेगळा बनवतो, तो कोणत्या वापराच्या केसेस देऊ शकतो आणि बरेच काही.
तर, सिंथेटिक डेटा म्हणजे काय?
जेव्हा वास्तविक डेटा संच गुणवत्ता, संख्या किंवा विविधतेच्या दृष्टीने अपुरे असतात, तेव्हा वास्तविक ऐतिहासिक डेटाच्या जागी कृत्रिम डेटाचा वापर AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
जेव्हा विद्यमान डेटा व्यवसाय आवश्यकता पूर्ण करत नाही किंवा विकसित करण्यासाठी वापरला जातो तेव्हा गोपनीयतेला धोका असतो मशीन शिक्षण मॉडेल्स, चाचणी सॉफ्टवेअर किंवा यासारखे सिंथेटिक डेटा कॉर्पोरेट एआय प्रयत्नांसाठी एक महत्त्वपूर्ण साधन असू शकते.
सरळ सांगायचे तर, वास्तविक डेटाच्या जागी सिंथेटिक डेटाचा वारंवार वापर केला जातो. अधिक स्पष्टपणे, हा डेटा आहे जो कृत्रिमरित्या टॅग केला गेला आहे आणि सिम्युलेशन किंवा संगणक अल्गोरिदमद्वारे तयार केला गेला आहे.
सिंथेटिक डेटा ही अशी माहिती आहे जी वास्तविक घटनांचा परिणाम म्हणून न बनवता संगणक प्रोग्रामद्वारे कृत्रिमरित्या तयार केली गेली आहे. कंपन्या त्यांच्या प्रशिक्षण डेटामध्ये सिंथेटिक डेटा जोडू शकतात सर्व वापर आणि किनारी परिस्थिती कव्हर करण्यासाठी, डेटा गोळा करण्याची किंमत कमी करण्यासाठी किंवा गोपनीयता नियमांचे समाधान करण्यासाठी.
क्लाउड सारख्या प्रोसेसिंग पॉवर आणि डेटा स्टोरेज पद्धतींमधील सुधारणांमुळे कृत्रिम डेटा आता पूर्वीपेक्षा अधिक प्रवेशयोग्य आहे. सिंथेटिक डेटा एआय सोल्यूशन्सच्या निर्मितीमध्ये सुधारणा करतो जे सर्व अंतिम वापरकर्त्यांसाठी अधिक फायदेशीर आहेत आणि हे निःसंशयपणे एक चांगला विकास आहे.
सिंथेटिक डेटा किती महत्त्वाचा आहे आणि तुम्ही तो का वापरावा?
एआय मॉडेल्सचे प्रशिक्षण देताना, विकासकांना वारंवार अचूक लेबलिंगसह प्रचंड डेटासेटची आवश्यकता असते. जेव्हा अधिक विविध डेटासह शिकवले जाते, न्यूरल नेटवर्क अधिक अचूकपणे कार्य करा.
शेकडो किंवा लाखो वस्तू असलेल्या या प्रचंड डेटासेटचे संकलन आणि लेबलिंग करणे, तथापि, अवास्तव वेळ आणि पैसे घेणारे असू शकते. सिंथेटिक डेटा वापरून प्रशिक्षण डेटा तयार करण्याची किंमत मोठ्या प्रमाणात कमी केली जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, कृत्रिमरीत्या तयार केल्यास, एक प्रशिक्षण प्रतिमा ज्याची किंमत $5 ए कडून खरेदी केली जाते डेटा लेबलिंग प्रदाता फक्त $0.05 ची किंमत असू शकते.
सिंथेटिक डेटा वास्तविक जगातून व्युत्पन्न केलेल्या संभाव्य संवेदनशील डेटाशी संबंधित गोपनीयता चिंता दूर करू शकतो आणि खर्च कमी करू शकतो.
अस्सल डेटाच्या तुलनेत, जे वास्तविक जगाविषयीच्या तथ्यांचे संपूर्ण स्पेक्ट्रम अचूकपणे प्रतिबिंबित करू शकत नाही, ते पूर्वग्रह कमी करण्यास मदत करू शकते. प्रशंसनीय शक्यतांचे प्रतिनिधित्व करणार्या परंतु वैध डेटामधून मिळवणे आव्हानात्मक असू शकते अशा असामान्य घटना प्रदान करून, कृत्रिम डेटा अधिक विविधता देऊ शकतो.
खाली सूचीबद्ध केलेल्या कारणांसाठी सिंथेटिक डेटा तुमच्या प्रकल्पासाठी उत्कृष्ट फिट असू शकतो:
1. मॉडेलची मजबूतता
ते मिळविल्याशिवाय, तुमच्या मॉडेलसाठी अधिक वैविध्यपूर्ण डेटामध्ये प्रवेश करा. सिंथेटिक डेटासह, तुम्ही तुमच्या मॉडेलला एकाच व्यक्तीचे वेगवेगळे धाटणी, चेहऱ्याचे केस, चष्मा, डोके पोझेस, इ. तसेच त्वचा टोन, वांशिक वैशिष्ट्ये, हाडांची रचना, फ्रिकल्स आणि इतर वैशिष्ट्ये वापरून प्रशिक्षित करू शकता. चेहरे करा आणि ते मजबूत करा.
2. एज प्रकरणे विचारात घेतली जातात
एक संतुलित मशीन लर्निंगद्वारे डेटासेटला प्राधान्य दिले जाते अल्गोरिदम चेहरा ओळखण्याच्या आमच्या उदाहरणाचा विचार करा. त्यांच्या मॉडेल्सची अचूकता सुधारली असती (आणि खरं तर, यापैकी काही व्यवसायांनी हेच केले असते), आणि त्यांनी त्यांच्या डेटामधील अंतर भरण्यासाठी गडद-त्वचेच्या चेहऱ्यांचा कृत्रिम डेटा तयार केला असता तर त्यांनी अधिक नैतिक मॉडेल तयार केले असते. टीम सिंथेटिक डेटाच्या मदतीने सर्व वापर प्रकरणे कव्हर करू शकतात, ज्यामध्ये डेटा दुर्मिळ आहे किंवा अस्तित्वात नाही अशा एज केसेसचा समावेश आहे.
3. ते "वास्तविक" डेटापेक्षा अधिक जलद प्राप्त केले जाऊ शकते
कार्यसंघ मोठ्या प्रमाणात कृत्रिम डेटा द्रुतपणे निर्माण करण्यास सक्षम आहेत. जेव्हा वास्तविक जीवनातील डेटा तुरळक घटनांवर अवलंबून असतो तेव्हा हे विशेषतः उपयुक्त आहे. सेल्फ-ड्रायव्हिंग कारसाठी डेटा गोळा करताना, उदाहरणार्थ, त्यांच्या दुर्मिळतेमुळे, गंभीर रस्त्यांच्या परिस्थितीवर पुरेसा वास्तविक-जागतिक डेटा मिळवणे संघांना कठीण होऊ शकते. कष्टदायक भाष्य प्रक्रियेला गती देण्यासाठी, डेटा शास्त्रज्ञ सिंथेटिक डेटा तयार केल्याप्रमाणे स्वयंचलितपणे लेबल करण्यासाठी अल्गोरिदम ठेवू शकतात.
4. हे वापरकर्त्याची गोपनीयता माहिती सुरक्षित करते
व्यवसाय आणि डेटाच्या प्रकारावर अवलंबून संवेदनशील डेटा हाताळताना कंपन्यांना सुरक्षा अडचणी येऊ शकतात. वैयक्तिक आरोग्य माहिती (PHI), उदाहरणार्थ, हेल्थकेअर उद्योगातील आंतररुग्ण डेटामध्ये वारंवार समाविष्ट केली जाते आणि ती अत्यंत सुरक्षिततेने हाताळली जाणे आवश्यक आहे.
सिंथेटिक डेटामध्ये वास्तविक लोकांची माहिती समाविष्ट नसल्यामुळे, गोपनीयता समस्या कमी होतात. तुमच्या टीमला काही डेटा गोपनीयता कायद्यांचे पालन करायचे असल्यास पर्यायी म्हणून सिंथेटिक डेटा वापरण्याचा विचार करा.
वास्तविक डेटा वि सिंथेटिक डेटा
वास्तविक जगात, वास्तविक डेटा प्राप्त केला जातो किंवा मोजला जातो. जेव्हा एखादी व्यक्ती स्मार्टफोन, लॅपटॉप किंवा संगणक वापरते, घड्याळ घालते, वेबसाइटवर प्रवेश करते किंवा ऑनलाइन व्यवहार करते, तेव्हा या प्रकारचा डेटा त्वरित तयार होतो.
याव्यतिरिक्त, सर्वेक्षणांचा वापर खरा डेटा (ऑनलाइन आणि ऑफलाइन) प्रदान करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. डिजिटल सेटिंग्ज सिंथेटिक डेटा तयार करतात. कोणत्याही वास्तविक-जगातील घटनांमधून व्युत्पन्न न केलेल्या भागाचा अपवाद वगळता, सिंथेटिक डेटा अशा प्रकारे तयार केला जातो जो मूलभूत गुणांच्या बाबतीत वास्तविक डेटाची यशस्वीपणे नक्कल करतो.
वास्तविक डेटाचा पर्याय म्हणून सिंथेटिक डेटा वापरण्याची कल्पना खूप आशादायक आहे कारण ती प्रदान करण्यासाठी वापरली जाऊ शकते प्रशिक्षण डेटा जो मशीन लर्निंग मॉडेल आवश्यक आहेत. पण ते निश्चित नाही कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तविक जगात उद्भवणारी प्रत्येक समस्या सोडवू शकते.
केस वापरा
सिंथेटिक डेटा मॉडेल प्रशिक्षण, मॉडेल प्रमाणीकरण आणि नवीन उत्पादनांची चाचणी यासह विविध व्यावसायिक हेतूंसाठी उपयुक्त आहे. आम्ही अशा काही क्षेत्रांची यादी करू ज्याने मशीन लर्निंगच्या अनुप्रयोगात मार्ग काढला:
1. आरोग्य
त्याच्या डेटाची संवेदनशीलता लक्षात घेता, आरोग्य सेवा क्षेत्र सिंथेटिक डेटाच्या वापरासाठी योग्य आहे. सिंथेटिक डेटाचा वापर संघांद्वारे अस्तित्त्वात असलेल्या प्रत्येक प्रकारच्या रुग्णांच्या शरीरविज्ञानाची नोंद करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, त्यामुळे आजारांचे जलद आणि अधिक अचूक निदान करण्यात मदत होते.
Google चे मेलेनोमा डिटेक्शन मॉडेल हे याचे एक वेधक उदाहरण आहे कारण ते सर्व प्रकारच्या त्वचेसाठी प्रभावीपणे कार्य करण्याची क्षमता प्रदान करण्यासाठी गडद त्वचा टोन असलेल्या लोकांचा कृत्रिम डेटा (क्लिनिकल डेटाचे क्षेत्र जे खेदजनकपणे कमी प्रतिनिधित्व केले जाते) समाविष्ट करते.
2. वाहन
कार्यक्षमतेचे मूल्यमापन करण्यासाठी सेल्फ-ड्रायव्हिंग ऑटोमोबाईल तयार करणाऱ्या कंपन्यांद्वारे सिम्युलेटरचा वापर वारंवार केला जातो. जेव्हा हवामान कठोर असते, उदाहरणार्थ, वास्तविक रस्ता डेटा गोळा करणे धोकादायक किंवा कठीण असू शकते.
रस्त्यांवरील वास्तविक ऑटोमोबाईल्ससह थेट चाचण्यांवर अवलंबून राहणे ही सामान्यत: चांगली कल्पना नाही कारण सर्व भिन्न ड्रायव्हिंग परिस्थितींमध्ये विचारात घेण्यासाठी बरेच व्हेरिएबल्स आहेत.
3. डेटा पोर्टेबिलिटी
त्यांचा प्रशिक्षण डेटा इतरांसह सामायिक करण्यात सक्षम होण्यासाठी, संस्थांना विश्वासार्ह आणि सुरक्षित पद्धती आवश्यक आहेत. डेटासेट सार्वजनिक करण्यापूर्वी वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती (PII) लपवणे हे सिंथेटिक डेटासाठी आणखी एक मनोरंजक अनुप्रयोग आहे. वैज्ञानिक संशोधन डेटासेटची देवाणघेवाण, वैद्यकीय डेटा, समाजशास्त्रीय डेटा आणि इतर फील्ड ज्यात PII असू शकते, त्यांना गोपनीयता-संरक्षण सिंथेटिक डेटा म्हणून संबोधले जाते.
4. सुरक्षा
सिंथेटिक डेटामुळे संस्था अधिक सुरक्षित आहेत. आमच्या फेस रेकग्निशनच्या उदाहरणाबाबत, तुम्हाला कदाचित “डीप फेक” या वाक्यांशाशी परिचित असेल जे बनावट फोटो किंवा व्हिडिओंचे वर्णन करते. व्यवसायांद्वारे त्यांच्या स्वतःच्या चेहऱ्याची ओळख आणि सुरक्षा प्रणाली तपासण्यासाठी डीप बनावट तयार केले जाऊ शकतात. मॉडेल्सना अधिक जलद आणि स्वस्त दरात प्रशिक्षित करण्यासाठी व्हिडिओ पाळत ठेवण्यासाठी कृत्रिम डेटा देखील वापरला जातो.
सिंथेटिक डेटा आणि मशीन लर्निंग
ठोस आणि विश्वासार्ह मॉडेल तयार करण्यासाठी, मशीन लर्निंग अल्गोरिदमवर प्रक्रिया करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटा आवश्यक आहे. सिंथेटिक डेटाच्या अनुपस्थितीत, एवढ्या मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार करणे आव्हानात्मक असेल.
कॉम्प्युटर व्हिजन किंवा इमेज प्रोसेसिंग सारख्या डोमेनमध्ये, जिथे मॉडेल्सचा विकास लवकर सिंथेटिक डेटाच्या विकासाद्वारे सुलभ केला जातो, तो अत्यंत महत्त्वपूर्ण असू शकतो. चित्र ओळखण्याच्या क्षेत्रात एक नवीन विकास म्हणजे जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GANs) चा वापर. सहसा दोन नेटवर्क असतात: एक जनरेटर आणि एक भेदभाव.
डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्कचे उद्दिष्ट वास्तविक फोटोंना बनावट फोटोंपासून वेगळे करण्याचे आहे, तर जनरेटर नेटवर्क सिंथेटिक प्रतिमा तयार करण्यासाठी कार्य करते जे वास्तविक-जगातील प्रतिमांशी अधिक साम्य आहे.
मशीन लर्निंगमध्ये, GAN हे न्यूरल नेटवर्क फॅमिलीचा एक उपसंच आहेत, जिथे दोन्ही नेटवर्क नवीन नोड्स आणि लेयर्स जोडून सतत शिकतात आणि विकसित होतात.
सिंथेटिक डेटा तयार करताना, तुमच्याकडे मॉडेलचे कार्यप्रदर्शन वाढविण्यासाठी आवश्यकतेनुसार डेटाचे वातावरण आणि प्रकार बदलण्याचा पर्याय आहे. सिंथेटिक डेटासाठी अचूकता मजबूत स्कोअरसह सहज मिळवता येते, परंतु लेबल केलेल्या रिअल-टाइम डेटासाठी अचूकता कधीकधी अत्यंत महाग असू शकते.
तुम्ही सिंथेटिक डेटा कसा तयार करू शकता?
सिंथेटिक डेटा संकलन तयार करण्यासाठी वापरलेले पध्दती खालीलप्रमाणे आहेत:
सांख्यिकीय वितरणावर आधारित
या प्रकरणात वापरलेली रणनीती म्हणजे वितरणातून संख्या घेणे किंवा तुलना करता येणारा खोटा डेटा तयार करण्यासाठी वास्तविक सांख्यिकीय वितरण पाहणे. वास्तविक डेटा काही परिस्थितींमध्ये पूर्णपणे अनुपस्थित असू शकतो.
डेटा सायंटिस्टला वास्तविक डेटामधील सांख्यिकीय वितरणाचे सखोल आकलन असल्यास कोणत्याही वितरणाचा यादृच्छिक नमुना असलेला डेटासेट तयार करू शकतो. सामान्य वितरण, घातांकीय वितरण, ची-स्क्वेअर वितरण, सामान्य वितरण आणि बरेच काही ही सांख्यिकीय संभाव्यता वितरणाची काही उदाहरणे आहेत जी हे करण्यासाठी वापरली जाऊ शकतात.
प्रशिक्षित मॉडेलच्या अचूकतेवर डेटा सायंटिस्टच्या अनुभवाच्या पातळीचा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पडेल.
मॉडेलवर अवलंबून
हे तंत्र एक मॉडेल तयार करते जे यादृच्छिक डेटा व्युत्पन्न करण्यासाठी मॉडेल वापरण्यापूर्वी निरीक्षण केलेल्या वर्तनासाठी खाते. थोडक्यात, यामध्ये ज्ञात वितरणातील डेटामध्ये वास्तविक डेटा फिट करणे समाविष्ट आहे. मॉन्टे कार्लो पद्धतीचा वापर कॉर्पोरेशनद्वारे बनावट डेटा तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
याव्यतिरिक्त, वितरण देखील वापरून फिट केले जाऊ शकते मशीन शिक्षण मॉडेल जसे निर्णय झाडे. डेटा वैज्ञानिक अंदाजाकडे लक्ष देणे आवश्यक आहे, तथापि, निर्णय झाडे त्यांच्या साधेपणामुळे आणि खोलीच्या विस्तारामुळे सामान्यत: जास्त फिट होतात.
सखोल अभ्यासाने
खोल शिक्षण व्हेरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAE) किंवा जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क (GAN) मॉडेल वापरणारे मॉडेल सिंथेटिक डेटा तयार करण्याचे दोन मार्ग आहेत. पर्यवेक्षित नसलेल्या मशीन लर्निंग मॉडेलमध्ये VAE चा समावेश होतो.
ते एन्कोडर्सचे बनलेले आहेत, जे मूळ डेटा संकुचित आणि संक्षिप्त करतात आणि डीकोडर, जे वास्तविक डेटाचे प्रतिनिधित्व प्रदान करण्यासाठी या डेटाची छाननी करतात. इनपुट आणि आउटपुट डेटा शक्य तितक्या समान ठेवणे हे VAE चे मूळ उद्दिष्ट आहे. दोन विरोधी न्यूरल नेटवर्क्स GAN मॉडेल आणि विरोधी नेटवर्क आहेत.
जनरेटर नेटवर्क म्हणून ओळखले जाणारे पहिले नेटवर्क, बनावट डेटा तयार करण्यासाठी जबाबदार आहे. डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्क, दुसरे नेटवर्क, डेटासेट फसवा आहे की नाही हे ओळखण्यासाठी तयार केलेल्या सिंथेटिक डेटाची वास्तविक डेटाशी तुलना करून कार्य करते. जेव्हा बोगस डेटासेट आढळतो तेव्हा भेदभाव जनरेटरला अलर्ट करतो.
डिस्क्रिमिनेटरला प्रदान केलेल्या डेटाची खालील बॅच जनरेटरद्वारे सुधारित केली जाते. परिणामी, बोगस डेटासेट शोधण्यात भेदभाव करणारा वेळोवेळी चांगला होतो. या प्रकारचे मॉडेल वारंवार आर्थिक क्षेत्रात फसवणूक शोधण्यासाठी तसेच वैद्यकीय इमेजिंगसाठी आरोग्य सेवा क्षेत्रात वापरले जाते.
डेटा ऑगमेंटेशन ही एक वेगळी पद्धत आहे जी डेटा वैज्ञानिक अधिक डेटा तयार करण्यासाठी वापरतात. तथापि, हे बनावट डेटासह चुकले जाऊ नये. सोप्या भाषेत सांगायचे तर, डेटा ऑगमेंटेशन ही आधीपासून अस्तित्वात असलेल्या अस्सल डेटासेटमध्ये नवीन डेटा जोडण्याची क्रिया आहे.
एकाच प्रतिमेतून अनेक चित्रे तयार करणे, उदाहरणार्थ, अभिमुखता, चमक, मोठेपणा आणि बरेच काही समायोजित करून. काहीवेळा, वास्तविक डेटा संच केवळ वैयक्तिक माहितीसह वापरला जातो. डेटा अनामिकरण म्हणजे हे काय आहे आणि अशा डेटाचा संच सिंथेटिक डेटा म्हणून ओळखला जाऊ नये.
सिंथेटिक डेटाची आव्हाने आणि मर्यादा
जरी सिंथेटिक डेटाचे विविध फायदे आहेत जे डेटा विज्ञान क्रियाकलापांमध्ये कंपन्यांना मदत करू शकतात, परंतु त्याच्या काही मर्यादा देखील आहेत:
- डेटाची विश्वासार्हता: हे सामान्य ज्ञान आहे की प्रत्येक मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग मॉडेल ते दिलेला डेटा तेवढाच चांगला असतो. या संदर्भात सिंथेटिक डेटाची गुणवत्ता इनपुट डेटाच्या गुणवत्तेशी आणि डेटा तयार करण्यासाठी वापरल्या जाणार्या मॉडेलशी जोरदारपणे संबंधित आहे. स्त्रोत डेटामध्ये कोणतेही पूर्वाग्रह अस्तित्वात नाहीत याची खात्री करणे महत्वाचे आहे, कारण ते सिंथेटिक डेटामध्ये अगदी स्पष्टपणे प्रतिबिंबित केले जाऊ शकतात. शिवाय, कोणताही अंदाज करण्यापूर्वी, डेटा गुणवत्तेची पुष्टी आणि पडताळणी केली पाहिजे.
- ज्ञान, प्रयत्न आणि वेळ आवश्यक आहे: सिंथेटिक डेटा तयार करणे वास्तविक डेटा तयार करण्यापेक्षा सोपे आणि कमी खर्चिक असू शकते, त्यासाठी काही ज्ञान, वेळ आणि प्रयत्न आवश्यक आहेत.
- विसंगतींची प्रतिकृती: वास्तविक-जगातील डेटाची परिपूर्ण प्रतिकृती शक्य नाही; सिंथेटिक डेटा फक्त अंदाज करू शकतो. म्हणून, वास्तविक डेटामध्ये अस्तित्त्वात असलेले काही आउटलियर सिंथेटिक डेटाद्वारे कव्हर केले जाऊ शकत नाहीत. डेटामधील विसंगती सामान्य डेटापेक्षा अधिक लक्षणीय आहेत.
- उत्पादन नियंत्रित करणे आणि गुणवत्ता सुनिश्चित करणे: सिंथेटिक डेटा वास्तविक-जगातील डेटाची प्रतिकृती बनवण्याच्या उद्देशाने आहे. डेटा मॅन्युअल पडताळणी आवश्यक बनते. अल्गोरिदमचा वापर करून स्वयंचलितपणे तयार केलेल्या क्लिष्ट डेटासेटसाठी मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग मॉडेल्समध्ये डेटाचा समावेश करण्यापूर्वी त्याची अचूकता तपासणे आवश्यक आहे.
- वापरकर्ता अभिप्राय: सिंथेटिक डेटा ही नवीन संकल्पना असल्याने, प्रत्येकजण त्याद्वारे केलेल्या अंदाजांवर विश्वास ठेवण्यास तयार होणार नाही. हे सूचित करते की वापरकर्त्याची स्वीकार्यता वाढवण्यासाठी, सिंथेटिक डेटाच्या उपयुक्ततेचे ज्ञान वाढवणे आवश्यक आहे.
भविष्यातील
सिंथेटिक डेटाचा वापर मागील दशकात नाटकीयरित्या वाढला आहे. हे कंपन्यांचा वेळ आणि पैसा वाचवते, परंतु ते त्याच्या कमतरतांशिवाय नाही. यात आउटलायर्स नसतात, जे नैसर्गिकरित्या वास्तविक डेटामध्ये आढळतात आणि काही मॉडेल्समध्ये अचूकतेसाठी महत्त्वपूर्ण असतात.
हे देखील लक्षात घेण्यासारखे आहे की सिंथेटिक डेटाची गुणवत्ता निर्मितीसाठी वापरल्या जाणार्या इनपुट डेटावर वारंवार अवलंबून असते; इनपुट डेटामधील पूर्वाग्रह त्वरीत सिंथेटिक डेटामध्ये पसरू शकतात, अशा प्रकारे प्रारंभिक बिंदू म्हणून उच्च-गुणवत्तेचा डेटा निवडणे अतिरंजित केले जाऊ नये.
शेवटी, त्याला पुढील आउटपुट नियंत्रणाची आवश्यकता आहे, ज्यामध्ये सिंथेटिक डेटाची मानवी-भाषेतील वास्तविक डेटाशी तुलना करणे समाविष्ट आहे हे सत्यापित करण्यासाठी की विसंगती सादर केली जात नाहीत. या अडथळ्यांना न जुमानता, सिंथेटिक डेटा एक आशादायक क्षेत्र आहे.
वास्तविक-जागतिक डेटा अनुपलब्ध असतानाही ते आम्हाला नवीन AI उपाय तयार करण्यात मदत करते. सर्वात लक्षणीय म्हणजे, ते एंटरप्राइझना अधिक समावेशक आणि त्यांच्या अंतिम ग्राहकांच्या विविधतेचे सूचक उत्पादने तयार करण्यास सक्षम करते.
डेटा-चालित भविष्यात, तथापि, सिंथेटिक डेटा डेटा वैज्ञानिकांना कादंबरी आणि सर्जनशील कार्ये करण्यास मदत करण्याचा हेतू आहे जे केवळ वास्तविक-जगातील डेटासह पूर्ण करणे आव्हानात्मक असेल.
निष्कर्ष
विशिष्ट प्रकरणांमध्ये, सिंथेटिक डेटा डेटाची कमतरता किंवा व्यवसाय किंवा संस्थेमध्ये संबंधित डेटाची कमतरता कमी करू शकतो. सिंथेटिक डेटाच्या निर्मितीमध्ये कोणती रणनीती मदत करू शकतात आणि त्यातून कोणाला फायदा होऊ शकतो हे देखील आम्ही पाहिले.
आम्ही सिंथेटिक डेटा हाताळताना येणाऱ्या काही अडचणींबद्दल देखील बोललो. व्यावसायिक निर्णय घेण्यासाठी, वास्तविक डेटा नेहमीच अनुकूल असेल. तथापि, जेव्हा असा खरा कच्चा डेटा विश्लेषणासाठी प्रवेशयोग्य नसतो तेव्हा वास्तववादी डेटा हा पुढील सर्वोत्तम पर्याय असतो.
तथापि, हे लक्षात ठेवले पाहिजे की सिंथेटिक डेटा तयार करण्यासाठी, डेटा मॉडेलिंगचे ठोस आकलन असलेले डेटा वैज्ञानिक आवश्यक आहेत. वास्तविक डेटा आणि त्याच्या सभोवतालचे सखोल आकलन देखील आवश्यक आहे. उपलब्ध असल्यास, उत्पादित डेटा शक्य तितका अचूक आहे याची खात्री करण्यासाठी हे आवश्यक आहे.
प्रत्युत्तर द्या