မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
အဆင့်မြင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်နှင့် စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်များကို ဒေတာဖြင့် တွန်းအားပေးသော်လည်း လျှို့ဝှက်ရေးနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကြောင့် ပညာရှင်များအတွက် အဆိုပါဒေတာကို ရယူရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။
ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာသည် အမှန်တကယ်ဒေတာမရနိုင်သည့်နည်းလမ်းများဖြင့် မျှဝေအသုံးပြုနိုင်သည့် အလားအလာသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဤနည်းဗျူဟာအသစ်သည် အန္တရာယ်များ သို့မဟုတ် အားနည်းချက်များမရှိသောကြောင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏အရင်းအမြစ်များကို မည်သည့်နေရာနှင့် မည်သို့အသုံးပြုသည်ကို ဂရုတစိုက်စဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။
လက်ရှိ AI ခေတ်တွင်၊ ဒေတာသည် ဆီအသစ်ဖြစ်သည် ဟုလည်း ပြောနိုင်သော်လည်း ရွေးချယ်သူ အနည်းငယ်သာ ဂူရှ်တွင် ထိုင်နေကြသည်။ ထို့ကြောင့် လူအများအပြားသည် တတ်နိုင်၊ သက်သာသည့် လောင်စာဆီများကို ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် ထုတ်လုပ်ကြသည်။ ၎င်းကို Synthetic Data ဟုခေါ်သည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ ၎င်းကို အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုသင့်သည်၊ ၎င်းကို ထုတ်လုပ်ပုံ၊ ၎င်းကို အမှန်တကယ် ဒေတာနှင့် ကွာခြားစေသနည်း၊ ၎င်းကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် အခြားအရာများစွာကို ဤပို့စ်တွင် အသေးစိတ်ကြည့်ရှုပါမည်။
ဒါဆို Synthetic Data ဆိုတာ ဘာလဲ။
စစ်မှန်သောဒေတာအတွဲများသည် အရည်အသွေး၊ နံပါတ် သို့မဟုတ် ကွဲပြားမှုအရ မလုံလောက်သောအခါ၊ အစစ်အမှန်သမိုင်းဒေတာအစား AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
လက်ရှိဒေတာသည် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့် မကိုက်ညီသည့်အခါ သို့မဟုတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့်အခါ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များရှိသည်။ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ၊ စမ်းသပ်ဆော့ဖ်ဝဲ သို့မဟုတ် အလားတူ ပေါင်းစပ်ဒေတာများသည် ကော်ပိုရိတ် AI ကြိုးပမ်းမှုများအတွက် အရေးပါသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အမှန်တကယ်ဒေတာအစား မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ပို၍တိကျသည်မှာ၊ ၎င်းသည် တုပခြင်း သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် အတုပြုလုပ်ထားသော အမှတ်အသားပြုထားသည့် ဒေတာဖြစ်သည်။
Synthetic data သည် အမှန်တကယ်ဖြစ်ပျက်မှုများ၏ရလဒ်အဖြစ်မဟုတ်ဘဲ ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုမှ အတုပြုလုပ်ဖန်တီးထားသည့် အချက်အလက်များဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် အသုံးပြုမှုနှင့် အနားသတ်အခြေအနေအားလုံးကို ကာမိစေရန်၊ ဒေတာစုဆောင်းမှုကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချရန် သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများကို ကျေနပ်စေရန် ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။
cloud ကဲ့သို့ ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုနည်းလမ်းများ မြှင့်တင်မှုများကြောင့် ယခုအခါ အတုပြုလုပ်ထားသော ဒေတာကို ယခင်ကထက် ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်ပြီဖြစ်သည်။ Synthetic data သည် end-users အားလုံးအတွက် ပိုမိုအကျိုးရှိသော AI ဖြေရှင်းချက်များအား ဖန်တီးမှုကို တိုးတက်စေပြီး ၎င်းသည် ကောင်းမွန်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သံသယရှိစရာပင်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် မည်မျှအရေးကြီးပြီး ၎င်းကို အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုသင့်သနည်း။
AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ၊ developer များသည် တိကျသောတံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့်အတူ ဒေတာအစုံများကို မကြာခဏ လိုအပ်ပါသည်။ အချက်အလက်မျိုးစုံဖြင့် သင်ကြားသောအခါ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များ ပိုမိုတိကျစွာလုပ်ဆောင်ပါ။
သို့ရာတွင် ပစ္စည်းရာနှင့်ချီ သို့မဟုတ် သန်းပေါင်းများစွာ ပါဝင်သော ဤကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းသည် အချိန်နှင့် ငွေကုန်ကြေးကျမများနိုင်ပါ။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း၏ စျေးနှုန်းကို အလွန်လျှော့ချနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အတုအယောင်ဖန်တီးခဲ့လျှင် လေ့ကျင့်ရေးရုပ်ပုံတစ်ပုံကို ဒေါ်လာ ၅ ဒေါ်လာဖြင့် ဝယ်ယူသည့်အခါ ကုန်ကျသည်။ ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းပံ့ပိုးသူ $0.05 သာကုန်ကျနိုင်သည်။
Synthetic data သည် အသုံးစရိတ်များကို လျှော့ချပေးသည့်အပြင် အမှန်တကယ်ကမ္ဘာမှ ထုတ်လုပ်နိုင်ချေရှိသော အရေးကြီးသော အချက်အလက်များနှင့် ပတ်သက်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို သက်သာစေပါသည်။
စစ်မှန်သောအချက်အလက်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာနှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်အပြည့်အစုံကို အတိအကျမထင်ဟပ်နိုင်ဘဲ၊ ၎င်းသည် မလိုမုန်းထားမှုများကို လျော့ပါးစေနိုင်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဖြစ်နိုင်ချေများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ပုံမှန်မဟုတ်သော အဖြစ်အပျက်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် တရားဝင်ဒေတာမှရရှိရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာသည် ပိုမိုကွဲပြားမှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။
အောက်ဖော်ပြပါ အကြောင်းရင်းများကြောင့် Synthetic data သည် သင့်ပရောဂျက်အတွက် အံသြဖွယ်ကောင်းနိုင်သည်-
1. မော်ဒယ်၏ကြံ့ခိုင်မှု
၎င်းကို ရယူရန်မလိုဘဲ၊ သင့်မော်ဒယ်များအတွက် နောက်ထပ် မတူညီသောဒေတာကို ရယူပါ။ ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့်၊ ဆံပင်ညှပ်ခြင်း၊ မျက်နှာဆံပင်၊ မျက်မှန်၊ ခေါင်းစွပ်စသည်ဖြင့် အမျိုးမျိုးသော ဆံပင်ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် လူတစ်ဦးတည်း၏ပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးနိုင်သည့်အပြင် အသားအရောင်၊ လူမျိုးရေးစရိုက်များ၊ အရိုးတည်ဆောက်ပုံ၊ တင်းတိပ်များနှင့် အခြားဝိသေသလက္ခဏာများကို ဖန်တီးနိုင်သည် မျက်နှာကို ခိုင်ခံ့အောင်ထားပါ။
2. Edge ကိစ္စများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။
တစ်ဦးကမျှတတဲ့ ဒေတာအတွဲကို စက်သင်ယူခြင်းဖြင့် ဦးစားပေးသည်။ algorithms မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၏ ဥပမာကို ပြန်စဉ်းစားပါ။ ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှုမှာ ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည် (တကယ်တော့ အချို့သော လုပ်ငန်းများသည် ဤမျှသာ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်)၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာကွာဟချက်ကို ဖြည့်ရန် နက်မှောင်သော မျက်နှာများ၏ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်ခဲ့မည်ဆိုပါက ၎င်းတို့သည် ပိုမို၍ ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ စံနမူနာကို ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အဖွဲ့များသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏အကူအညီဖြင့် ဒေတာရှားပါးခြင်း သို့မဟုတ် မရှိသည့်အစွန်းအဖျားကိစ္စများအပါအဝင် အသုံးပြုမှုကိစ္စများအားလုံးကို အကျုံးဝင်စေနိုင်သည်။
3. ၎င်းသည် "အမှန်တကယ်" ဒေတာထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ရရှိနိုင်သည်။
အဖွဲ့များသည် များပြားလှသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို လျင်မြန်စွာ ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ လက်တွေ့ဘဝဒေတာသည် ကြိုကြားကြိုကြားဖြစ်ရပ်များပေါ်တွင်မူတည်သောအခါ ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့၏ရှားပါးမှုကြောင့် မောင်းသူမဲ့ကားအတွက် ဒေတာစုဆောင်းစဉ်တွင် အဖွဲ့များသည် ပြင်းထန်သောလမ်းအခြေအနေများဆိုင်ရာ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာအလုံအလောက်ရရှိရန် အခက်အခဲရှိနိုင်သည်။ ခက်ခဲကြမ်းတမ်းသော မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပေါင်းစပ်ထုတ်လုပ်ထားသည့်အတိုင်း အလိုအလျောက်တံဆိပ်ကပ်ရန် algorithms များကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။
4. ၎င်းသည် သုံးစွဲသူ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို လုံခြုံစေပါသည်။
လုပ်ငန်းနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားပေါ်မူတည်၍ အရေးကြီးသောဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ကုမ္ပဏီများသည် လုံခြုံရေးအခက်အခဲရှိနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI) ကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အတွင်းလူနာဒေတာတွင် မကြာခဏထည့်သွင်းထားပြီး လုံခြုံရေးကို အစွမ်းကုန်ကိုင်တွယ်ရမည်ဖြစ်သည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာတွင် အမှန်တကယ်လူများအကြောင်း အချက်အလက်မပါဝင်သောကြောင့်၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာပြဿနာများ လျော့နည်းသွားပါသည်။ သင့်အဖွဲ့သည် အချို့သော ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများကို လိုက်နာရပါက ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အခြားရွေးချယ်စရာအဖြစ် အသုံးပြုရန် စဉ်းစားပါ။
အစစ်အမှန်ဒေတာ Vs Synthetic ဒေတာ
လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ဒေတာအစစ်အမှန်ကို ရယူခြင်း သို့မဟုတ် တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။ တစ်စုံတစ်ဦးသည် စမတ်ဖုန်း၊ လက်ပ်တော့ သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာကို အသုံးပြုကာ၊ လက်ပတ်နာရီကို ၀တ်ဆင်ကာ ဝဘ်ဆိုက်သို့ ဝင်ရောက်သည့်အခါ သို့မဟုတ် အွန်လိုင်းငွေပေးငွေယူပြုလုပ်သည့်အခါ၊ ဤဒေတာအမျိုးအစားကို ချက်ချင်းထုတ်ပေးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ စစ်မှန်သောဒေတာ (အွန်လိုင်းနှင့် အော့ဖ်လိုင်း) ပေးဆောင်ရန် စစ်တမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ် ဆက်တင်များက ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်သည်။ မည်သည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်များမှ ဆင်းသက်လာသည်မဟုတ်သော အပိုင်းမှလွဲ၍ အခြေခံအရည်အသွေးများနှင့် အမှန်တကယ်ဒေတာကို အောင်မြင်စွာတုပနိုင်သော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးထားသည်။
အစစ်အမှန် ဒေတာကို အစားထိုးအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်း၏ အယူအဆသည် ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့် အလွန်အလားအလာကောင်းပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် machine learning ၊ မော်ဒယ်များ လိုအပ်သည်။ ဒါပေမယ့် အဲဒါ မသေချာဘူး။ ဉာဏ်ရည်တု လက်တွေ့ကမ္ဘာမှာ ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ ပြဿနာတိုင်းကို ဖြေရှင်းနိုင်ပါတယ်။
ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကိုသုံးပါ
ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် မော်ဒယ်သင်တန်း၊ မော်ဒယ်အတည်ပြုခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်အသစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းအပါအဝင် စီးပွားရေးဆိုင်ရာရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးဝင်သည်။ စက်သင်ယူခြင်းသို့၎င်း၏အသုံးချပလီကေးရှင်းတွင်ဦးဆောင်လမ်းပြခဲ့သည့်ကဏ္ဍအချို့ကိုကျွန်ုပ်တို့စာရင်းပြုစုပါမည်။
1 ။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု
၎င်း၏ဒေတာများ၏ အာရုံခံနိုင်စွမ်းကြောင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာအသုံးပြုမှုအတွက် ကောင်းမွန်သင့်လျော်ပါသည်။ ဓာတုဒေတာကို အဖွဲ့များမှ အသုံးပြု၍ ဖြစ်နိုင်သော လူနာအမျိုးအစားတိုင်း၏ ဇီဝကမ္မဗေဒကို မှတ်တမ်းတင်ရန်၊ ထို့ကြောင့် ရောဂါများ၏ မြန်မြန်ဆန်ဆန်နှင့် ပိုမိုတိကျသော ရောဂါရှာဖွေရေးတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။
Google ၏ melanoma သိရှိခြင်းပုံစံသည် အရေပြားအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်ကို ပေးစွမ်းရန် နက်မှောင်သောအသားအရေအရောင်ရှိသူများ၏ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် မော်ဒယ်သည် အရေပြားအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုအား ပေးစွမ်းနိုင်စေရန်အတွက် Google ၏ melanoma သိရှိခြင်းပုံစံသည် နက်မှောင်သောအသားအရေအရောင်ရှိသူများ (လက်တွေ့ဒေတာဧရိယာတစ်ခုအဖြစ် ဝမ်းနည်းဖွယ်ရာကိုယ်စားပြုမှုနည်းသော) ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသည်။
၁။ မော်တော်ယာဉ်များ
စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်ရန် မောင်းသူမဲ့မော်တော်ကားများကို ဖန်တီးသည့် ကုမ္ပဏီများမှ Simulator များကို မကြာခဏအသုံးပြုကြသည်။ ဥပမာ- ရာသီဥတုပြင်းထန်သောအခါ၊ အမှန်တကယ် လမ်းဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် အန္တရာယ် သို့မဟုတ် ခက်ခဲနိုင်သည်။
လမ်းများပေါ်ရှိ အမှန်တကယ် မော်တော်ကားများနှင့် တိုက်ရိုက်စမ်းသပ်မှုများကို အားကိုးရန်မှာ မတူညီသော မောင်းနှင်မှု အခြေအနေအားလုံးတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ကိန်းရှင်များစွာသာ ရှိနေသောကြောင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ကောင်းမွန်သော စိတ်ကူးမဟုတ်ပါ။
3. ဒေတာသယ်ဆောင်နိုင်မှု
၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို အခြားသူများနှင့် မျှဝေနိုင်ရန်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး လုံခြုံသော နည်းလမ်းများ လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာအစုံကို အများသူငှာ မပြုလုပ်မီ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားနိုင်သော အချက်အလက် (PII) ကို ဝှက်ထားခြင်းသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွက် ဆန်းကြယ်သော နောက်ထပ် အပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသနဒေတာအတွဲများ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာ၊ လူမှုဗေဒဒေတာနှင့် PII ပါ၀င်နိုင်သည့် အခြားနယ်ပယ်များကို ဖလှယ်ခြင်းကို လျှို့ဝှက်ရေး-ထိန်းသိမ်းထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာအဖြစ် ရည်ညွှန်းသည်။
4 ။ လုံခွုံရေး
ပေါင်းစပ်ဒေတာကြောင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် ပိုမိုလုံခြုံပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်နှာကို မှတ်မိခြင်းနမူနာနှင့် ပတ်သက်၍ ထပ်မံ၍ ဖန်တီးထားသော ဓာတ်ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများကို ဖော်ပြသည့် "နက်နဲသော အတုများ" ဟူသော စကားစုကို သင် ရင်းနှီးနေပေမည်။ ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့် လုံခြုံရေးစနစ်များကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် နက်နဲသောအတုအယောင်များကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများက ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုလျင်မြန်ပြီး သက်သာသော ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် လေ့ကျင့်ရန် ဗီဒီယိုစောင့်ကြည့်ရေးတွင်လည်း ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။
Synthetic Data နှင့် Machine Learning
ခိုင်မာပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်ကို တည်ဆောက်ရန်၊ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် စီမံလုပ်ဆောင်ရန် အချက်အလက်များစွာ လိုအပ်ပါသည်။ ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာမရှိပါက၊ ဤမျှများပြားသောဒေတာပမာဏကိုထုတ်လုပ်ရန်မှာ စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။
ကွန်ပျူတာအမြင် သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ဒိုမိန်းများတွင် အစောပိုင်းပေါင်းစပ်ဒေတာကို တီထွင်ဖန်တီးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်များ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့်အရာတွင်၊ ၎င်းသည် အလွန်ထင်ရှားသည်။ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနယ်ပယ်တွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအသစ်တစ်ခုသည် Generative Adversarial Networks (GANs) ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အများအားဖြင့် ကွန်ရက်နှစ်ခု ပါဝင်သည်- ဂျင်နရေတာနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုတစ်ခု။
ခွဲခြားဆက်ဆံသူကွန်ရက်သည် အစစ်အမှန်ဓာတ်ပုံများကို အတုများနှင့် ခွဲခြားရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း၊ ဂျင်နရေတာကွန်ရက်သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပုံရိပ်များနှင့် သိသိသာသာ ပို၍ဆင်တူသည့် ဓာတုပုံများကို ထုတ်လုပ်ရန် လုပ်ဆောင်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင်၊ GAN များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်မိသားစု၏ အစုခွဲတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကွန်ရက်နှစ်ခုစလုံးသည် node များနှင့် အလွှာအသစ်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် စဉ်ဆက်မပြတ်သင်ယူပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေသည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်သလို ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ဒေတာအမျိုးအစားကို ပြောင်းလဲရန် ရွေးချယ်ခွင့်ရှိသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွက် တိကျမှန်ကန်မှုကို ခိုင်မာသောရမှတ်ဖြင့် အလွယ်တကူရနိုင်သော်လည်း အညွှန်းတပ်ထားသော အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာအတွက် တိကျမှုသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် အလွန်စျေးကြီးပါသည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာကို သင်မည်ကဲ့သို့ ဖန်တီးနိုင်သနည်း။
ပေါင်းစပ်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းကိုဖန်တီးရန်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။
ကိန်းဂဏန်း ဖြန့်ဖြူးမှုအပေါ် အခြေခံသည်။
ဤကိစ္စတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းဗျူဟာမှာ ဖြန့်ဝေမှုမှ နံပါတ်များကို ယူရန် သို့မဟုတ် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်နိုင်သော အတုအယောင်ဒေတာကို ဖန်တီးရန်အတွက် အမှန်တကယ် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဖြန့်ဝေမှုများကို ကြည့်ရှုရန်ဖြစ်သည်။ အချို့သောအခြေအနေများတွင် ဒေတာအစစ်အမှန်သည် လုံးဝမရှိနိုင်ပါ။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးသည် အမှန်တကယ်ဒေတာရှိ ကိန်းဂဏာန်းခွဲဝေမှုကို နက်ရှိုင်းစွာ ဆုပ်ကိုင်ထားမည်ဆိုပါက မည်သည့်ဖြန့်ဝေမှု၏ ကျပန်းနမူနာပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ပုံမှန် ဖြန့်ဖြူးမှု၊ ကိန်းဂဏန်း ဖြန့်ဖြူးမှု၊ ချီစတုရန်း ဖြန့်ဖြူးမှု၊ ပုံမှန် ဖြန့်ဝေမှုနှင့် အခြားအရာများသည် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိန်းဂဏန်း ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများ၏ နမူနာ အနည်းငယ်မျှသာ ဖြစ်သည်။
အခြေအနေနှင့် ပတ်သက်သော အချက်အလက် သိပ္ပံပညာရှင်၏ အတွေ့အကြုံ အဆင့်သည် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်၏ တိကျမှုအပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှု ရှိလိမ့်မည်။
မော်ဒယ်ပေါ် မူတည်
ဤနည်းလမ်းသည် ကျပန်းဒေတာကိုထုတ်ပေးရန်အတွက် ထိုမော်ဒယ်ကိုအသုံးမပြုမီ သတိပြုမိသည့်အပြုအမူအတွက် ထည့်သွင်းထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည်။ အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ ၎င်းတွင် လူသိများသော ဖြန့်ဖြူးမှုမှ ဒေတာနှင့် အစစ်အမှန်ဒေတာကို ကိုက်ညီမှုပါဝင်သည်။ ထို့နောက် Monte Carlo ချဉ်းကပ်မှုကို ကော်ပိုရေးရှင်းများက ဒေတာအတုဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ထို့အပြင် ဖြန့်ဖြူးမှုများကိုလည်း အသုံးပြု၍ တပ်ဆင်နိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များနှင့်တူသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များသည် ၎င်းတို့၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် နက်ရှိုင်းမှုချဲ့ထွင်မှုကြောင့် ပုံမှန်အားဖြင့် သာလွန်နေသောကြောင့် ခန့်မှန်းချက်ကို အာရုံစိုက်ရမည်ဖြစ်သည်။
နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့်အတူ
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု Variational Autoencoder (VAE) သို့မဟုတ် Generative Adversarial Network (GAN) မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်များသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် VAE များပါဝင်သည်။
၎င်းတို့သည် မူရင်းဒေတာကို ကျုံ့ကာ ကျုံ့ကျစ်ကျစ်လျစ်ဖြစ်စေသော ကုဒ်နံပါတ်များနှင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး ဤဒေတာကို စစ်မှန်သောဒေတာကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် စိစစ်ပေးသော ကုဒ်နံပါတ်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ အဝင်နှင့်အထွက်ဒေတာကို တတ်နိုင်သမျှ တူညီအောင်ထားရှိခြင်းသည် VAE ၏ အခြေခံရည်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အာရုံကြောကွန်ရက်နှစ်ခုမှာ GAN မော်ဒယ်များနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ရက်များဖြစ်သည်။
ဂျင်နရေတာကွန်ရက်ဟု လူသိများသော ပထမဆုံးကွန်ရက်သည် ဒေတာအတုများကို ထုတ်လုပ်ရန် တာဝန်ရှိသည်။ ခွဲခြားဆက်ဆံသူကွန်ရက်၊ ဒုတိယကွန်ရက်သည် ဒေတာအစုံသည် လိမ်လည်ခြင်းရှိ၊ အတုအယောင်ဒေတာအတွဲကို တွေ့ရှိသောအခါ ခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် ဂျင်နရေတာအား သတိပေးသည်။
ခွဲခြားဆက်ဆံသူထံ ပေးအပ်ထားသည့် အောက်ပါဒေတာအစုအဝေးကို ဂျင်နရေတာမှ နောက်ပိုင်းတွင် ပြုပြင်မွမ်းမံသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် အတုအယောင်ဒေတာအတွဲများကို ရှာဖွေရာတွင် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုကောင်းလာသည်။ ဤပုံစံကို ငွေကြေးကဏ္ဍတွင် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းအတွက်သာမက ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍတွင် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
Data Augmentation သည် ဒေတာပိုမိုထုတ်လုပ်ရန် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ အသုံးပြုသည့် မတူညီသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် အချက်အလက်အတုတွေနဲ့ မမှားသင့်ပါဘူး။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် data augmentation သည် ရှိနှင့်ပြီးသား dataset တွင် ဒေတာအသစ်ထည့်ခြင်း၏ လုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ပုံတစ်ပုံတည်းမှ ပုံအများအပြားကို ဖန်တီးခြင်း၊ တိမ်းညွှတ်မှု၊ တောက်ပမှု၊ ချဲ့ထွင်မှုနှင့် အခြားအရာများကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် ဖန်တီးခြင်း။ တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ အမှန်တကယ်ဒေတာအစုံကို ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်ကျန်ရှိရုံဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားခြင်းသည် ဤအရာဖြစ်သည်၊ ထိုကဲ့သို့သော ဒေတာအစုစုကို ပေါင်းစပ်ဒေတာအဖြစ် မှတ်ယူမည်မဟုတ်ပါ။
Synthetic data ၏ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ
ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ကုမ္ပဏီများအား ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ဆောင်မှုများကို ကူညီပေးနိုင်သည့် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသော်လည်း၊ ၎င်းတွင် ကန့်သတ်ချက်များလည်းရှိသည်။
- ဒေတာ၏ အားကိုးနိုင်မှု- စက်သင်ယူမှု/နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံတိုင်းသည် ဒေတာကျွေးသည့်အတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ကြောင်း ဘုံအသိပညာဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာအရည်အသွေးသည် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်အသုံးပြုသည့် မော်ဒယ်တို့နှင့် ပြင်းထန်စွာ ဆက်စပ်နေသည်။ အရင်းအမြစ်ဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုမရှိကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများမပြုလုပ်မီ ဒေတာအရည်အသွေးကို အတည်ပြုပြီး စစ်ဆေးသင့်သည်။
- အသိပညာ၊ ကြိုးစားအားထုတ်မှု၊ အချိန်တွေ လိုအပ်တယ်။: ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးခြင်းသည် စစ်မှန်သောဒေတာကို ဖန်တီးခြင်းထက် ပိုမိုရိုးရှင်းပြီး စျေးပိုသက်သာသော်လည်း၊ ၎င်းသည် အသိပညာ၊ အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုအချို့ လိုအပ်ပါသည်။
- ကွဲလွဲချက်များကို ပုံတူကူးခြင်း။: လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ၏ ပြီးပြည့်စုံသော ပုံတူသည် မဖြစ်နိုင်ပါ။ Synthetic data သည် ၎င်းကို အနီးစပ်ဆုံး လုပ်နိုင်သည် ။ ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာအစစ်အမှန်တွင်ရှိသော အချို့သောအစွန်းအထင်းများသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့် အကျုံးဝင်မည်မဟုတ်ပါ။ ဒေတာကွဲလွဲချက်များသည် ပုံမှန်ဒေတာများထက် ပိုသိသာပါသည်။
- ထုတ်လုပ်မှုကို ထိန်းချုပ်ပြီး အရည်အသွေးကို အာမခံပါသည်။: Synthetic data သည် real-world data ကို ပုံတူပွားရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဒေတာလက်စွဲအတည်ပြုခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများအတွက် အလိုအလျောက် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ဖန်တီးထားသော ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများအတွက် စက်သင်ယူခြင်း/နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် ထည့်သွင်းခြင်းမပြုမီ ဒေတာ၏တိကျမှန်ကန်မှုကို အတည်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။
- အသုံးပြုသူတုံ့ပြန်ချက်: ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ဆန်းသစ်သောအယူအဆဖြစ်သောကြောင့်၊ လူတိုင်းက ၎င်းနှင့်ပြုလုပ်ထားသော ခန့်မှန်းချက်များကို ယုံကြည်ရန် အသင့်ဖြစ်မည်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများ၏ လက်ခံနိုင်မှုကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အသုံးဝင်ပုံဆိုင်ရာ အသိပညာကို ဦးစွာမြှင့်တင်ရန် လိုအပ်ကြောင်း ညွှန်ပြပါသည်။
အနာဂတ်
ပေါင်းစပ်ဒေတာအသုံးပြုမှုသည် ယခင်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်း သိသိသာသာတိုးလာခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီများ၏ အချိန်နှင့်ငွေကို သက်သာစေသော်လည်း ၎င်းသည် ၎င်း၏ အားနည်းချက်များ မကင်းပါ။ ၎င်းသည် အမှန်တကယ်ဒေတာတွင် သဘာဝအတိုင်းဖြစ်ပေါ်ပြီး အချို့မော်ဒယ်များတွင် တိကျမှုအတွက် အရေးပါသော အစွန်းအကွက်များ ကင်းမဲ့သည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အရည်အသွေးသည် ဖန်တီးမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် ထည့်သွင်းဒေတာအပေါ် မကြာခဏ မှီခိုနေရကြောင်းကိုလည်း သတိပြုသင့်ပါသည်။ input data တွင် ဘက်လိုက်မှုများသည် synthetic data သို့ လျင်မြန်စွာ ပျံ့နှံ့နိုင်သောကြောင့် အစမှတ်အဖြစ် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာကို ရွေးချယ်ရာတွင် လွန်လွန်ကဲကဲ မဖြစ်သင့်ပါ။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ကွဲလွဲမှုများကို မိတ်ဆက်ခြင်းမပြုကြောင်း အတည်ပြုရန် လူမှမှတ်စုပြုထားသော အစစ်အမှန်ဒေတာနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအပါအဝင် နောက်ထပ်ထွက်ရှိမှုထိန်းချုပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။ ဤအတားအဆီးများကြားမှ၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အလားအလာရှိသော နယ်ပယ်တစ်ခုအဖြစ် ရှိနေသေးသည်။
လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို မရရှိနိုင်သည့်တိုင် ဆန်းသစ်သော AI ဖြေရှင်းချက်များအား ဖန်တီးရန် ကျွန်ုပ်တို့အား ကူညီပေးပါသည်။ အထူးခြားဆုံးမှာ၊ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းများအား ၎င်းတို့၏ နောက်ဆုံးစားသုံးသူ၏ ကွဲပြားမှုကို ညွှန်ပြသော ထုတ်ကုန်များ ပိုမိုပါဝင်ပြီး ထုတ်ကုန်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
သို့သော် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် အနာဂတ်တွင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာတစ်ခုတည်းဖြင့် ပြီးမြောက်ရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေမည့် ဆန်းသစ်တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးရန် ရည်ရွယ်သည်။
ကောက်ချက်
အချို့သောကိစ္စများတွင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် လုပ်ငန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ဒေတာလိုငွေပြမှု သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်ရာဒေတာမရှိခြင်းကို သက်သာစေနိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရာတွင် မည်သည့်နည်းဗျူဟာများက အထောက်အကူပြုနိုင်သနည်း၊ ၎င်းမှ မည်သူက အကျိုးအမြတ်ရနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့လည်း ကြည့်ရှုခဲ့ပါသည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ပါလာသည့်အခက်အခဲအချို့ကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ပြောခဲ့သည်။ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက်၊ အစစ်အမှန်ဒေတာကို အမြဲတမ်း ဦးစားပေးပါမည်။ သို့ရာတွင်၊ ဤကဲ့သို့ စစ်မှန်သော ကုန်ကြမ်းဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လက်လှမ်းမမီသည့်အခါ လက်တွေ့ကျသောဒေတာသည် နောက်ထပ်အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။
သို့သော် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်အတွက် ဒေတာပုံစံကို ခိုင်မာစွာဆုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ လိုအပ်ကြောင်း မှတ်သားထားရပါမည်။ အချက်အလက်အစစ်အမှန်နှင့် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို စေ့စေ့စပ်စပ် နားလည်သဘောပေါက်ရန်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ ရနိုင်လျှင် ထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာသည် ဖြစ်နိုင်သလောက် တိကျကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave