မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
သုတေသီများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့တွင် အမှန်တကယ် ဒေတာမရှိခြင်း သို့မဟုတ် လျှို့ဝှက်ရေး သို့မဟုတ် လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကြောင့် ၎င်းကို အသုံးမပြုနိုင်သည့် အခြေအနေများကို ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသည်။
ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ ဒေတာအစစ်အမှန်ကို အစားထိုးထုတ်လုပ်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။
အယ်လဂိုရီသမ်ကို မှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် စစ်မှန်သောဒေတာ၏ သင့်လျော်သောအစားထိုးမှုလိုအပ်သည်၊ ၎င်းသည် စရိုက်လက္ခဏာအရလည်း လက်တွေ့ကျသင့်သည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ထိန်းသိမ်းခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းစနစ်များ သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက် အဆိုပါဒေတာကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းကို အသေးစိတ်လေ့လာပြီး AI ခေတ်တွင် ၎င်းတို့သည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသည်ကို ကြည့်ကြပါစို့။
Synthetic Data ဆိုတာ ဘာလဲ။
Synthetic data သည် real-world data များအတွက် အစားထိုးအဖြစ် computer simulations သို့မဟုတ် algorithms မှထုတ်ပေးသော မှတ်သားထားသော data ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အစစ်အမှန်အချက်အလက်များ၏ ဉာဏ်ရည်တု-ထုတ်လုပ်ထားသော ပုံတူဖြစ်သည်။
အဆင့်မြင့် AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ဒေတာပုံစံများနှင့် အတိုင်းအတာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် မူလလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် အကန့်အသတ်မရှိသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာဖန်တီးရန် ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီပေးနိုင်သည့် ချဉ်းကပ်နည်းမျိုးစုံနှင့် နည်းပညာများ ရှိပြီး သင်အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။
မကြာခဏ ဒေတာထုတ်လုပ်ရေးဆော့ဖ်ဝဲ လိုအပ်သည်-
- ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးရမည်ဖြစ်ပြီး ဒေတာသိုလှောင်ရာ၏ မက်တာဒေတာ။
- ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော်လည်း စိတ်ကူးယဉ်တန်ဖိုးများကို ဖန်တီးရန်အတွက် နည်းပညာ။ ဥပမာများတွင် တန်ဖိုးစာရင်းများနှင့် ပုံမှန်အသုံးအနှုန်းများ ပါဝင်သည်။
- ဒေတာဆက်သွယ်မှုအားလုံးကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သိရှိနားလည်မှု၊ ဒေတာဘေ့စ်အဆင့်တွင် ကြေငြာထားသူများအပြင် အပလီကေးရှင်းကုဒ်အဆင့်တွင် ထိန်းချုပ်ထားသည်။
မော်ဒယ်ကို တရားဝင်အတည်ပြုပြီး ဒေတာအစစ်အမှန်၏ အပြုအမူဆိုင်ရာ အသွင်အပြင်များကို မော်ဒယ်မှထုတ်ပေးသည့်အရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ထပ်တူလိုအပ်ပါသည်။
ဤစိတ်ကူးယဉ်ဒေတာအတွဲများသည် တကယ့်အရာ၏တန်ဖိုးအားလုံးတွင်ရှိသော်လည်း အရေးကြီးသောဒေတာတစ်ခုမျှမရှိပါ။ ကယ်လိုရီမပါသော အရသာရှိသော ကိတ်မုန့်နှင့်တူသည်။ တကယ့်ကမ္ဘာကြီးကို အတိအကျ ပုံဖော်ထားတယ်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ သင်သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို အစားထိုးရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Synthetic Data ၏ အရေးပါမှု
ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အချို့သောတောင်းဆိုမှုများ သို့မဟုတ် အခြေအနေများနှင့်ကိုက်ညီရန် လက္ခဏာများပါရှိပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာတွင် မရနိုင်ပါ။ စမ်းသပ်ရန်အတွက် ဒေတာ နည်းပါးနေချိန် သို့မဟုတ် privacy သည် ထိပ်တန်းထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ၊ ၎င်းသည် ကယ်တင်ခြင်းသို့ ရောက်ပါသည်။
AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများသည် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်၊ လုံခြုံပြီး သိမ်းဆည်းရန်၊ လဲလှယ်ရန်နှင့် စွန့်ပစ်ရန် လွယ်ကူသည်။ ဒေတာပေါင်းစပ်မှုနည်းစနစ်သည် မူရင်းဒေတာကို ခွဲတင်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် သင့်လျော်သည်။
အကျိုးဆက်အနေဖြင့် ၎င်းသည် စမ်းသပ်မှုဒေတာနှင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအဖြစ် အသုံးပြုရန်အတွက် စံပြဖြစ်သည်။
- ML-based Uber နှင့် သင်ကြားရန် Tesla သည် အလိုအလျောက် မောင်းနှင်နိုင်သော မော်တော်ကားများ ဖြစ်သည်။.
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် စစ်မှန်သောဒေတာမရှိသည့် သီးခြားရောဂါများနှင့် အခြေအနေများကို အကဲဖြတ်ရန်။
- ငွေရေးကြေးရေးကဏ္ဍတွင် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းနှင့် အကာအကွယ်ပေးခြင်းတို့သည် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် လိမ်လည်မှုအသစ်များကို စုံစမ်းနိုင်ပါသည်။
- Amazon သည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ Alexa ၏ ဘာသာစကားစနစ်ကို လေ့ကျင့်ပေးနေသည်။
- American Express သည် လိမ်လည်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဘဏ္ဍာရေးဒေတာကို အသုံးပြုနေသည်။
Synthetic Data အမျိုးအစားများ
မူရင်းဒေတာတွင် လက္ခဏာရပ်ဆိုင်ရာ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အရေးကြီးသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ဖုံးကွယ်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် Synthetic data ကို ကျပန်းဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။
၎င်းသည်အဓိကအားဖြင့်သုံးမျိုးရှိသည်။
- အပြည့်အဝပေါင်းစပ်ဒေတာ
- တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာ
- ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာ
1. Fully Synthetic Data
ဤဒေတာကို လုံးလုံးလျားလျား ထုတ်လုပ်ထားပြီး မူရင်းဒေတာ မပါဝင်ပါ။
ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ဤအမျိုးအစားအတွက် ဒေတာဂျင်နရေတာသည် လက်တွေ့ဒေတာတွင် အင်္ဂါရပ်များ၏ သိပ်သည်းဆလုပ်ဆောင်ချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ဘောင်များကို ခန့်မှန်းပေးမည်ဖြစ်သည်။ နောက်ပိုင်းတွင်၊ ခန့်မှန်းထားသော သိပ်သည်းမှုလုပ်ဆောင်ချက်များမှ၊ သီးသန့်-ကာကွယ်ထားသော စီးရီးများကို အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီအတွက် ကျပန်းဖန်တီးပေးပါသည်။
အမှန်တကယ်ဒေတာ၏ ဝိသေသလက္ခဏာအချို့ကိုသာ ၎င်းနှင့်အစားထိုးရန် ရွေးချယ်ပါက၊ ဤအင်္ဂါရပ်များ၏ ကာကွယ်ထားသောစီးရီးများကို တူညီသောအစီအစဥ်ဖြင့် ကာကွယ်ထားသော နှင့် အစစ်အမှန်စီးရီးများကို အဆင့်သတ်မှတ်ရန် ကျန်ရှိနေသော အချက်အလက်များ၏ ကျန်အင်္ဂါရပ်များနှင့် မြေပုံညွှန်းထားသည်။
Bootstrap နည်းစနစ်များနှင့် အမျိုးမျိုးသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များသည် လုံးဝပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် သမားရိုးကျနည်းလမ်းနှစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒေတာသည် လုံးလုံးမျှသာဖြစ်ပြီး ဒေတာအစစ်အမှန်မရှိသောကြောင့်၊ ဤနည်းဗျူဟာသည် ဒေတာ၏ မှန်ကန်မှုအပေါ် မှီခိုအားထားကာ အလွန်ကောင်းမွန်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်မှုကို ပေးပါသည်။
2. Partially Synthetic Data
ဤဒေတာသည် ထိလွယ်ရှလွယ်သော အင်္ဂါရပ်အချို့၏ တန်ဖိုးများကို အစားထိုးရန်အတွက် ပေါင်းစပ်တန်ဖိုးများကိုသာ အသုံးပြုပါသည်။
ဤအခြေအနေတွင်၊ ထိတွေ့မှု၏ ကြီးမားသောအန္တရာယ်ရှိမှသာလျှင် စစ်မှန်သောတန်ဖိုးများကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ အသစ်ဖန်တီးထားသော ဒေတာများ၏ လျှို့ဝှက်ရေးလုံခြုံမှုကို ကာကွယ်ရန် ဤအပြောင်းအလဲကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။
တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို ထုတ်လုပ်ရန် အများအပြား ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် မော်ဒယ်အခြေပြု ချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြုပါသည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာများတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ဖြည့်စွက်ရန်အတွက်လည်း အဆိုပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
3. Hybrid Synthetic Data
ဟိုက်ဘရစ်ဒြပ်ထုဒေတာတွင် အမှန်တကယ်နှင့် ဒေတာအတု နှစ်မျိုးလုံး ပါဝင်ပါသည်။
၎င်းရှိ အနီးတစ်ဝိုက်တွင် မှတ်တမ်းတစ်ခုကို အစစ်အမှန်ဒေတာ၏ ကျပန်းမှတ်တမ်းတစ်ခုစီအတွက် ရွေးချယ်ပြီး ၎င်းတို့နှစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းတွင် လုံးဝ ပေါင်းစပ်ပြီး တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ ရှိသည်။
ထို့ကြောင့် ၎င်းသည် အခြားနှစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မြင့်မားသော အသုံးဝင်မှုဖြင့် ခိုင်မာသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာထိန်းသိမ်းမှုကို ပေးစွမ်းသော်လည်း memory နှင့် processing time ပိုများသည်။
Synthetic Data Generation ၏နည်းပညာများ
စက်ဖြင့်ပြုလုပ်သောဒေတာအယူအဆသည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ရေပန်းစားခဲ့သည်။ အခုတော့ ရင့်ကျက်နေပါပြီ။
ဤအရာများသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်အသုံးပြုသည့်နည်းပညာအချို့ဖြစ်သည်-
1. ဖြန့်ဖြူးမှုအပေါ်အခြေခံသည်။
ဒေတာအစစ်အမှန်မရှိပါက၊ သို့သော် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူသည် ဒေတာအစုံဖြန့်ဝေမှု မည်သို့ပေါ်လာမည်ကို စေ့စေ့စပ်စပ် တွေးခေါ်နိုင်သည်၊ ၎င်းတို့သည် Normal၊ Exponential၊ Chi-square၊ t၊ lognormal နှင့် Uniform အပါအဝင် မည်သည့်ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ကျပန်းနမူနာကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
ဤနည်းလမ်းရှိ ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏တန်ဖိုးသည် အချို့သောဒေတာပတ်ဝန်းကျင်အကြောင်း လေ့လာသူ၏နားလည်မှုအဆင့်ပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားသည်။
2. Real-world data ကို လူသိများ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
လုပ်ငန်းများသည် ဒေတာအစစ်အမှန်ရှိလျှင် ပေးထားသော ဒေတာအတွက် အသင့်တော်ဆုံး ဖြန့်ဝေမှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အစစ်အမှန်အချက်အလက်များကို သိရှိပြီး ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုအဖြစ် ဖြည့်ဆည်းရန်နှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုဘောင်များကို သိရှိလိုပါက ၎င်းကိုထုတ်လုပ်ရန် Monte Carlo ချဉ်းကပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Monte Carlo ချဉ်းကပ်မှုသည် ရနိုင်သောအကောင်းဆုံးကိုက်ညီမှုကိုရှာဖွေရာတွင်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုကူညီနိုင်သော်လည်း၊ အကောင်းဆုံးအံဝင်ခွင်ကျသည်ကုမ္ပဏီ၏ပေါင်းစပ်ဒေတာလိုအပ်ချက်များအတွက်လုံလောက်သောအသုံးပြုမှုမဖြစ်နိုင်ပါ။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဤအခြေအနေများတွင် ဖြန့်ဖြူးမှုများနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချကာ စူးစမ်းရှာဖွေနိုင်သည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများသည် အဖွဲ့အစည်းများအား ပုံစံမျိုးစုံမဟုတ်သော ဖြန့်ဝေမှုများကို စံနမူနာပြုစေနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် ဘက်စုံသုံးနိုင်ပြီး အသိအမှတ်ပြုထားသော ဖြန့်ဝေမှုများ၏ ဘုံဂုဏ်သတ္တိများကင်းမဲ့နိုင်သည်။
လုပ်ငန်းများသည် ဤစက်သင်ယူမှု တပ်ဆင်ထားသော ဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြု၍ စစ်မှန်သောဒေတာသို့ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
သို့သော် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအသစ်များနှင့် ကိုက်ညီမှုမရှိခြင်း သို့မဟုတ် အနာဂတ်လေ့လာစောင့်ကြည့်မှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် ပျက်ကွက်စေသည့် လွန်ကဲစွာ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။
၉
Variational Autoencoder (VAE) နှင့် Generative Adversarial Network (GAN) ကဲ့သို့သော နက်ရှိုင်းသော မျိုးဆက်သစ်မော်ဒယ်များသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
အမျိုးမျိုးသော Autoencoder
VAE သည် ကုဒ်ဒါသည် မူရင်းဒေတာအတွဲကို ချုံ့ပြီး ဒီကုဒ်ဒါသို့ ဒေတာပေးပို့သည့် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုမရှိဘဲ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ထို့နောက် ဒီကုဒ်ကိရိယာသည် မူရင်းဒေတာအတွဲကို ကိုယ်စားပြုသည့် အထွက်ကို ထုတ်လုပ်သည်။
စနစ်အား သင်ကြားခြင်းတွင် input နှင့် output data အကြား ဆက်စပ်မှုကို အမြင့်မားဆုံးပြုလုပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
မျိုးရိုးဗီဇဆန့်ကျင်ကွန်ယက်
GAN မော်ဒယ်သည် ကွန်ရက်နှစ်ခု၊ မီးစက်နှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ လေ့ကျင့်ပေးသည်။
ဂျင်နရေတာသည် ကျပန်းနမူနာဒေတာအစုတစ်ခုမှ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးသည်။
ခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အခြေအနေများကို အသုံးပြု၍ ပေါင်းစပ်ဖန်တီးထားသော ဒေတာကို တကယ့်ဒေတာအတွဲနှင့် နှိုင်းယှဉ်သည်။
Synthetic Data ပံ့ပိုးပေးသူများ
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဒေတာ
အောက်တွင်ဖော်ပြထားသောပလပ်ဖောင်းများသည် tabular data မှရရှိသောပေါင်းစပ်ဒေတာကိုပေးဆောင်သည်။
၎င်းသည် ဇယားများတွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို ပုံတူပွားကာ အပြုအမူဆိုင်ရာ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု သို့မဟုတ် အရောင်းအ၀ယ်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- AI ရှိအောင်၊: ၎င်းသည် Generative Adversarial Networks နှင့် differential privacy ကိုအသုံးပြုသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာဖန်တီးမှုစနစ်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးသူတစ်ဦးဖြစ်သည်။
- ပိုကောင်းတဲ့ဒေတာ: ၎င်းသည် AI၊ ဒေတာမျှဝေခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် လျှို့ဝှက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သော ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြေရှင်းချက်ကို ပံ့ပိုးပေးသူတစ်ဦးဖြစ်သည်။
- Divepale: ၎င်းသည် မူရင်းဒေတာကဲ့သို့ တူညီသောကိန်းဂဏန်းအချက်လက်အင်္ဂါရပ်များဖြင့် 'အမွှာ' ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရန်အတွက် Geminai ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဖွဲ့စည်းပုံမပါသောဒေတာ
အောက်တွင်ဖော်ပြထားသော ပလပ်ဖောင်းများသည် လေ့ကျင့်ရေးအမြင်နှင့် ထောက်လှမ်းခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာ ကုန်ပစ္စည်းများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာဖြင့် လည်ပတ်ပါသည်။
- Datagen: ၎င်းသည် Visual AI သင်ယူမှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် 3D အသွင်တူလေ့ကျင့်မှုဒေတာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Neurolabs များNeurolabs သည် ကွန်ပြူတာအမြင်အာရုံပေါင်းစပ်မှုဆိုင်ရာဒေတာပလပ်ဖောင်းကိုပံ့ပိုးပေးသူဖြစ်သည်။
- Parallel domain: ၎င်းသည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာပလပ်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးသူဖြစ်သည်။
- Cognata: ၎င်းသည် ADAS နှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ် developer များအတွက် simulation ပေးသွင်းသူဖြစ်သည်။
- Bifrost: ၎င်းသည် 3D ပတ်၀န်းကျင် ဖန်တီးရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာ API များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
စိန်ခေါ်မှုများ
ရှည်လျားသောသမိုင်းကြောင်းရှိသည်။ ဉာဏ်ရည်တု၊ ၎င်းတွင် အားသာချက်များစွာရှိသော်လည်း၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် သင်ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သော အားနည်းချက်များလည်း ရှိပါသည်။
ဤတွင်သူတို့ထဲကအချို့နေသောခေါင်းစဉ်:
- ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုကို အမှန်တကယ်ဒေတာမှ ပေါင်းစပ်ဒေတာသို့ ကူးယူစဉ်တွင် အမှားအယွင်းများစွာရှိနိုင်သည်။
- သိမ်မွေ့သောသဘောသဘာဝသည် ၎င်း၏အပြုအမူ၌ ဘက်လိုက်မှုဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။
- မကြာသေးမီက အမှန်တကယ် ဒေတာနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် ပေါ်ပေါက်ခဲ့သော ပေါင်းစပ်ထားသော ရိုးရှင်းသော ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်တွင် လျှို့ဝှက်ချို့ယွင်းချက်အချို့ ရှိနိုင်ပါသည်။
- လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာမှ သက်ဆိုင်ရာ attribute အားလုံးကို ပုံတူကူးခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်မှုတစ်လျှောက်လုံးတွင် အရေးကြီးသောအချက်အချို့ကို လျစ်လျူရှုထားနိုင်သည်မှာလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။
ကောက်ချက်
Synthetic Data ထုတ်လုပ်မှုသည် လူအများ၏ အာရုံစိုက်မှုကို သိသိသာသာ ဖမ်းစားနိုင်ခဲ့သည်။
ဤနည်းလမ်းသည် ဒေတာထုတ်ပေးခြင်းကိစ္စအားလုံးအတွက် အရွယ်အစားတစ်ခုတည်း-ကိုက်ညီမှု-အားလုံး အဖြေမဟုတ်နိုင်ပါ။
ထို့အပြင် နည်းပညာသည် AI/ML မှတစ်ဆင့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး လိုအပ်နိုင်ပြီး အပြန်အလှန်ဆက်စပ်သော ဒေတာဖန်တီးခြင်း၏ လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ရှုပ်ထွေးသော အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ကာ အချို့သော ဒိုမိန်းတစ်ခုနှင့် သင့်လျော်သော ဒေတာများဖြစ်သည်။
မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ ၎င်းသည် အခြားသော လျှို့ဝှက်ရေးသုံးနည်းပညာများ တိုတောင်းသွားသည့် ကွက်လပ်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် ဆန်းသစ်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ယနေ့ခေတ်တွင် ဓာတုပစ္စည်း၊ ဒေတာထုတ်လုပ်မှုသည် ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်း၏ ယှဉ်တွဲတည်ရှိမှု လိုအပ်ပါသည်။.
အနာဂတ်တွင်၊ ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားတွင် ပေါင်းစည်းမှုပိုမိုရှိလာနိုင်ပြီး ပိုမိုပြီးပြည့်စုံသောဒေတာထုတ်ပေးသည့်ဖြေရှင်းချက်ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
သင့်အမြင်များကို မှတ်ချက်များတွင် မျှဝေပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave