विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
उन्नत एनालिटिक्स र मेसिन लर्निङ प्रोग्रामहरू डेटाद्वारा संचालित हुन्छन्, तर गोपनीयता र व्यापार प्रक्रियाहरूका चुनौतीहरूको कारण शिक्षाविद्हरूका लागि त्यो डेटामा पहुँच गर्न गाह्रो हुन सक्छ।
सिंथेटिक डाटा, जुन साझा गर्न सकिन्छ र वास्तविक डाटाले गर्न नसक्ने तरिकामा प्रयोग गर्न सकिन्छ, पछ्याउने सम्भावित नयाँ दिशा हो। जे होस्, यो नयाँ रणनीति खतराहरू वा हानिहरू बिना छैन, त्यसैले यो महत्त्वपूर्ण छ कि व्यवसायहरूले ध्यानपूर्वक विचार गर्नुहोस् कि उनीहरूले आफ्ना स्रोतहरू कहाँ र कसरी प्रयोग गर्छन्।
AI को हालको युगमा, हामी यो पनि भन्न सक्छौं कि डाटा नयाँ तेल हो, तर केहि चयन मात्र गशरमा बसिरहेका छन्। त्यसकारण, धेरै मानिसहरूले आफ्नै इन्धन उत्पादन गरिरहेका छन्, जुन किफायती र कुशल दुवै छ। यसलाई सिंथेटिक डाटा भनिन्छ।
यस पोष्टमा, हामी सिंथेटिक डेटामा विस्तृत रूप लिनेछौं - तपाईंले यसलाई किन प्रयोग गर्नुपर्छ, यसलाई कसरी उत्पादन गर्ने, यसले वास्तविक डेटाबाट के फरक बनाउँछ, कुन प्रयोगका केसहरू यसले सेवा दिन सक्छ, र धेरै धेरै।
त्यसोभए, सिंथेटिक डाटा के हो?
जब वास्तविक डेटा सेटहरू गुणस्तर, संख्या, वा विविधताको सन्दर्भमा अपर्याप्त हुन्छन्, सिंथेटिक डेटा वास्तविक ऐतिहासिक डेटाको स्थानमा AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
जब अवस्थित डाटाले व्यापार आवश्यकताहरू पूरा गर्दैन वा विकास गर्न प्रयोग गर्दा गोपनीयता जोखिम हुन्छ मेशिन सिकाइ मोडेल, परीक्षण सफ्टवेयर, वा जस्तै, सिंथेटिक डाटा कर्पोरेट एआई प्रयासहरूको लागि महत्त्वपूर्ण उपकरण हुन सक्छ।
सरल रूपमा भन्नुपर्दा, सिंथेटिक डाटा प्रायः वास्तविक डाटाको सट्टामा प्रयोग गरिन्छ। अझ स्पष्ट रूपमा, यो डेटा हो जुन कृत्रिम रूपमा ट्याग गरिएको छ र सिमुलेशन वा कम्प्युटर एल्गोरिदमहरू द्वारा उत्पादन गरिएको छ।
सिंथेटिक डाटा भनेको वास्तविक घटनाहरूको परिणामको रूपमा नभई कृत्रिम रूपमा कम्प्युटर प्रोग्रामद्वारा सिर्जना गरिएको जानकारी हो। कम्पनीहरूले सबै प्रयोग र किनारा अवस्थाहरू कभर गर्न, डेटा सङ्कलन लागत घटाउन, वा गोपनीयता नियमहरू पूरा गर्न तिनीहरूको प्रशिक्षण डेटामा सिंथेटिक डेटा थप्न सक्छन्।
क्लाउड जस्ता प्रशोधन शक्ति र डेटा भण्डारण विधिहरूमा सुधारहरूको लागि कृत्रिम डेटा अब पहिले भन्दा बढी पहुँचयोग्य छ। सिंथेटिक डाटाले एआई समाधानहरूको सिर्जनालाई सुधार गर्दछ जुन सबै अन्त-प्रयोगकर्ताहरूका लागि बढी लाभदायक हुन्छ, र यो निस्सन्देह राम्रो विकास हो।
सिंथेटिक डाटा कसरी महत्त्वपूर्ण छ र तपाईंले यसलाई किन प्रयोग गर्नुपर्छ?
AI मोडेलहरूलाई तालिम दिंदा, विकासकर्ताहरूलाई बारम्बार सटीक लेबलिङका साथ विशाल डेटासेटहरू चाहिन्छ। जब धेरै विविध डेटा संग सिकाइन्छ, तंत्रिका सञ्जालहरू अधिक सटीक प्रदर्शन।
सयौं वा लाखौं वस्तुहरू समावेश भएका यी विशाल डेटासेटहरू सङ्कलन र लेबलिङ गर्नु, तथापि, अनुचित रूपमा समय र पैसा खपत हुन सक्छ। सिंथेटिक डाटा प्रयोग गरेर प्रशिक्षण डेटा उत्पादनको मूल्य धेरै कम गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, यदि कृत्रिम रूपमा सिर्जना गरिएको छ भने, एउटा प्रशिक्षण छवि जसको लागत $5 हुन्छ जब a बाट खरिद गरिन्छ डाटा लेबलिंग प्रदायक मात्र $0.05 खर्च हुन सक्छ।
सिंथेटिक डाटाले वास्तविक संसारबाट उत्पन्न हुने सम्भावित संवेदनशील डाटासँग सम्बन्धित गोपनीयता चिन्ताहरूलाई कम गर्न सक्छ जबकि खर्चहरू पनि घटाउँछ।
वास्तविक डेटाको तुलनामा, जसले वास्तविक संसारको बारेमा तथ्यहरूको पूर्ण स्पेक्ट्रमलाई ठीकसँग प्रतिबिम्बित गर्न सक्दैन, यसले पूर्वाग्रह कम गर्न मद्दत गर्न सक्छ। प्रशंसनीय सम्भावनाहरू प्रतिनिधित्व गर्ने तर वैध डेटाबाट प्राप्त गर्न चुनौतीपूर्ण हुन सक्ने असामान्य घटनाहरू प्रदान गरेर, सिंथेटिक डेटाले ठूलो विविधता प्रदान गर्न सक्छ।
सिंथेटिक डाटा तल सूचीबद्ध कारणहरूको लागि तपाईंको परियोजनाको लागि उत्कृष्ट फिट हुन सक्छ:
1. मोडेल को बलियोता
यसलाई प्राप्त नगरीकन, तपाइँका मोडेलहरूको लागि थप विविध डाटा पहुँच गर्नुहोस्। सिंथेटिक डेटाको साथ, तपाईले आफ्नो मोडेललाई विभिन्न कपाल काट्ने, अनुहारको कपाल, चश्मा, हेड पोज, आदि, साथै छालाको टोन, जातीय विशेषताहरू, हड्डीको संरचना, फ्रिकल्स, र अन्य विशेषताहरू सहितको एउटै व्यक्तिको भेरियन्टहरू प्रयोग गरेर अद्वितीय उत्पादन गर्न सक्नुहुन्छ। अनुहार र यसलाई बलियो बनाउनुहोस्।
2. किनारा मामिलाहरूलाई ध्यानमा राखिएको छ
एक संतुलित डाटासेट मेशिन लर्निङ द्वारा रुचाइएको छ एल्गोरिदम। हाम्रो अनुहार पहिचानको उदाहरणमा फर्केर सोच्नुहोस्। तिनीहरूको मोडेलहरूको शुद्धतामा सुधार हुने थियो (र वास्तवमा, यी व्यवसायहरू मध्ये केहीले मात्र यो गरेका थिए), र यदि तिनीहरूले आफ्नो डेटा रिक्तताहरू भर्नका लागि कालो-छालाको अनुहारहरूको सिंथेटिक डेटा उत्पादन गरेको भए तिनीहरूले अझ नैतिक मोडेल उत्पादन गर्ने थिए। टोलीहरूले सिंथेटिक डेटाको मद्दतले डेटा दुर्लभ वा अवस्थित नभएका एज केसहरू सहित सबै प्रयोग केसहरू कभर गर्न सक्छन्।
3. यो "वास्तविक" डाटा भन्दा छिटो प्राप्त गर्न सकिन्छ
टोलीहरू सिंथेटिक डेटाको ठूलो मात्रा द्रुत रूपमा उत्पन्न गर्न सक्षम छन्। यो विशेष गरी उपयोगी हुन्छ जब वास्तविक जीवन डेटा छिटपुट घटनाहरूमा निर्भर हुन्छ। टोलीहरूलाई दुर्लभताको कारणले, उदाहरणका लागि, सेल्फ-ड्राइभिङ कारको लागि डेटा सङ्कलन गर्दा गम्भीर सडक अवस्थाहरूमा पर्याप्त वास्तविक-विश्व डेटा प्राप्त गर्न गाह्रो हुन सक्छ। परिश्रमपूर्ण एनोटेशन प्रक्रियालाई गति दिनको लागि, डाटा वैज्ञानिकहरूले सिंथेटिक डाटालाई स्वचालित रूपमा लेबल गर्नको लागि एल्गोरिदमहरू राख्न सक्छन् जसरी यो उत्पन्न हुन्छ।
4. यसले प्रयोगकर्ताको गोपनीयता जानकारी सुरक्षित गर्दछ
व्यवसाय र डेटाको प्रकारमा निर्भर गर्दै संवेदनशील डेटा ह्यान्डल गर्दा कम्पनीहरूलाई सुरक्षा कठिनाइहरू हुन सक्छन्। व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी (PHI), उदाहरणका लागि, स्वास्थ्य सेवा उद्योगमा इनपेन्टेन्ट डेटामा बारम्बार समावेश गरिन्छ र यसलाई अत्यन्त सुरक्षाका साथ ह्यान्डल गरिनुपर्छ।
सिंथेटिक डेटाले वास्तविक व्यक्तिहरूको बारेमा जानकारी समावेश गर्दैन, गोपनीयता समस्याहरू कम हुन्छन्। यदि तपाइँको टोलीले निश्चित डेटा गोपनीयता कानूनहरूको पालना गर्नु पर्छ भने वैकल्पिक रूपमा सिंथेटिक डेटा प्रयोग गर्ने विचार गर्नुहोस्।
वास्तविक डाटा बनाम सिंथेटिक डाटा
वास्तविक संसारमा, वास्तविक डाटा प्राप्त वा मापन गरिन्छ। जब कसैले स्मार्टफोन, ल्यापटप वा कम्प्युटर प्रयोग गर्छ, नाडी घडी लगाउँछ, वेबसाइट पहुँच गर्छ, वा अनलाइन लेनदेन गर्छ, यस प्रकारको डाटा तुरुन्तै उत्पन्न हुन्छ।
थप रूपमा, सर्वेक्षणहरू वास्तविक डाटा (अनलाइन र अफलाइन) प्रदान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। डिजिटल सेटिङहरूले सिंथेटिक डाटा उत्पादन गर्दछ। कुनै पनि वास्तविक-विश्व घटनाहरूबाट व्युत्पन्न नभएको अंशको अपवादको साथ, सिंथेटिक डेटालाई आधारभूत गुणहरूको सन्दर्भमा वास्तविक डेटाको सफलतापूर्वक नक्कल गर्ने तरिकामा सिर्जना गरिएको छ।
सिंथेटिक डाटालाई वास्तविक डाटाको विकल्पको रूपमा प्रयोग गर्ने विचार धेरै आशाजनक छ किनकि यसलाई प्रदान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। प्रशिक्षण डाटा जुन मेशिन शिक्षा मोडेल आवश्यक छ। तर त्यो निश्चित छैन कृत्रिम बुद्धि वास्तविक संसारमा उत्पन्न हुने हरेक समस्या समाधान गर्न सक्छ।
केसहरू प्रयोग गर्नुहोस्
सिंथेटिक डाटा विभिन्न व्यावसायिक उद्देश्यका लागि उपयोगी छ, मोडेल प्रशिक्षण, मोडेल प्रमाणीकरण, र नयाँ उत्पादनहरूको परीक्षण सहित। हामी केही क्षेत्रहरू सूचीबद्ध गर्नेछौं जसले यसको अनुप्रयोगलाई मेशिन लर्निङमा मार्गनिर्देशन गरेको छ:
1। स्वास्थ्य
यसको डाटाको संवेदनशीलतालाई ध्यानमा राख्दै, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र सिंथेटिक डाटाको प्रयोगको लागि उपयुक्त छ। सिंथेटिक डेटा टोलीहरूद्वारा अवस्थित हुन सक्ने हरेक प्रकारका रोगीको फिजियोलोजीहरू रेकर्ड गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसले गर्दा रोगहरूको छिटो र अधिक सटीक निदान गर्न मद्दत गर्दछ।
गुगलको मेलानोमा पत्ता लगाउने मोडेल यसको एक चाखलाग्दो दृष्टान्त हो किनभने यसले गाढा छाला टोन भएका मानिसहरूको सिंथेटिक डेटा समावेश गर्दछ (क्लिनिकल डेटाको क्षेत्र जुन अफसोसको रूपमा कम प्रतिनिधित्व गरिएको छ) मोडेललाई सबै छालाका प्रकारहरूका लागि प्रभावकारी रूपमा कार्य गर्ने क्षमता प्रदान गर्न।
१. मोटर वाहनहरू
प्रदर्शन मूल्याङ्कन गर्न स्व-ड्राइभिङ अटोमोबाइलहरू सिर्जना गर्ने कम्पनीहरूले प्राय: सिमुलेटरहरू प्रयोग गर्छन्। जब मौसम कठोर हुन्छ, उदाहरणका लागि, वास्तविक सडक डेटा सङ्कलन जोखिमपूर्ण वा गाह्रो हुन सक्छ।
सडकहरूमा वास्तविक अटोमोबाइलहरूसँग प्रत्यक्ष परीक्षणहरूमा भर पर्नु सामान्यतया राम्रो विचार होइन किनभने त्यहाँ विभिन्न ड्राइभिङ परिस्थितिहरूमा खातामा लिनको लागि धेरै चरहरू छन्।
3. डाटा पोर्टेबिलिटी
आफ्नो प्रशिक्षण डेटा अरूसँग साझेदारी गर्न सक्षम हुन, संगठनहरूलाई विश्वसनीय र सुरक्षित विधिहरू आवश्यक पर्दछ। डेटासेट सार्वजनिक गर्नु अघि व्यक्तिगत रूपमा पहिचान योग्य जानकारी (PII) लुकाउनु सिंथेटिक डेटाको लागि अर्को चाखलाग्दो अनुप्रयोग हो। वैज्ञानिक अनुसन्धान डेटासेटहरू, चिकित्सा डेटा, समाजशास्त्रीय डेटा, र PII समावेश गर्न सक्ने अन्य क्षेत्रहरू आदानप्रदान गर्नलाई गोपनीयता-संरक्षण सिंथेटिक डेटा भनिन्छ।
4। सुरक्षा
संस्थाहरू सिंथेटिक डेटाको लागि अधिक सुरक्षित छन्। हाम्रो अनुहार पहिचान उदाहरणको सन्दर्भमा फेरि, तपाईं "गहिरो नक्कली" वाक्यांशसँग परिचित हुन सक्नुहुन्छ जसले बनावटी फोटो वा भिडियोहरू वर्णन गर्दछ। आफ्नो अनुहार पहिचान र सुरक्षा प्रणाली परीक्षण गर्न व्यवसायहरू द्वारा गहिरो नक्कली उत्पादन गर्न सकिन्छ। सिंथेटिक डाटा पनि भिडियो निगरानीमा प्रयोग गरिन्छ मोडेलहरूलाई अझ छिटो र सस्तो लागतमा तालिम दिन।
सिंथेटिक डाटा र मेसिन लर्निङ
ठोस र भरपर्दो मोडेल निर्माण गर्न, मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूलाई प्रशोधन गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण मात्रामा डेटा चाहिन्छ। सिंथेटिक डाटाको अभावमा, यति ठूलो मात्रामा डाटा उत्पादन गर्न चुनौतीपूर्ण हुनेछ।
कम्प्युटर दृष्टि वा छवि प्रशोधन जस्ता डोमेनहरूमा, जहाँ मोडेलहरूको विकास प्रारम्भिक सिंथेटिक डेटाको विकासद्वारा सहज हुन्छ, यो अत्यन्त महत्त्वपूर्ण हुन सक्छ। चित्र पहिचानको क्षेत्रमा नयाँ विकास भनेको जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क्स (GANs) को प्रयोग हो। सामान्यतया दुई नेटवर्कहरू हुन्छन्: एक जेनेरेटर र एक भेदभाव।
भेदभाव गर्ने नेटवर्कले वास्तविक फोटोहरूलाई नक्कली फोटोहरूबाट अलग गर्ने लक्ष्य राख्दा, जेनेरेटर नेटवर्कले सिंथेटिक छविहरू उत्पादन गर्न कार्य गर्दछ जुन वास्तविक-विश्व छविहरूसँग धेरै मिल्दोजुल्दो छ।
मेसिन लर्निङमा, GAN हरू न्यूरल नेटवर्क परिवारको उपसमूह हुन्, जहाँ दुवै सञ्जालहरूले नयाँ नोडहरू र तहहरू थपेर निरन्तर सिक्ने र विकास गर्छन्।
सिंथेटिक डाटा सिर्जना गर्दा, तपाईंसँग मोडेलको कार्यसम्पादन बृद्धि गर्न आवश्यक अनुसार डाटाको वातावरण र प्रकार परिवर्तन गर्ने विकल्प हुन्छ। जबकि सिंथेटिक डेटाको सटीकता बलियो स्कोरको साथ सजिलै प्राप्त गर्न सकिन्छ, लेबल गरिएको वास्तविक-समय डेटाको लागि सटीकता कहिलेकाहीँ अत्यन्त महँगो हुन सक्छ।
तपाईं सिंथेटिक डाटा कसरी उत्पन्न गर्न सक्नुहुन्छ?
सिंथेटिक डेटा संग्रह सिर्जना गर्न प्रयोग गरिएका दृष्टिकोणहरू निम्नानुसार छन्:
तथ्याङ्कीय वितरणको आधारमा
यस अवस्थामा प्रयोग गरिएको रणनीति वितरणबाट संख्याहरू लिन वा तुलनात्मक देखिने झूटा डाटा सिर्जना गर्न वास्तविक तथ्याङ्कीय वितरणहरू हेर्नु हो। वास्तविक डाटा केहि परिस्थितिहरूमा पूर्ण रूपमा अनुपस्थित हुन सक्छ।
एक डाटा वैज्ञानिकले कुनै पनि वितरणको अनियमित नमूना भएको डाटासेट उत्पन्न गर्न सक्छ यदि उससँग वास्तविक डाटामा सांख्यिकीय वितरणको गहिरो समझ छ। सामान्य वितरण, घातांक वितरण, ची-वर्ग वितरण, सामान्य वितरण, र थप तथ्याङ्कीय सम्भाव्यता वितरणका केही उदाहरणहरू हुन् जुन यो गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
स्थितिसँग डाटा वैज्ञानिकको अनुभवको स्तरले प्रशिक्षित मोडेलको शुद्धतामा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्नेछ।
मोडेलमा निर्भर गर्दै
यो प्रविधिले एक मोडेल बनाउँछ जुन अनियमित डेटा उत्पन्न गर्न त्यो मोडेल प्रयोग गर्नु अघि अवलोकन गरिएको व्यवहारको लागि खाता बनाउँछ। संक्षेपमा, यसले ज्ञात वितरणबाट डाटामा वास्तविक डाटा फिटिंग समावेश गर्दछ। मोन्टे कार्लो दृष्टिकोण नक्कली डाटा सिर्जना गर्न निगमहरू द्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
साथै, वितरण पनि प्रयोग गरेर फिट गर्न सकिन्छ मेशिन शिक्षा मोडेलहरु निर्णय रूख जस्तै। डाटा वैज्ञानिकहरू पूर्वानुमानमा ध्यान दिनु पर्छ, यद्यपि, निर्णय रूखहरू सामान्यतया तिनीहरूको सरलता र गहिराइ विस्तारको कारण ओभरफिट हुन्छन्।
गहिरो शिक्षा संग
गहिरो शिक्षा मोडेलहरू जुन एक भिन्नता Autoencoder (VAE) वा जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (GAN) मोडेलहरू सिंथेटिक डाटा सिर्जना गर्ने दुई तरिकाहरू हुन्। असुरक्षित मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा VAEs समावेश छन्।
तिनीहरू एन्कोडरहरू मिलेर बनेका छन्, जसले मूल डाटालाई संकुचित र कम्प्याक्ट गर्दछ, र डिकोडरहरू, जसले वास्तविक डाटाको प्रतिनिधित्व प्रदान गर्न यस डाटालाई छानबिन गर्दछ। इनपुट र आउटपुट डाटालाई सकेसम्म समान राख्नु VAE को आधारभूत उद्देश्य हो। दुई विरोधी न्यूरल नेटवर्कहरू GAN मोडेलहरू र विरोधी नेटवर्कहरू हुन्।
जेनेरेटर नेटवर्क भनेर चिनिने पहिलो नेटवर्क नै नक्कली डाटा उत्पादन गर्ने जिम्मामा छ। डिस्क्रिमिनेटर नेटवर्क, दोस्रो सञ्जाल, डेटासेट धोखाधडी हो कि भनेर पहिचान गर्न प्रयासमा वास्तविक डाटासँग सिर्जना गरिएको सिंथेटिक डाटा तुलना गरेर काम गर्दछ। भेदभावकर्ताले जेनेरेटरलाई सचेत गराउँछ जब यसले नक्कली डाटासेट पत्ता लगाउँछ।
भेदभावकर्तालाई प्रदान गरिएको डाटाको निम्न ब्याच पछि जेनेरेटरद्वारा परिमार्जन गरिएको छ। नतिजाको रूपमा, भेदभावकर्ता बोगस डाटासेटहरू फेला पार्नमा समयसँगै राम्रो हुन्छ। यस प्रकारको मोडेल प्राय: वित्तीय क्षेत्रमा धोखाधडी पत्ता लगाउनका लागि साथै स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रमा मेडिकल इमेजिङको लागि प्रयोग गरिन्छ।
डाटा अगमेन्टेशन एक फरक विधि हो जुन डाटा वैज्ञानिकहरूले थप डाटा उत्पादन गर्न प्रयोग गर्छन्। यद्यपि यसलाई नक्कली डाटाको साथ गलत गर्नु हुँदैन। सरल रूपमा भन्नुपर्दा, डेटा वृद्धि भनेको पहिले नै अवस्थित वास्तविक डेटासेटमा नयाँ डाटा थप्ने कार्य हो।
एकल छविबाट धेरै चित्रहरू सिर्जना गर्दै, उदाहरणका लागि, अभिमुखीकरण, चमक, म्याग्निफिकेसन, र थप समायोजन गरेर। कहिलेकाहीँ, वास्तविक डाटा सेट मात्र बाँकी व्यक्तिगत जानकारी संग प्रयोग गरिन्छ। डाटा एनोनिमाइजेसन भनेको यो हो, र त्यस्ता डाटाको सेटलाई पनि सिंथेटिक डाटाको रूपमा मानिने छैन।
सिंथेटिक डाटाको चुनौती र सीमाहरू
यद्यपि सिंथेटिक डेटाका विभिन्न फाइदाहरू छन् जसले फर्महरूलाई डेटा विज्ञान गतिविधिहरूमा सहयोग गर्न सक्छ, यसमा केही सीमितताहरू पनि छन्:
- डाटाको निर्भरता: यो सामान्य ज्ञान छ कि हरेक मेसिन लर्निङ/डीप लर्निङ मोडेल यसलाई फिड गरिएको डाटा जत्तिकै राम्रो हुन्छ। यस सन्दर्भमा सिंथेटिक डाटाको गुणस्तर इनपुट डाटाको गुणस्तर र डाटा उत्पादन गर्न प्रयोग गरिएको मोडेलसँग कडा रूपमा सम्बन्धित छ। यो सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि स्रोत डेटामा कुनै पूर्वाग्रहहरू अवस्थित छैनन्, किनकि यी सिंथेटिक डेटामा धेरै स्पष्ट रूपमा मिरर गर्न सकिन्छ। यसबाहेक, कुनै पनि पूर्वानुमान गर्नु अघि, डाटा गुणस्तर पुष्टि र प्रमाणीकरण गर्नुपर्छ।
- ज्ञान, प्रयास र समय चाहिन्छसिंथेटिक डाटा सिर्जना गर्दा वास्तविक डाटा सिर्जना गर्नु भन्दा सरल र कम खर्चिलो हुन सक्छ, यसका लागि केही ज्ञान, समय र प्रयास चाहिन्छ।
- विसंगतिहरू प्रतिकृति गर्दै: वास्तविक-विश्व डाटाको सही प्रतिकृति सम्भव छैन; सिंथेटिक डाटाले मात्र यसको अनुमान गर्न सक्छ। त्यसकारण, वास्तविक डाटामा अवस्थित केही आउटलियरहरू सिंथेटिक डाटाले कभर गर्न सक्दैनन्। डेटा विसंगतिहरू सामान्य डेटा भन्दा बढी महत्त्वपूर्ण छन्।
- उत्पादन नियन्त्रण र गुणस्तर सुनिश्चित गर्ने: सिंथेटिक डाटा वास्तविक-विश्व डाटाको नक्कल गर्नको लागि हो। डाटा म्यानुअल प्रमाणिकरण आवश्यक हुन्छ। स्वचालित रूपमा एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरी सिर्जना गरिएका जटिल डेटासेटहरूको लागि मेसिन लर्निङ/डीप लर्निङ मोडेलहरूमा समावेश गर्नुअघि डाटाको शुद्धता प्रमाणित गर्न आवश्यक छ।
- प्रयोगकर्ता प्रतिक्रिया: सिंथेटिक डाटा एक उपन्यास अवधारणा भएकोले, सबैजना यसको साथ गरिएको भविष्यवाणी विश्वास गर्न तयार हुनेछैनन्। यसले संकेत गर्छ कि प्रयोगकर्ताको स्वीकार्यता बढाउनको लागि, यो सिंथेटिक डेटाको उपयोगिताको ज्ञान बढाउन आवश्यक छ।
भविष्यमा
सिंथेटिक डाटाको प्रयोग अघिल्लो दशकमा नाटकीय रूपमा बढेको छ। जबकि यसले कम्पनीहरूको समय र पैसा बचत गर्दछ, यो यसको कमजोरी बिना छैन। यसमा आउटलियरहरूको अभाव छ, जुन वास्तविक डेटामा स्वाभाविक रूपमा देखा पर्दछ र केही मोडेलहरूमा शुद्धताको लागि महत्वपूर्ण हुन्छ।
यो पनि ध्यान दिन लायक छ कि सिंथेटिक डेटाको गुणस्तर प्रायः सिर्जनाको लागि प्रयोग गरिएको इनपुट डेटामा निर्भर हुन्छ; इनपुट डेटामा भएका पूर्वाग्रहहरू सिंथेटिक डेटामा छिट्टै फैलिन सक्छन्, त्यसैले उच्च गुणस्तरको डेटालाई सुरूवात बिन्दुको रूपमा छनोट गर्नुलाई अतिरंजित गर्नु हुँदैन।
अन्तमा, यसलाई थप आउटपुट नियन्त्रण चाहिन्छ, मानव-एनोटेटेड वास्तविक डाटासँग सिंथेटिक डाटा तुलना सहित भिन्नताहरू प्रस्तुत गरिएको छैन भनेर प्रमाणित गर्न। यी अवरोधहरूको बावजुद, सिंथेटिक डेटा एक आशाजनक क्षेत्र बनी रहेको छ।
यसले हामीलाई वास्तविक-विश्व डाटा अनुपलब्ध हुँदा पनि उपन्यास एआई समाधानहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ। सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण रूपमा, यसले उद्यमहरूलाई उत्पादनहरू निर्माण गर्न सक्षम बनाउँछ जुन थप समावेशी र तिनीहरूको अन्त उपभोक्ताहरूको विविधताको सूचक हो।
डाटा-संचालित भविष्यमा, तथापि, सिंथेटिक डाटाले डाटा वैज्ञानिकहरूलाई उपन्यास र रचनात्मक कार्यहरू गर्न मद्दत गर्न चाहन्छ जुन वास्तविक-विश्व डाटासँग मात्र पूरा गर्न चुनौतीपूर्ण हुनेछ।
निष्कर्ष
केहि अवस्थामा, सिंथेटिक डाटाले डाटा घाटा वा व्यवसाय वा संगठन भित्र सान्दर्भिक डाटाको कमीलाई कम गर्न सक्छ। हामीले यो पनि हेर्यौं कि कुन रणनीतिहरूले सिंथेटिक डेटाको उत्पादनमा मद्दत गर्न सक्छ र कसले यसबाट लाभ उठाउन सक्छ।
हामीले सिंथेटिक डाटासँग व्यवहार गर्दा आउने केही कठिनाइहरूको बारेमा पनि कुरा गर्यौं। व्यावसायिक निर्णय लिने को लागी, वास्तविक डेटा सधैं अनुकूल हुनेछ। यद्यपि, यथार्थपरक डाटा अर्को उत्तम विकल्प हो जब त्यस्ता साँचो कच्चा डाटा विश्लेषणको लागि पहुँचयोग्य हुँदैन।
यद्यपि, यो याद गर्नै पर्छ कि सिंथेटिक डाटा उत्पादन गर्न, डाटा मोडलिङको ठोस समझ भएका डाटा वैज्ञानिकहरू आवश्यक छ। वास्तविक डाटा र यसको परिवेशको पूर्ण समझ पनि आवश्यक छ। यो सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ, यदि उपलब्ध छ भने, उत्पादित डाटा सम्भव रूपमा सही छ।
जवाफ छाड्नुस्