विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
अन्वेषकहरू र डेटा वैज्ञानिकहरूले प्रायः परिस्थितिहरू सामना गर्छन् जसमा तिनीहरूसँग या त वास्तविक डेटा छैन वा गोपनीयता वा गोपनीयता विचारहरूको कारणले यसलाई प्रयोग गर्न असमर्थ छन्।
यस मुद्दालाई सम्बोधन गर्न, सिंथेटिक डाटा उत्पादन वास्तविक डाटाको लागि प्रतिस्थापन उत्पादन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
एल्गोरिदमले राम्रोसँग प्रदर्शन गर्नको लागि वास्तविक डेटाको उपयुक्त प्रतिस्थापन आवश्यक छ, जुन चरित्रमा पनि यथार्थपरक हुनुपर्छ। तपाईंले गोपनीयता कायम राख्न, परीक्षण प्रणालीहरू, वा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको लागि प्रशिक्षण डेटा उत्पादन गर्नको लागि यस्तो डेटा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
सिंथेटिक डेटा उत्पादनको विस्तृत रूपमा अन्वेषण गरौं र हेरौं किन तिनीहरू AI को युगमा महत्त्वपूर्ण छन्।
सिंथेटिक डाटा के हो?
सिंथेटिक डाटा भनेको कम्प्युटर सिमुलेशन वा एल्गोरिदमहरूद्वारा वास्तविक-विश्व डाटाको विकल्पको रूपमा उत्पन्न गरिएको एनोटेट डाटा हो। यो वास्तविक डाटाको कृत्रिम बुद्धिमत्ताद्वारा निर्मित प्रतिकृति हो।
उन्नत AI एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर एकले डेटा ढाँचा र आयामहरू प्रयोग गर्न सक्छ। तिनीहरूले सिंथेटिक डेटाको असीमित मात्रा सिर्जना गर्न सक्छन् जुन तिनीहरूले प्रशिक्षित भएपछि मूल प्रशिक्षण डेटाको सांख्यिकीय रूपमा प्रतिनिधित्व गर्दछ।
त्यहाँ विभिन्न दृष्टिकोण र प्रविधिहरू छन् जसले हामीलाई सिंथेटिक डाटा सिर्जना गर्न मद्दत गर्न सक्छ र तपाइँ विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
डाटा उत्पादन सफ्टवेयर अक्सर आवश्यक छ:
- डाटा भण्डारको मेटाडाटा, जसको लागि सिंथेटिक डाटा सिर्जना गर्नुपर्छ।
- प्रशंसनीय तर काल्पनिक मानहरू उत्पन्न गर्ने प्रविधि। उदाहरणहरूमा मान सूची र नियमित अभिव्यक्तिहरू समावेश छन्।
- सबै डाटा सम्बन्धहरूको व्यापक जागरूकता, डाटाबेस स्तरमा घोषणा गरिएका साथै अनुप्रयोग कोड स्तरमा नियन्त्रित ती।
यो मोडेल प्रमाणित गर्न र वास्तविक डेटाको व्यवहारिक पक्षहरूलाई मोडेलद्वारा उत्पन्न भएकाहरूसँग तुलना गर्न समान रूपमा आवश्यक छ।
यी काल्पनिक डेटासेटहरूमा वास्तविक चीजको सबै मूल्यहरू छन्, तर कुनै पनि संवेदनशील डेटा छैन। यो एक स्वादिष्ट, क्यालोरी-रहित केक जस्तै छ। यसले वास्तविक संसारलाई सही रूपमा चित्रण गर्दछ।
नतिजाको रूपमा, तपाइँ यसलाई वास्तविक-विश्व डाटा प्रतिस्थापन गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
सिंथेटिक डाटाको महत्व
सिंथेटिक डेटासँग निश्चित मागहरू वा परिस्थितिहरूमा फिट हुने विशेषताहरू छन् जुन अन्यथा वास्तविक-विश्व डेटामा अनुपलब्ध हुनेछ। जब परीक्षणको लागि डेटाको कमी हुन्छ वा जब गोपनीयता एक शीर्ष विचार हो, यो उद्धारको लागि आउँछ।
AI-उत्पन्न डेटासेटहरू अनुकूलन, सुरक्षित, र भण्डारण गर्न, विनिमय गर्न र खारेज गर्न सजिलो छन्। डाटा संश्लेषण प्रविधि मौलिक डाटा सबसेटिङ र सुधार गर्न उपयुक्त छ।
नतिजाको रूपमा, यो परीक्षण डेटा र एआई प्रशिक्षण डेटाको रूपमा प्रयोगको लागि आदर्श हो।
- ML-आधारित Uber सिकाउन र टेस्ला सेल्फ ड्राइभिङ अटोमोबाइल.
- चिकित्सा र स्वास्थ्य सेवा उद्योगहरूमा, विशिष्ट रोगहरू र परिस्थितिहरूको मूल्याङ्कन गर्न जसको लागि वास्तविक डाटा अवस्थित छैन।
- वित्तीय क्षेत्रमा धोखाधडी पत्ता लगाउन र सुरक्षा महत्त्वपूर्ण छ। यसलाई प्रयोग गरेर, तपाईंले नयाँ जालसाजी घटनाहरूको अनुसन्धान गर्न सक्नुहुन्छ।
- Amazon ले एलेक्साको भाषा प्रणालीलाई सिंथेटिक डाटा प्रयोग गरेर तालिम दिइरहेको छ।
- अमेरिकन एक्सप्रेसले धोखाधडी पत्ता लगाउन सुधार गर्न सिंथेटिक वित्तीय डेटा प्रयोग गरिरहेको छ।
सिंथेटिक डाटा को प्रकार
मौलिक डाटामा विशेषताहरू बारे सांख्यिकीय जानकारी राख्दै संवेदनशील निजी जानकारी लुकाउने उद्देश्यले सिंथेटिक डाटा अनियमित रूपमा सिर्जना गरिएको छ।
यो मुख्यतया तीन प्रकारको हुन्छ:
- पूर्ण सिंथेटिक डाटा
- आंशिक सिंथेटिक डाटा
- हाइब्रिड सिंथेटिक डाटा
1. पूर्ण सिंथेटिक डाटा
यो डाटा पूर्ण रूपमा उत्पन्न गरिएको हो र यसमा कुनै मौलिक डाटा छैन।
सामान्यतया, यस प्रकारको डेटा जनरेटरले वास्तविक डेटामा सुविधाहरूको घनत्व कार्यहरू पहिचान गर्नेछ र तिनीहरूको प्यारामिटरहरू अनुमान गर्नेछ। पछि, अनुमानित घनत्व प्रकार्यहरूबाट, प्रत्येक सुविधाको लागि यादृच्छिक रूपमा गोपनीयता-सुरक्षित श्रृंखलाहरू सिर्जना गरिन्छन्।
यदि वास्तविक डेटाका केही विशेषताहरू यसको साथ प्रतिस्थापन गर्न छनौट गरिन्छ भने, यी सुविधाहरूको संरक्षित श्रृंखलाहरू वास्तविक डेटाको बाँकी सुविधाहरूमा समान क्रममा सुरक्षित र वास्तविक श्रृङ्खलाहरू श्रेणीबद्ध गर्न म्याप गरिन्छ।
बुटस्ट्र्याप प्रविधिहरू र बहु अभियोगहरू पूर्णतया सिंथेटिक डाटा उत्पादन गर्नका लागि दुई परम्परागत विधिहरू हुन्।
किनभने डाटा पूर्णतया सिंथेटिक छ र कुनै वास्तविक डाटा अवस्थित छैन, यस रणनीतिले डाटाको सत्यतामा निर्भरताको साथ उत्कृष्ट गोपनीयता सुरक्षा प्रदान गर्दछ।
२. आंशिक सिंथेटिक डाटा
यस डेटाले केही संवेदनशील सुविधाहरूको मानहरू प्रतिस्थापन गर्न सिंथेटिक मानहरू मात्र प्रयोग गर्दछ।
यस अवस्थामा, वास्तविक मानहरू मात्र परिवर्तन हुन्छन् यदि त्यहाँ एक्सपोजरको पर्याप्त खतरा छ। यो परिवर्तन भर्खरै सिर्जना गरिएको डाटाको गोपनीयताको सुरक्षा गर्न गरिएको हो।
आंशिक रूपमा सिंथेटिक डाटा उत्पादन गर्न बहु अभियोग र मोडेल-आधारित दृष्टिकोणहरू प्रयोग गरिन्छ। यी विधिहरू वास्तविक-विश्व डेटामा छुटेका मानहरू भर्न पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
3. हाइब्रिड सिंथेटिक डाटा
हाइब्रिड सिंथेटिक डाटाले वास्तविक र नक्कली डाटा दुवै समावेश गर्दछ।
वास्तविक डेटाको प्रत्येक अनियमित रेकर्डको लागि यसमा नजिकको रेकर्ड छनोट गरिन्छ, र त्यसपछि हाइब्रिड डेटा उत्पन्न गर्न दुईलाई जोडिन्छ। यसमा पूर्णतया सिंथेटिक र आंशिक सिंथेटिक डेटा दुवैको फाइदाहरू छन्।
यसैले यसले अन्य दुईको तुलनामा उच्च उपयोगिताको साथ बलियो गोपनीयता संरक्षण प्रदान गर्दछ, तर अधिक मेमोरी र प्रशोधन समयको लागतमा।
सिंथेटिक डाटा जेनेरेसनको प्रविधिहरू
धेरै वर्षको लागि, मेसिन-क्राफ्ट गरिएको डाटाको अवधारणा लोकप्रिय छ। अहिले परिपक्व हुँदै गएको छ ।
यहाँ सिंथेटिक डाटा उत्पन्न गर्न प्रयोग गरिएका केही प्रविधिहरू छन्:
1. वितरणमा आधारित
यदि कुनै वास्तविक डेटा अवस्थित छैन भने, तर डेटा विश्लेषकसँग डेटासेट वितरण कसरी देखा पर्नेछ भन्ने बारे विस्तृत विचार छ; तिनीहरूले सामान्य, घातीय, Chi-वर्ग, t, lognormal, र Uniform सहित कुनै पनि वितरणको अनियमित नमूना उत्पादन गर्न सक्छन्।
यस विधिमा सिंथेटिक डाटाको मूल्य निश्चित डाटा वातावरणको बारेमा विश्लेषकको बुझाइको स्तरमा निर्भर गर्दछ।
2. ज्ञात वितरणमा वास्तविक-विश्व डाटा
यदि वास्तविक डाटा छ भने व्यवसायहरूले दिएका वास्तविक डाटाका लागि उत्तम फिट वितरण पहिचान गरेर उत्पादन गर्न सक्छन्।
व्यवसायहरूले यो उत्पादन गर्न मोन्टे कार्लो दृष्टिकोण प्रयोग गर्न सक्छन् यदि तिनीहरूले ज्ञात वितरणमा वास्तविक डेटा फिट गर्न चाहन्छन् र वितरण प्यारामिटरहरू जान्छन्।
यद्यपि मोन्टे कार्लो दृष्टिकोणले उपलब्ध सबैभन्दा ठूलो मिलान पत्ता लगाउन व्यवसायहरूलाई मद्दत गर्न सक्छ, उत्तम फिट कम्पनीको सिंथेटिक डेटा आवश्यकताहरूको लागि पर्याप्त प्रयोग नहुन सक्छ।
व्यवसायहरूले यी परिस्थितिहरूमा वितरण अनुरूप मेसिन लर्निङ मोडेलहरू रोजगारी खोज्न सक्छन्।
मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू, जस्तै निर्णय रूखहरूले संगठनहरूलाई गैर-शास्त्रीय वितरणहरू मोडेल गर्न सक्षम बनाउँदछ, जुन बहु-मोडल हुन सक्छ र मान्यता प्राप्त वितरणहरूको साझा गुणहरूको अभाव हुन सक्छ।
व्यवसायहरूले सिंथेटिक डाटा उत्पादन गर्न सक्छन् जुन यो मेसिन लर्निङ फिट वितरण प्रयोग गरेर वास्तविक डाटामा जडान हुन्छ।
तर, मेशिन शिक्षा मोडेलहरु ओभरफिटिंगको लागि अतिसंवेदनशील हुन्छन्, जसले तिनीहरूलाई ताजा डेटासँग मेल खाने वा भविष्यका अवलोकनहरू भविष्यवाणी गर्न असफल हुन्छ।
3. गहिरो शिक्षा
डीप जेनेरेटिभ मोडेलहरू जस्तै वेरिएशनल अटोएनकोडर (VAE) र जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (GAN) ले सिंथेटिक डाटा उत्पादन गर्न सक्छ।
भिन्नता स्वत: एन्कोडर
VAE एक सुपरिवेक्षण नगरिएको दृष्टिकोण हो जसमा एन्कोडरले मूल डेटासेट कम्प्रेस गर्छ र डेटा डिकोडरमा पठाउँछ।
डिकोडरले त्यसपछि आउटपुट उत्पादन गर्दछ जुन मूल डेटासेटको प्रतिनिधित्व हो।
प्रणाली सिकाउनुमा इनपुट र आउटपुट डेटा बीचको सम्बन्धलाई अधिकतम बनाउन समावेश छ।
जेनेरेटिव विज्ञापन विज्ञापन
GAN मोडेलले दुई नेटवर्कहरू, जेनेरेटर, र भेदभाव गर्ने प्रयोग गरेर मोडेललाई पुनरावृत्ति तालिम दिन्छ।
जेनेरेटरले अनियमित नमूना डेटाको सेटबाट सिंथेटिक डेटासेट सिर्जना गर्दछ।
भेदभावकर्ताले पूर्व-परिभाषित अवस्थाहरू प्रयोग गरेर सिंथेटिक रूपमा सिर्जना गरिएको डेटालाई वास्तविक डेटासेटसँग तुलना गर्दछ।
सिंथेटिक डाटा प्रदायकहरू
संरचित डाटा
तल उल्लेखित प्लेटफर्महरूले ट्याबुलर डेटाबाट व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा प्रदान गर्दछ।
यसले तालिकाहरूमा राखिएको वास्तविक-विश्व डेटाको प्रतिलिपि बनाउँछ र व्यवहार, भविष्यवाणी, वा लेनदेन विश्लेषणको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- AI स्थापना गर्नुहोस्: यो एक सिंथेटिक डाटा निर्माण प्रणालीको प्रदायक हो जसले जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्कहरू र विभेदक गोपनीयता प्रयोग गर्दछ।
- राम्रो डेटा: यो एआई, डाटा साझेदारी, र उत्पादन विकास को लागी एक गोपनीयता संरक्षण सिंथेटिक डाटा समाधान को एक प्रदायक हो।
- दिवेपाले: यो Geminai को प्रदायक हो, मूल डाटा जस्तै समान सांख्यिकीय सुविधाहरू संग 'ट्विन' डेटासेटहरू सिर्जना गर्ने प्रणाली।
असंरचित डाटा
तल उल्लेखित प्लेटफर्महरू असंरचित डाटासँग काम गर्छन्, सिंथेटिक डाटाका सामानहरू र सेवाहरू प्रशिक्षण दृष्टि र रिकोनिसेन्स एल्गोरिदमहरू प्रदान गर्छन्।
- डाटागेन: यसले भिजुअल एआई सिकाइ र विकासको लागि थ्रीडी सिमुलेटेड प्रशिक्षण डेटा प्रदान गर्दछ।
- न्यूरोल्याब्स: Neurolabs कम्प्युटर दृष्टि सिंथेटिक डाटा प्लेटफर्म को एक प्रदायक हो।
- समानान्तर डोमेन: यो स्वायत्त प्रणाली प्रशिक्षण र परीक्षण प्रयोग केसहरूको लागि सिंथेटिक डाटा प्लेटफर्मको प्रदायक हो।
- कोग्नाटा: यो ADAS र स्वायत्त वाहन विकासकर्ताहरूको लागि सिमुलेशन आपूर्तिकर्ता हो।
- Bifrost: यसले थ्रीडी वातावरण सिर्जना गर्नका लागि सिंथेटिक डाटा API प्रदान गर्दछ।
चुनौतीहरू
मा यसको लामो इतिहास छ कृत्रिम खुफिया, र जब यसको धेरै फाइदाहरू छन्, यसमा पनि महत्त्वपूर्ण कमजोरीहरू छन् जुन तपाईंले सिंथेटिक डेटासँग काम गर्दा सम्बोधन गर्न आवश्यक छ।
यहाँ तिनीहरूलाई केही हो:
- वास्तविक डाटाबाट सिंथेटिक डाटामा जटिलता प्रतिलिपि गर्दा त्यहाँ धेरै त्रुटिहरू हुन सक्छन्।
- यसको निन्दनीय प्रकृतिले यसको व्यवहारमा पूर्वाग्रहहरू निम्त्याउँछ।
- सिंथेटिक डेटाको सरलीकृत प्रतिनिधित्वहरू प्रयोग गरेर प्रशिक्षित एल्गोरिदमहरूको कार्यसम्पादनमा केही लुकेका त्रुटिहरू हुन सक्छन् जुन वास्तविक डेटासँग व्यवहार गर्दा हालै देखा परेको छ।
- वास्तविक-विश्व डाटाबाट सबै सान्दर्भिक विशेषताहरू नक्कल गर्न जटिल हुन सक्छ। यो पनि सम्भव छ कि केहि आवश्यक पक्षहरु लाई यस कार्य को दौरान बेवास्ता गर्न सकिन्छ।
निष्कर्ष
सिंथेटिक डाटाको उत्पादनले स्पष्ट रूपमा मानिसहरूको ध्यान खिचिरहेको छ।
यो विधि सबै डेटा-उत्पन्न केसहरूको लागि एक-आकार-फिट-सबै जवाफ नहुन सक्छ।
यसबाहेक, प्रविधिलाई AI/ML मार्फत बुद्धिमत्ता आवश्यक हुन सक्छ र अन्तर-सम्बन्धित डेटा सिर्जना गर्ने वास्तविक-विश्व जटिल परिस्थितिहरू ह्यान्डल गर्न सक्षम हुन सक्छ, आदर्श रूपमा डेटा निश्चित डोमेनमा उपयुक्त हुन्छ।
जे होस्, यो एक अभिनव टेक्नोलोजी हो जसले खाली ठाउँ भर्छ जहाँ अन्य गोपनीयता-सक्षम टेक्नोलोजीहरू कम हुन्छन्।
आज, सिंथेटिक डाटा उत्पादनलाई डाटा मास्किङको सहअस्तित्व आवश्यक हुन सक्छ.
भविष्यमा, त्यहाँ दुई बीच ठूलो अभिसरण हुन सक्छ, परिणामस्वरूप थप व्यापक डाटा-उत्पन्न समाधान।
टिप्पणीहरूमा आफ्नो विचार साझा गर्नुहोस्!
जवाफ छाड्नुस्