ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਕਾਦਮਿਕ ਲਈ ਉਸ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਨਵੀਂ ਦਿਸ਼ਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨਵੀਂ ਰਣਨੀਤੀ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
AI ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨਵਾਂ ਤੇਲ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਚੋਣਵੇਂ ਲੋਕ ਹੀ ਗਸ਼ਰ 'ਤੇ ਬੈਠੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਬਾਲਣ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਫਾਇਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਾਂਗੇ-ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹੜੇ ਉਪਯੋਗ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਤਾਂ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਥਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਵਪਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਾਂ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਟੈਸਟ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਜਾਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਯਤਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਸ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੁਆਰਾ ਨਕਲੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ। ਸਾਰੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਲਾਉਡ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਕਰਕੇ ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਹੁਣ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਏਆਈ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਵਿਕਾਸ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਟੀਕ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਹੋਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ.
ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਲੱਖਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਵਾਲੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਂ- ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਖਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਚਿੱਤਰ ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ $5 ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਖਰੀਦਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਿਰਫ਼ $0.05 ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਬਾਰੇ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸਾਧਾਰਨ ਘਟਨਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਜੋ ਕਿ ਮੰਨਣਯੋਗ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਜਾਇਜ਼ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
1. ਮਾਡਲ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ
ਇਸ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਾਲਾਂ, ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਵਾਲ, ਐਨਕਾਂ, ਸਿਰ ਦੇ ਪੋਜ਼, ਆਦਿ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਚਮੜੀ ਦੇ ਟੋਨ, ਨਸਲੀ ਗੁਣਾਂ, ਹੱਡੀਆਂ ਦੀ ਬਣਤਰ, ਫਰੈਕਲਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਚਿਹਰੇ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ.
2. ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਣ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਸੋਚੋ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੋਵੇਗਾ (ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਕੀਤਾ ਹੈ), ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨੈਤਿਕ ਮਾਡਲ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਗੂੜ੍ਹੇ ਚਮੜੀ ਵਾਲੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੁੰਦਾ। ਟੀਮਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।
3. ਇਹ "ਅਸਲ" ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਟੀਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਜੀਵਨ ਦਾ ਡੇਟਾ ਛਿਟ-ਪੁਟ ਘਟਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਦੁਰਲੱਭਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਸੜਕ ਸਥਿਤੀਆਂ 'ਤੇ ਅਸਲ-ਵਿਸ਼ਵ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਿਹਨਤੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
4. ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਰਸਨਲ ਹੈਲਥ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ (PHI), ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇੰਡਸਟਰੀ ਵਿੱਚ ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮੁੱਦੇ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪਵੇ ਤਾਂ ਵਿਕਲਪਕ ਵਜੋਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਬਨਾਮ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਮਾਰਟਫੋਨ, ਲੈਪਟਾਪ, ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਘੜੀ ਪਹਿਨਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਔਨਲਾਈਨ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਤੁਰੰਤ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ (ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ ਔਫਲਾਈਨ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਡਿਜੀਟਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਬਹੁਤ ਆਸ਼ਾਜਨਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਪਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਕੁਝ ਸੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਵਾਂਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲਿਆਇਆ ਹੈ:
1. ਹੈਲਥਕੇਅਰ
ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਗੂਗਲ ਦਾ ਮੇਲਾਨੋਮਾ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗੂੜ੍ਹੇ ਚਮੜੀ ਦੇ ਰੰਗਾਂ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜੋ ਅਫਸੋਸ ਨਾਲ ਘੱਟ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਚਮੜੀ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ।
2. ਵਾਹਨ
ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਮੂਲੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮੌਸਮ ਕਠੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੜਕ ਦਾ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਜਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੜਕਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਈਵ ਟੈਸਟਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡ੍ਰਾਇਵਿੰਗ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ।
3. ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ
ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ। ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ, ਸਮਾਜਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ PII ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੰਭਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
4. ਸੁਰੱਖਿਆ
ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ. ਸਾਡੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ "ਡੂੰਘੇ ਨਕਲੀ" ਵਾਕਾਂਸ਼ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਮਨਘੜਤ ਫੋਟੋਆਂ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਨਕਲੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਸਤੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ
ਇੱਕ ਠੋਸ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ, ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਗੇ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਸਵੀਰ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵਿਕਾਸ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (GANs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਨੈਟਵਰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਸਲ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਫੋਟੋਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਨਰੇਟਰ ਨੈਟਵਰਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਨ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, GAN ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਦੋਵੇਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਗਾਤਾਰ ਨਵੇਂ ਨੋਡ ਅਤੇ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਸਿੱਖਦੇ ਅਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ:
ਅੰਕੜਾ ਵੰਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ
ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਰਣਨੀਤੀ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਤੋਂ ਨੰਬਰ ਲੈਣਾ ਜਾਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਝੂਠੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੰਡ ਦਾ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨਾ ਹੋਵੇ ਜੇਕਰ ਉਸਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੈ। ਸਧਾਰਣ ਵੰਡ, ਘਾਤ ਅੰਕੀ ਵੰਡ, ਚੀ-ਵਰਗ ਵੰਡ, ਸਾਧਾਰਨ ਵੰਡ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਅੰਕੜਾ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਵੇਗਾ।
ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬੇਤਰਤੀਬ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਫਿਰ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੀ ਫਿੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ. ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਉਂਕਿ ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਦੇ ਵਿਸਥਾਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਓਵਰਫਿਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਮਾਡਲ ਜੋ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ (VAE) ਜਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN) ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ VAEs ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਉਹ ਏਨਕੋਡਰਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁੰਗੜਦੇ ਅਤੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਰ, ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਰੱਖਣਾ ਇੱਕ VAE ਦਾ ਮੂਲ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ। ਦੋ ਵਿਰੋਧੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ GAN ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੰਚਾਰਜ ਹੈ। ਡਿਸਕਰੀਮੀਨੇਟਰ ਨੈਟਵਰਕ, ਦੂਜਾ ਨੈਟਵਰਕ, ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯਤਨ ਵਿੱਚ ਕਿ ਕੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਧੋਖਾਧੜੀ ਹੈ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਜਨਰੇਟਰ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਬੈਚ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਸੋਧਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਲਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਆਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਜੋੜਨ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।
ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਕਈ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਥਿਤੀ, ਚਮਕ, ਵੱਡਦਰਸ਼ੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ। ਕਈ ਵਾਰ, ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਬਾਕੀ ਬਚੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਈ ਲਾਭ ਹਨ ਜੋ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੀ ਹਨ:
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ: ਇਹ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ/ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮਾਡਲ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਸ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੰਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਪੱਖਪਾਤ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੋਈ ਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.
- ਗਿਆਨ, ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਸਰਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ ਗਿਆਨ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਇਸਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕੁਝ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਆਮ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ: ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਮੈਨੂਅਲ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ/ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਕਲਪ ਹੈ, ਹਰ ਕੋਈ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸਵੀਕਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਗਿਆਨ ਵਧਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.
ਭਵਿੱਖ
ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਰਚਨਾ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ-ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਹੋਨਹਾਰ ਖੇਤਰ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਨਵੇਂ AI ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸੰਮਲਿਤ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਤਮ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨਾਵਲ ਅਤੇ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਕੱਲੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ।
ਸਿੱਟਾ
ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਡੇਟਾ ਘਾਟੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜਾਂ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕੌਣ ਇਸ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁਝ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਗੱਲ ਕੀਤੀ। ਵਪਾਰਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਨੁਕੂਲ ਰਹੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਡੇਟਾ ਅਗਲਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਜਿਹਾ ਸੱਚਾ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਠੋਸ ਸਮਝ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਝ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ, ਜੇਕਰ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ