ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਜਾਂ ਤਾਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗੁਪਤਤਾ ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਢੁਕਵੀਂ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅੱਖਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਆਉ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਉਹ AI ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹਨ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ?
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਐਨੋਟੇਟ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਵੀ ਐਡਵਾਂਸਡ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਸੀਮਿਤ ਮਾਤਰਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਅਕਸਰ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
- ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦਾ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਜਿਸ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਪਰ ਕਾਲਪਨਿਕ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਡੇਟਾਬੇਸ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕੋਡ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਜਾਗਰੂਕਤਾ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਬਰਾਬਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਫਰਜ਼ੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਸਾਰਾ ਮੁੱਲ ਹੈ, ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਆਦੀ, ਕੈਲੋਰੀ-ਮੁਕਤ ਕੇਕ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਖਾਸ ਮੰਗਾਂ ਜਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਜਦੋਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਬਚਾਅ ਲਈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਅਨੁਕੂਲ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਐਕਸਚੇਂਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੱਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਸਿੰਥੇਸਿਸ ਤਕਨੀਕ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਬਸੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।
- ML-ਅਧਾਰਿਤ Uber ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼.
- ਮੈਡੀਕਲ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਨਵੇਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਲੈਕਸਾ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਅਮਰੀਕਨ ਐਕਸਪ੍ਰੈਸ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
- ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
- ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
1. ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
ਇਹ ਡੇਟਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਸਲੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਟਰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਘਣਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਏਗਾ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਘਣਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਲੜੀਵਾਂ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬੇ 'ਤੇ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਲੜੀ ਨੂੰ ਉਸੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਅਸਲ ਲੜੀ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਬਾਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਬੂਟਸਟਰੈਪ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੱਚਾਈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
2. ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਤਾਂ ਹੀ ਬਦਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦਾ ਕਾਫੀ ਖ਼ਤਰਾ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਤਾਜ਼ੇ ਬਣਾਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
3. ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਅਤੇ ਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੇੜੇ-ਰਿਕਾਰਡ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਅਤੇ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਾਭ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਦੂਜੇ ਦੋ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ. ਹੁਣ ਇਹ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ:
1. ਵੰਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਕੋਲ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਪੂਰਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੰਡ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ; ਉਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੰਡ ਦਾ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ, ਘਾਤਕ, ਚੀ-ਵਰਗ, ਟੀ, ਲੌਗਨੋਰਮਲ ਅਤੇ ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁੱਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਾਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੀ ਸਮਝ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ
ਜੇਕਰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਸ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੰਡ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਪਹੁੰਚ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮੈਚ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿਟ ਕਾਫ਼ੀ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਤਰਣ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵੰਡਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਿਟਡ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ।
ਪਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਉਹ ਤਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
3. ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ (VAE) ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN) ਵਰਗੇ ਡੂੰਘੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ
VAE ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡਰ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੀਕੋਡਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।
ਡੀਕੋਡਰ ਫਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਹੈ।
ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਿਰੋਧੀ ਨੈੱਟਵਰਕ
GAN ਮਾਡਲ ਦੋ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ, ਜਨਰੇਟਰ, ਅਤੇ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਤਕਰਾ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ
ਸਟਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੇਬਲਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- AI ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ: ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੈਰੀਅਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਬਿਹਤਰ ਡੇਟਾ: ਇਹ AI, ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਹੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ।
- ਦਿਵੇਪਾਲੇ: ਇਹ Geminai ਦਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ, ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ 'ਜੁੜਵਾਂ' ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਡਾਟਾਜਨ: ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ AI ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ 3D ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਨਿਊਰੋਲੈਬਸ: Neurolabs ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ।
- ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਡੋਮੇਨ: ਇਹ ਆਟੋਨੋਮਸ ਸਿਸਟਮ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ।
- ਕੋਗਨਾਟਾ: ਇਹ ADAS ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਪਲਾਇਰ ਹੈ।
- ਬਿਫ੍ਰੋਸਟ: ਇਹ 3D ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੁਣੌਤੀ
ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਲੰਬਾ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮੀਆਂ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਹਨ:
- ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ.
- ਇਸ ਦਾ ਨਰਮ ਸੁਭਾਅ ਇਸਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ।
- ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੌਰਾਨ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਸਰਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਲੁਕੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਕਾਰਵਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕੁਝ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ-ਆਕਾਰ-ਫਿੱਟ-ਸਾਰੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਕਨੀਕ ਲਈ AI/ML ਦੁਆਰਾ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਡੋਮੇਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਡੇਟਾ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹੋਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅੱਜ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਸਹਿ-ਹੋਂਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧੇਰੇ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ-ਜਨਰੇਟਿੰਗ ਹੱਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ!
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ