فهرست[پټ][ښکاره]
پرمختللي تحلیلونه او د ماشین زده کړې برنامې د ډیټا لخوا پرمخ وړل کیږي ، مګر دې معلوماتو ته لاسرسی د محرمیت او سوداګرۍ پروسیجرونو ننګونو له امله د اکادمیکانو لپاره ستونزمن کیدی شي.
مصنوعي معلومات، کوم چې په داسې طریقو کې شریک او کارول کیدی شي چې حقیقي ډاټا نشي کولی، د تعقیب لپاره یو احتمالي نوی لار ده. په هرصورت، دا نوې ستراتیژي پرته له خطرونو یا زیانونو پرته نه ده، نو دا مهمه ده چې سوداګر په دقت سره په پام کې ونیسي چې چیرته او څنګه خپلې سرچینې کاروي.
د AI په اوسني دور کې، موږ کولی شو دا هم ووایو چې ډاټا نوی تیل دی، مګر یوازې یو څو انتخاب شوي په ګشر کې ناست دي. نو ځکه، ډیری خلک خپل تیل تولیدوي، کوم چې دواړه ارزانه او اغیزمن دي. دا د مصنوعي معلوماتو په نوم پیژندل کیږي.
پدې پوسټ کې ، موږ به مصنوعي ډیټا ته مفصل نظر واخلو — ولې تاسو باید دا وکاروئ ، دا څنګه تولید کړئ ، څه شی دا له ریښتیني ډیټا څخه توپیر کوي ، د کارولو کومې قضیې دا خدمت کولی شي ، او نور ډیر څه.
نو، مصنوعي ډاټا څه شی دی؟
کله چې د ریښتیني ډیټا سیټونه د کیفیت ، شمیر یا تنوع له مخې ناکافي وي ، نو مصنوعي ډیټا د ریښتیني تاریخي معلوماتو په ځای د AI ماډلونو روزنې لپاره کارول کیدی شي.
کله چې موجوده ډاټا د سوداګرۍ اړتیاوې نه پوره کوي یا د محرمیت خطرونه لري کله چې د پراختیا لپاره کارول کیږي ماشین زده کړه ماډلونه، د ازموینې سافټویر، یا ورته، مصنوعي ډاټا د کارپوریټ AI هڅو لپاره د پام وړ وسیله کیدی شي.
په ساده ډول وویل، مصنوعي معلومات په مکرر ډول د حقیقي معلوماتو په ځای کارول کیږي. په دقیقه توګه، دا هغه معلومات دي چې په مصنوعي توګه ټګ شوي او د سیمال یا کمپیوټر الګوریتمونو لخوا تولید شوي.
مصنوعي معلومات هغه معلومات دي چې د کمپیوټر پروګرام لخوا په مصنوعي ډول رامینځته شوي نه د حقیقي پیښو په پایله کې. شرکتونه کولی شي مصنوعي معلومات د دوی د روزنې ډیټا کې اضافه کړي ترڅو ټول کارونې او څنډې حالتونه پوښي ، د معلوماتو راټولولو لګښت کم کړي ، یا د محرمیت مقررات پوره کړي.
مصنوعي معلومات اوس د هر وخت څخه ډیر د لاسرسي وړ دي د پروسس کولو ځواک او ډیټا ذخیره کولو میتودونو لکه کلاوډ کې پرمختګونو څخه مننه. مصنوعي معلومات د AI حلونو رامینځته کولو ته وده ورکوي چې د ټولو پای کاروونکو لپاره خورا ګټور دي ، او دا بې له شکه یو ښه پرمختګ دی.
مصنوعي معلومات څومره مهم دي او ولې باید وکاروئ؟
کله چې د AI ماډلونو روزنه ورکول کیږي، پراختیا کونکي ډیری وختونه د دقیق لیبل کولو سره لوی ډیټاسیټونو ته اړتیا لري. کله چې د ډیرو متنوع معلوماتو سره تدریس کیږي، نوریال شبکې ډیر دقیق ترسره کول.
د دې لوی ډیټاسیټونو راټولول او لیبل کول چې په سلګونو یا حتی ملیونونه توکي لري، په هرصورت، په غیر معقول ډول وخت او پیسې مصرف کیدی شي. د مصنوعي معلوماتو په کارولو سره د روزنې ډیټا تولید قیمت خورا کم کیدی شي. د مثال په توګه، که په مصنوعي توګه جوړ شي، د روزنې انځور چې د $ 5 لګښت لري کله چې د یو څخه اخیستل کیږي د ډیټا لیبل کولو چمتو کونکی کیدای شي یوازې $0.05 لګښت ولري.
مصنوعي ډاټا کولی شي د ریښتینې نړۍ څخه رامینځته شوي احتمالي حساس ډیټا پورې اړوند د محرمیت اندیښنې کم کړي پداسې حال کې چې لګښتونه هم کموي.
د ریښتیني معلوماتو په پرتله ، کوم چې نشي کولی دقیقا د حقیقي نړۍ په اړه د حقایقو بشپړ سپیکٹرم منعکس کړي ، دا ممکن د تعصب کمولو کې مرسته وکړي. د غیر معمولي پیښو چمتو کولو سره چې د احتمالي امکاناتو استازیتوب کوي مګر ممکن د مشروع معلوماتو څخه ترلاسه کول ستونزمن وي، مصنوعي ډاټا کولی شي ډیر تنوع وړاندې کړي.
مصنوعي معلومات ستاسو د پروژې لپاره د لاندې دلایلو لپاره خورا ښه فټ کیدی شي:
1. د موډل پیاوړتیا
د دې ترلاسه کولو پرته ، ستاسو د ماډلونو لپاره ډیر مختلف ډیټا ته لاسرسی ومومئ. د مصنوعي معلوماتو سره، تاسو کولی شئ خپل ماډل د ورته شخص د مختلفو ویښتو، د مخ ویښتو، شیشې، سر پوزونو، او داسې نورو سره د ورته شخص په کارولو سره روزنه ورکړئ، په بیله بیا د پوستکي ټون، توکمیز ځانګړتیاوې، د هډوکي جوړښت، فریکلونه، او نور ځانګړتیاوې د ځانګړي تولید لپاره. مخ او پیاوړتیا.
2. د څنډې قضیې په پام کې نیول کیږي
یو متوازن ډیټاسیټ د ماشین زده کړې لخوا غوره کیږي الګوریتم زموږ د مخ پیژندنې مثال ته بیرته فکر وکړئ. د دوی د ماډلونو دقت به ښه شوی وي (او په حقیقت کې ، ځینې دا سوداګرۍ یوازې دا کړي) ، او دوی به ډیر اخلاقي ماډل تولید کړي که چیرې دوی د ډیټا تشو ډکولو لپاره د تیاره پوټکي مخونو مصنوعي ډیټا تولید کړي. ټیمونه کولی شي د مصنوعي ډیټا په مرسته د کارونې ټولې قضیې پوښي ، پشمول د څنډې قضیې چیرې چې ډیټا کمه یا شتون نلري.
3. دا د "حقیقي" معلوماتو په پرتله ډیر چټک ترلاسه کیدی شي
ټیمونه کولی شي په چټکۍ سره د مصنوعي معلوماتو پراخه اندازه تولید کړي. دا په ځانګړې توګه ګټور دی کله چې د حقیقي ژوند ډاټا په ناڅاپي پیښو پورې اړه لري. ټیمونه ممکن د سړک د سختو شرایطو په اړه د کافي ریښتیني نړۍ ډیټا ترلاسه کول ستونزمن وي پداسې حال کې چې د ځان چلولو موټر لپاره ډیټا راټولوي ، د مثال په توګه ، د دوی د نشتوالي له امله. د دې لپاره چې د کاروونکي تشریح پروسې ګړندۍ کړي، د ډیټا ساینس پوهان کولی شي الګوریتمونه رامینځته کړي ترڅو په اتوماتيک ډول مصنوعي ډیټا لیبل کړي لکه څنګه چې رامینځته کیږي.
4. دا د کارونکي محرمیت معلومات خوندي کوي
شرکتونه ممکن د حساس معلوماتو اداره کولو پرمهال امنیتي ستونزې ولري ، د سوداګرۍ او ډیټا ډول پورې اړه لري. شخصي روغتیا معلومات (PHI)، د بیلګې په توګه، په مکرر ډول د روغتیا پاملرنې صنعت کې د داخل ناروغانو معلوماتو کې شامل دي او باید په خورا امنیت سره اداره شي.
ځکه چې مصنوعي ډاټا د اصلي خلکو په اړه معلومات نه لري، د محرمیت مسلې کمې شوي. د بدیل په توګه مصنوعي ډیټا کارولو ته پام وکړئ که ستاسو ټیم باید د ډیټا محرمیت ځینې قوانین تعقیب کړي.
ریښتیني معلومات او مصنوعي ډاټا
په ریښتینې نړۍ کې، حقیقي معلومات ترلاسه کیږي یا اندازه کیږي. کله چې یو څوک سمارټ فون، لپ ټاپ، یا کمپیوټر کاروي، لاسي ساعت اغوندي، ویب پاڼې ته لاسرسی لري، یا آنلاین معامله کوي، دا ډول ډاټا سمدستي تولید کیږي.
سربیره پردې، سروې د ریښتیني معلوماتو چمتو کولو لپاره کارول کیدی شي (آنلاین او آفلاین). ډیجیټل ترتیبات مصنوعي ډاټا تولیدوي. د هغه برخې په استثنا سره چې د نړۍ له کومې پیښې څخه نه اخیستل شوي، مصنوعي ډاټا په داسې طریقه رامینځته کیږي چې په بریالیتوب سره د اصلي ځانګړتیاوو په اساس د حقیقي معلوماتو نقل کوي.
د ریښتیني معلوماتو لپاره د بدیل په توګه د مصنوعي ډیټا کارولو نظر خورا ژمن دی ځکه چې دا د چمتو کولو لپاره کارول کیدی شي د روزنې ډاټا چې ماشین زده کړه ماډلونه اړتیا لري. مګر دا ډاډه نه ده مصنوعي هوښیارتیا کولی شي هره ستونزه حل کړي چې په ریښتینې نړۍ کې راپورته کیږي.
د قضیې کارول
مصنوعي معلومات د مختلفو سوداګریزو موخو لپاره ګټور دي، په شمول د ماډل روزنه، د ماډل اعتبار، او د نویو محصولاتو ازموینه. موږ به یو څو هغه سکتورونه لیست کړو چې د ماشین زده کړې ته یې د دې غوښتنلیک لاره هواره کړې:
1. روغتیایی پاملرنه
د دې معلوماتو حساسیت ته په پام سره، د روغتیا پاملرنې سکتور د مصنوعي معلوماتو کارولو لپاره ښه مناسب دی. مصنوعي معلومات د ټیمونو لخوا کارول کیدی شي د هر ډول ناروغ فیزیولوژي ثبت کړي چې ممکن شتون ولري ، پدې توګه د ناروغیو ګړندي او دقیق تشخیص کې مرسته کوي.
د ګوګل د میلانوما کشف ماډل د دې یو زړه راښکونکی مثال دی ځکه چې دا د تیاره پوټکي ټونونو سره د خلکو مصنوعي ډیټا شاملوي (د کلینیکي ډیټا یوه ساحه چې په خواشینۍ سره کم ښودل کیږي) ترڅو ماډل چمتو کړي ترڅو د پوټکي ټولو ډولونو لپاره مؤثره فعالیت وکړي.
2. موټرونه
سمیلیټرونه په مکرر ډول د شرکتونو لخوا کارول کیږي چې د فعالیت ارزولو لپاره د ځان چلولو موټرو رامینځته کوي. کله چې هوا سخته وي، د بیلګې په توګه، د سړک د اصلي معلوماتو راټولول ممکن خطرناک یا ستونزمن وي.
په سړکونو کې د ریښتیني موټرو سره په ژوندیو ازموینو تکیه کول عموما ښه نظر نه دی ځکه چې د موټر چلولو ټولو مختلف حالتونو کې په پام کې نیولو لپاره خورا ډیر تغیرات شتون لري.
3. د ډیټا لیږد وړتیا
د دې لپاره چې وکولی شي د دوی د روزنې معلومات له نورو سره شریک کړي، سازمانونه باوري او خوندي میتودونو ته اړتیا لري. د ډیټاسیټ عامه کولو دمخه د شخصي پیژندلو وړ معلوماتو (PII) پټول د مصنوعي ډیټا لپاره یو بل زړه راښکونکی غوښتنلیک دی. د ساینسي څیړنو ډیټاسیټونو تبادله کول، طبي ډاټا، ټولنپوهنه ډاټا، او نور هغه ساحې چې کیدای شي PII ولري، د محرمیت ساتلو مصنوعي ډاټا ته ویل کیږي.
4. امنیت
سازمانونه د مصنوعي معلوماتو له امله ډیر خوندي دي. زموږ د مخ پیژندنې مثال په اړه بیا ، تاسو ممکن د "ژور جعلي" جملې سره آشنا یاست ، کوم چې جعلي عکسونه یا ویډیوګانې بیانوي. ژور جعلونه د سوداګرۍ لخوا تولید کیدی شي ترڅو د دوی د مخ پیژندنې او امنیت سیسټمونو ازموینه وکړي. مصنوعي معلومات په ویډیو څارنه کې هم کارول کیږي ترڅو موډلونه په چټکۍ او ارزانه بیه وروزل شي.
مصنوعي ډاټا او ماشین زده کړه
د قوي او باوري ماډل رامینځته کولو لپاره ، د ماشین زده کړې الګوریتمونه پروسس کولو لپاره د پام وړ ډیټا ته اړتیا لري. د مصنوعي ډیټا په نشتوالي کې ، د دومره لوی مقدار ډیټا تولید کول به ننګونه وي.
د کمپیوټر لید یا عکس پروسس کولو په څیر ډومینونو کې ، چیرې چې د ماډلونو پراختیا د لومړني مصنوعي ډیټا پراختیا لخوا اسانه کیږي ، دا خورا مهم کیدی شي. د انځور پیژندنې په برخه کې یو نوی پرمختګ د تولیدي مخالفو شبکو (GANs) کارول دي. معمولا دوه شبکې لري: یو جنراتور او یو امتیاز کونکی.
پداسې حال کې چې د تبعیض شبکه موخه لري چې اصلي عکسونه له جعلي عکسونو څخه جلا کړي، د جنراتور شبکه د مصنوعي عکسونو تولید لپاره کار کوي چې د حقیقي نړۍ انځورونو سره د پام وړ ورته وي.
د ماشین زده کړې کې، GANs د عصبي شبکې کورنۍ یوه فرعي برخه ده، چیرې چې دواړه شبکې په دوامداره توګه د نوي نوډونو او پرتونو په اضافه کولو سره زده کوي او وده کوي.
کله چې مصنوعي ډیټا رامینځته کړئ ، تاسو اختیار لرئ چې د ماډل فعالیت لوړولو لپاره د اړتیا سره سم د ډیټا چاپیریال او ډول بدل کړئ. پداسې حال کې چې د مصنوعي ډیټا لپاره دقت په اسانۍ سره د قوي نمرې سره ترلاسه کیدی شي ، د لیبل شوي ریښتیني وخت ډیټا لپاره دقیقیت کله ناکله خورا ګران وي.
تاسو څنګه کولی شئ مصنوعي ډاټا تولید کړئ؟
هغه طریقې چې د مصنوعي معلوماتو راټولولو لپاره کارول کیږي په لاندې ډول دي:
د احصایوي ویش پر بنسټ
په دې قضیه کې کارول شوي ستراتیژي د ویش څخه شمیرې اخیستل یا د حقیقي احصایوي ویشونو لیدل دي ترڅو غلط معلومات رامینځته کړي چې د پرتله کولو وړ ښکاري. ریښتیني معلومات ممکن په ځینو شرایطو کې په بشپړ ډول غیر حاضر وي.
د ډیټا ساینس پوه کولی شي یو ډیټاسیټ رامینځته کړي چې د هرډول توزیع تصادفي نمونه ولري که چیرې هغه په ریښتیني ډیټا کې د احصایوي توزیع ژوره پوهه ولري. نورمال توزیع، د توزیع توزیع، د چای مربع توزیع، نورمال توزیع، او نور د احصایوي احتمالي توزیع یوازې یو څو مثالونه دي چې د دې کولو لپاره کارول کیدی شي.
د وضعیت سره د ډیټا ساینس پوه د تجربې کچه به د روزل شوي ماډل په دقت باندې د پام وړ اغیزه ولري.
په موډل پورې اړه لري
دا تخنیک یو ماډل رامینځته کوي چې د تصادفي معلوماتو رامینځته کولو لپاره د دې ماډل کارولو دمخه د مشاهدې چلند حساب کوي. په اصل کې، پدې کې د پیژندل شوي توزیع څخه ډیټا ته د ریښتیني معلوماتو فټ کول شامل دي. د مونټ کارلو طریقه بیا د شرکتونو لخوا د جعلي معلوماتو رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي.
برسېره پردې، توزیع هم په کارولو سره سمبال کیدی شي د ماشین زده کړې موډلونه د پریکړې ونې په څیر. د ډیټا ساینس پوهانو باید وړاندوینې ته پام وکړي، که څه هم، لکه څنګه چې د پریکړې ونې معمولا د دوی د سادګۍ او ژوروالي له امله ډیر مناسب وي.
د ژورې زده کړې سره
ژوره زده کړه هغه موډلونه چې د متغیر اوټوینکوډر (VAE) یا جنریټیو اډورساریل شبکې (GAN) ماډلونه کاروي د مصنوعي معلوماتو رامینځته کولو دوه لارې دي. د ماشین زده کړې غیر څارل شوي ماډلونو کې VAEs شامل دي.
دوی د کوډرونو څخه جوړ شوي دي، کوم چې اصلي ډاټا لنډوي او کمپیک کوي، او ډیکوډرونه، کوم چې دا ډاټا څیړي ترڅو د ریښتینې ډاټا استازیتوب چمتو کړي. د امکان تر حده د ان پټ او محصول معلوماتو ساتل د VAE بنسټیز هدف دی. دوه مخالف عصبي شبکې د GAN ماډلونه او مخالفې شبکې دي.
لومړۍ شبکه چې د جنراتور شبکې په نوم پیژندل کیږي، د جعلي ډیټا تولید مسولیت لري. د تبعیض کونکي شبکه، دویمه شبکه، د تولید شوي مصنوعي ډاټا سره د اصلي معلوماتو سره پرتله کولو سره کار کوي ترڅو معلومه کړي چې ایا ډیټاسیټ درغلي ده. تبعیض کونکی جنریټر ته خبرداری ورکوي کله چې دا جعلي ډیټاسیټ ومومي.
تبعیض کونکي ته د ورکړل شوي معلوماتو لاندې بسته وروسته د جنراتور لخوا تعدیل کیږي. د پایلې په توګه، تبعیض کونکی د جعلي ډیټاسیټونو په موندلو کې د وخت په تیریدو سره ښه کیږي. دا ډول ماډل په مکرر ډول په مالي سکتور کې د درغلیو کشف او همدارنګه د طبي عکس العمل لپاره د روغتیا پاملرنې سکتور کې کارول کیږي.
د معلوماتو زیاتوالی یو مختلف میتود دی چې د ډیټا ساینس پوهان د ډیرو معلوماتو تولید لپاره کاروي. دا باید د جعلي معلوماتو سره غلط نه وي، که څه هم. په ساده ډول وویل شول، د معلوماتو زیاتوالی د ریښتیني ډیټا سیټ ته د نوي ډیټا اضافه کولو عمل دی چې دمخه شتون لري.
د یو واحد عکس څخه د څو عکسونو رامینځته کول ، د مثال په توګه ، د سمت ، روښانتیا ، لویوالي او نور ډیر څه تنظیم کولو سره. ځینې وختونه، د ریښتینې ډاټا سیټ یوازې د پاتې شخصي معلوماتو سره کارول کیږي. د ډیټا نامناسب کول هغه څه دي چې دا دي، او د داسې ډیټا سیټ په ورته ډول د مصنوعي معلوماتو په توګه نه ګڼل کیږي.
د مصنوعي معلوماتو ننګونې او محدودیتونه
که څه هم مصنوعي ډیټا بیلابیل ګټې لري چې کولی شي شرکتونو سره د ډیټا ساینس فعالیتونو کې مرسته وکړي ، دا ځینې محدودیتونه هم لري:
- د معلوماتو اعتبار: دا عامه پوهه ده چې د ماشین زده کړې / ژورې زده کړې ماډل یوازې د معلوماتو په څیر ښه دی. پدې شرایطو کې د مصنوعي ډیټا کیفیت په کلکه د ان پټ ډیټا کیفیت او د ډیټا تولید لپاره کارول شوي ماډل پورې اړه لري. دا مهمه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې د سرچینې ډاټا کې هیڅ ډول تعصب شتون نلري، ځکه چې دا په مصنوعي معلوماتو کې په روښانه توګه منعکس کیدی شي. سربیره پردې، د هر ډول وړاندوینې کولو دمخه، د معلوماتو کیفیت باید تایید او تایید شي.
- پوهه، هڅې او وخت ته اړتیا لري: پداسې حال کې چې د مصنوعي ډیټا رامینځته کول د ریښتیني معلوماتو رامینځته کولو په پرتله ساده او لږ ګران کیدی شي ، دا یو څه پوهه ، وخت او هڅې ته اړتیا لري.
- د ګډوډۍ تکرار: د حقیقي نړۍ د معلوماتو کامل نقل ممکن نه دی؛ مصنوعي معلومات یوازې دا اټکل کولی شي. له همدې امله، ځینې بهرنیان چې په ریښتینې ډاټا کې شتون لري ممکن د مصنوعي معلوماتو لخوا پوښل نشي. د معلوماتو ګډوډي د عادي معلوماتو په پرتله خورا مهم دي.
- د تولید کنټرول او کیفیت تضمین کول: مصنوعي معلومات د ریښتیني نړۍ ډیټا نقل کولو لپاره دي. د معلوماتو لارښود تصدیق اړین دی. دا اړینه ده چې د ډیټا دقت تصدیق کړئ مخکې لدې چې دا د ماشین زده کړې / ژورې زده کړې ماډلونو کې د پیچلو ډیټاسیټونو لپاره شامل کړئ چې په اتوماتيک ډول د الګوریتمونو په کارولو سره رامینځته شوي.
- د کارونکي نظر: لکه څنګه چې مصنوعي ډاټا یو نوی مفهوم دی، هرڅوک به چمتو نه وي چې د دې سره جوړ شوي وړاندوینې باور وکړي. دا په ګوته کوي چې د کاروونکي د منلو وړتیا لوړولو لپاره، لومړی اړین دی چې د مصنوعي معلوماتو د کارونې پوهه لوړه کړي.
راتلونکي
په تیرو لسیزو کې د مصنوعي معلوماتو کارول په ډراماتیک ډول زیات شوي. پداسې حال کې چې دا د شرکتونو وخت او پیسې خوندي کوي ، دا د دې نیمګړتیاو پرته ندي. دا د بهرنیانو نشتوالی دی، کوم چې په طبیعي ډول په حقیقي معلوماتو کې واقع کیږي او په ځینو ماډلونو کې د دقت لپاره مهم دي.
دا هم د یادولو وړ ده چې د مصنوعي ډیټا کیفیت په مکرر ډول د جوړولو لپاره کارول شوي ان پټ ډیټا پورې اړه لري؛ د ان پټ ډیټا کې تعصب کولی شي په چټکۍ سره مصنوعي ډیټا ته خپور شي، په دې توګه د پیل ټکي په توګه د لوړ کیفیت ډاټا غوره کول باید ډیر نه وي.
په نهایت کې ، دا نور محصول کنټرول ته اړتیا لري ، پشمول د مصنوعي ډیټا پرتله کول د انسان لخوا تشریح شوي ریښتیني ډیټا سره ترڅو تصدیق کړي چې توپیرونه ندي معرفي شوي. د دې خنډونو سره سره، مصنوعي معلومات یو امید لرونکی ساحه پاتې ده.
دا موږ سره مرسته کوي چې د نوي AI حلونه رامینځته کړو حتی کله چې د ریښتیني نړۍ ډیټا شتون نلري. تر ټولو د پام وړ، دا تصدیو ته وړتیا ورکوي چې محصولات جوړ کړي چې ډیر ټول شموله وي او د دوی د پای مصرف کونکو تنوع څرګندونه کوي.
که څه هم د ډیټا پرمخ وړونکي راتلونکي کې ، مصنوعي ډیټا اراده لري چې د ډیټا ساینس پوهانو سره مرسته وکړي چې نوي او تخلیقي دندې ترسره کړي چې یوازې د ریښتیني نړۍ ډیټا سره بشپړ کول به ننګونکي وي.
پایله
په ځینو مواردو کې، مصنوعي ډاټا کولی شي د معلوماتو کمښت یا په سوداګرۍ یا سازمان کې د اړونده معلوماتو نشتوالی کم کړي. موږ دا هم ولیدل چې کومې ستراتیژیانې کولی شي د مصنوعي معلوماتو په تولید کې مرسته وکړي او څوک ترې ګټه پورته کولی شي.
موږ د ځینو ستونزو په اړه هم خبرې وکړې چې د مصنوعي معلوماتو سره معامله کولو سره راځي. د سوداګریزې پریکړې کولو لپاره، ریښتینې ډاټا به تل غوره وي. په هرصورت، ریښتینې ډاټا بل غوره انتخاب دی کله چې دا ډول ریښتینې خام ډاټا د تحلیل لپاره د لاسرسي وړ نه وي.
په هرصورت، دا باید په یاد وساتل شي چې د مصنوعي معلوماتو تولید لپاره، د ډیټا ساینس پوهانو ته اړتیا ده چې د ډیټا ماډلینګ قوي پوهه ولري. د حقیقي معلوماتو او د هغې شاوخوا شاوخوا بشپړ پوهه هم اړینه ده. دا اړینه ده ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې که شتون ولري، تولید شوي معلومات د امکان په توګه دقیق دي.
یو ځواب ورکړئ ووځي