فهرست[پټ][ښکاره]
څیړونکي او د ډیټا ساینس پوهان ډیری وختونه له داسې شرایطو سره مخ کیږي چې دوی یا ریښتیني معلومات نلري یا د محرمیت یا محرمیت ملاحظاتو له امله د کارولو توان نلري.
د دې مسلې حل کولو لپاره، د مصنوعي معلوماتو تولید د ریښتینې ډاټا لپاره بدیل تولید لپاره کارول کیږي.
د الګوریتم په سمه توګه ترسره کولو لپاره د ریښتیني ډیټا مناسب ځای په ځای کول اړین دي ، کوم چې باید په کرکټر کې هم واقعیت ولري. تاسو کولی شئ دا ډول ډیټا د محرمیت ساتلو ، ازموینې سیسټمونو ، یا د ماشین زده کړې الګوریتمونو لپاره د روزنې ډیټا تولید لپاره وکاروئ.
راځئ چې مصنوعي ډیټا تولید په تفصیل سره وپلټو او وګورو چې ولې د AI په عمر کې حیاتي دي.
مصنوعي معلومات څه شی دی؟
مصنوعي ډیټا د ریښتیني نړۍ ډیټا لپاره د بدیل په توګه د کمپیوټر سمولونو یا الګوریتمونو لخوا رامینځته شوي تشریح شوي ډیټا دي. دا د مصنوعي استخباراتو لخوا د ریښتیني معلوماتو تولید شوی نقل دی.
یو څوک کولی شي د پرمختللي AI الګوریتمونو په کارولو سره د ډیټا نمونې او ابعاد وکاروي. دوی کولی شي یو محدود مقدار مصنوعي ډیټا رامینځته کړي چې د احصایې له پلوه د اصلي روزنې ډیټا نماینده وي کله چې دوی وروزل شي.
دلته یو شمیر طریقې او ټیکنالوژي شتون لري چې کولی شي موږ سره د مصنوعي معلوماتو په جوړولو کې مرسته وکړي او تاسو کولی شئ په مختلفو غوښتنلیکونو کې وکاروئ.
د معلوماتو تولید سافټویر ډیری وختونه اړتیا لري:
- د معلوماتو ذخیره کولو میټاډاټا، د کوم لپاره چې مصنوعي ډاټا باید رامینځته شي.
- د باور وړ مګر خیالي ارزښتونو رامینځته کولو تخنیک. په مثالونو کې د ارزښت لیستونه او منظم څرګندونې شاملې دي.
- د ټولو ډیټا اړیکو هراړخیز پوهاوی ، هغه چې د ډیټابیس په کچه اعلان شوي او همدارنګه د غوښتنلیک کوډ په کچه کنټرول شوي.
دا په مساوي ډول اړین دی چې ماډل تایید کړي او د ریښتیني معلوماتو چلند اړخونه د ماډل لخوا رامینځته شوي سره پرتله کړي.
دا جعلي ډیټاسیټونه د اصلي شیانو ټول ارزښت لري ، مګر هیڅ حساس معلومات نلري. دا د خوندور، کیلوری څخه پاک کیک په څیر دی. دا په سمه توګه حقیقي نړۍ انځوروي.
د پایلې په توګه، تاسو کولی شئ دا د ریښتینې نړۍ ډاټا بدلولو لپاره وکاروئ.
د مصنوعي معلوماتو اهمیت
مصنوعي معلومات د ځانګړو غوښتنو یا حالتونو سره د سمون لپاره ځانګړتیاوې لري چې که نه نو د ریښتینې نړۍ ډاټا کې شتون نلري. کله چې د ازموینې لپاره د معلوماتو کمښت شتون ولري یا کله چې محرمیت خورا لوړ پام وي ، نو دا د ژغورنې لپاره راځي.
د AI لخوا تولید شوي ډیټاسیټونه د تطبیق وړ، خوندي، او د ذخیره کولو، تبادلې، او ردولو لپاره اسانه دي. د ډیټا ترکیب تخنیک د اصلي معلوماتو فرعي کولو او ښه کولو لپاره مناسب دی.
د پایلې په توګه، دا د ازموینې ډیټا او د AI روزنې ډیټا په توګه کارولو لپاره مثالی دی.
- د ML-based Uber ښوولو لپاره او Tesla د ځان چلولو موټر.
- د طبي او روغتیا پاملرنې صنعتونو کې ، د ځانګړو ناروغیو او شرایطو ارزولو لپاره چې ریښتیني معلومات شتون نلري.
- د درغلیو کشف او ساتنه په مالي سکتور کې خورا مهم دي. د دې په کارولو سره، تاسو کولی شئ د درغلۍ نوي مثالونه وپلټئ.
- ایمیزون د مصنوعي ډیټا په کارولو سره د الیکسا ژبې سیسټم روزنه کوي.
- American Express د درغلیو کشف ښه کولو لپاره مصنوعي مالي ډیټا کاروي.
د مصنوعي معلوماتو ډولونه
مصنوعي معلومات په تصادفي ډول د حساس شخصي معلوماتو پټولو په نیت رامینځته کیږي پداسې حال کې چې په اصلي معلوماتو کې د ځانګړتیاو په اړه احصایوي معلومات ساتي.
دا په عمده توګه درې ډوله دی:
- په بشپړ ډول مصنوعي معلومات
- په جزوي توګه مصنوعي ډاټا
- هایبرډ مصنوعي ډاټا
1. په بشپړه توګه مصنوعي معلومات
دا معلومات په بشپړ ډول تولید شوي او هیڅ اصلي معلومات نلري.
عموما، د دې ډول لپاره د معلوماتو جنریټر به په ریښتینې ډاټا کې د ځانګړتیاوو کثافت دندې وپیژني او د دوی پیرامیټونه اټکل کړي. وروسته، د اټکل شوي کثافت دندو څخه، د محرمیت خوندي لړۍ د هرې ځانګړتیا لپاره په تصادفي توګه رامینځته کیږي.
که چیرې د حقیقي معلوماتو یوازې یو څو ځانګړتیاوې د هغې سره د ځای په ځای کولو لپاره غوره شي، د دې ځانګړتیاوو خوندي لړۍ د اصلي معلوماتو پاتې ځانګړتیاوو ته نقشه شوې ترڅو خوندي او اصلي لړۍ په ورته ترتیب کې درجه بندي کړي.
د بوټسټریپ تخنیکونه او ډیری تاکیدونه د بشپړ مصنوعي ډیټا تولید لپاره دوه دودیز میتودونه دي.
ځکه چې ډاټا په بشپړ ډول مصنوعي ده او هیڅ ریښتینې ډاټا شتون نلري، دا ستراتیژي د معلوماتو په ریښتیني تکیه کولو سره د محرمیت عالي محافظت چمتو کوي.
2. په جزوي توګه مصنوعي معلومات
دا ډاټا یوازې د یو څو حساس ځانګړتیاو ارزښتونو بدلولو لپاره مصنوعي ارزښتونه کاروي.
پدې حالت کې، ریښتیني ارزښتونه یوازې هغه وخت بدلیږي کله چې د افشا کیدو د پام وړ خطر شتون ولري. دا بدلون د تازه رامینځته شوي ډیټا محرمیت ساتلو لپاره ترسره کیږي.
د یو شمیر مصنوعي معلوماتو د تولید لپاره ډیری تاوتریخوالی او د ماډل پر بنسټ طریقې کارول کیږي. دا میتودونه د ریښتیني نړۍ ډیټا کې د ورک شوي ارزښتونو ډکولو لپاره هم کارول کیدی شي.
3. هایبرډ مصنوعي ډاټا
د هایبرډ مصنوعي ډیټا دواړه اصلي او جعلي ډاټا شامل دي.
په دې کې نږدې ریکارډ د ریښتیني معلوماتو د هر تصادفي ریکارډ لپاره غوره کیږي ، او دواړه بیا د هایبرډ ډیټا رامینځته کولو لپاره یوځای کیږي. دا دواړه په بشپړ ډول مصنوعي او جزوي مصنوعي ډیټا ګټې لري.
له همدې امله دا د لوړ افادیت سره د محرمیت قوي محافظت وړاندیز کوي کله چې د نورو دوه په پرتله ، مګر د ډیر حافظې او پروسس کولو وخت لګښت کې.
د مصنوعي ډیټا تولید تخنیکونه
د ډیرو کلونو لپاره، د ماشین جوړ شوي ډاټا مفهوم مشهور دی. اوس دا پخیږي.
دلته ځینې تخنیکونه دي چې د مصنوعي معلوماتو تولید لپاره کارول کیږي:
1. د ویش پر بنسټ
په هغه صورت کې چې هیڅ ریښتیني ډاټا شتون نلري، مګر د معلوماتو شنونکی په دې اړه بشپړ نظر لري چې د ډیټاسیټ ویش به څنګه څرګند شي؛ دوی کولی شي د هر ډول توزیع تصادفي نمونه تولید کړي، پشمول نورمال، توزیع، چای مربع، t، لوګن نورمال، او یونیفورم.
پدې میتود کې د مصنوعي معلوماتو ارزښت د یو ځانګړي ډیټا چاپیریال په اړه د شنونکي د پوهې کچې پورې اړه لري.
2. د حقیقي نړۍ ډیټا په پیژندل شوي ویش کې
سوداګرۍ کولی شي دا د ورکړل شوي ریښتیني ډیټا لپاره د غوره فټ توزیع پیژندلو سره تولید کړي که چیرې ریښتیني معلومات شتون ولري.
سوداګرۍ کولی شي د تولید لپاره د مونټ کارلو طریقه وکاروي که دوی وغواړي ریښتیني ډیټا په پیژندل شوي توزیع کې ځای په ځای کړي او د توزیع پیرامیټونه وپیژني.
که څه هم د مونټ کارلو طریقه کولی شي د سوداګرۍ سره د ترټولو لوی میچ موندلو کې مرسته وکړي، غوره فټ ممکن د شرکت مصنوعي ډیټا اړتیاو لپاره کافي کار نه وي.
سوداګرۍ ممکن په دې شرایطو کې د توزیع سره سم د ماشین زده کړې ماډلونه استخدام کړي.
د ماشین زده کړې تخنیکونه، لکه د پریکړې ونې، سازمانونو ته دا توان ورکوي چې غیر کلاسیک توزیع ماډل کړي، کوم چې ممکن څو ماډل وي او د پیژندل شوي توزیع مشترک ځانګړتیاوې نلري.
سوداګرۍ ممکن مصنوعي ډیټا تولید کړي چې د دې ماشین زده کړې فټ توزیع په کارولو سره ریښتیني ډیټا سره وصل شي.
خو، د ماشین زده کړې موډلونه د ډیر فټینګ لپاره حساس دي، کوم چې دوی د دې لامل کیږي چې د تازه معلوماتو سره سمون ونه کړي یا د راتلونکي لیدونو وړاندوینه وکړي.
3. ژوره زده کړه
ژور تولیدي ماډلونه لکه تغیراتي آټوینکوډر (VAE) او د جنراتور ضد شبکې (GAN) کولی شي مصنوعي ډاټا تولید کړي.
متغیر اتوماتیک کوډر
VAE یوه غیر څارل شوې طریقه ده چې په کې کوډر اصلي ډیټاسیټ فشاروي او ډیکوډر ته ډاټا لیږي.
ډیکوډر بیا محصول تولیدوي چې د اصلي ډیټاسیټ نمایندګي ده.
د سیسټم په تدریس کې د ان پټ او محصول معلوماتو تر مینځ اړیکې اعظمي کول شامل دي.
د پیدا کونکی اډساریال جال
د GAN ماډل په تکراري ډول ماډل ته د دوه شبکو په کارولو سره روزنه ورکوي، جنراتور، او تبعیض کونکي.
جنریټر د تصادفي نمونو ډیټا سیټ څخه مصنوعي ډیټاسیټ رامینځته کوي.
تبعیض کونکي په مصنوعي ډول رامینځته شوي ډیټا د دمخه ټاکل شوي شرایطو په کارولو سره ریښتیني ډیټا سیټ سره پرتله کوي.
د مصنوعي معلوماتو چمتو کونکي
جوړښت شوی معلومات
لاندې ذکر شوي پلیټ فارمونه مصنوعي ډیټا چمتو کوي چې د جدول ډیټا څخه ترلاسه شوي.
دا په جدولونو کې ساتل شوي ریښتیني نړۍ ډیټا نقلوي او د چلند ، وړاندوینې یا لیږد تحلیل لپاره کارول کیدی شي.
- AI نصب کړئ: دا د مصنوعي ډیټا جوړونې سیسټم چمتو کونکی دی چې د جنریټیو مخالفو شبکو او توپیر محرمیت کاروي.
- ښه معلومات: دا د AI، د معلوماتو شریکولو، او د محصول پراختیا لپاره د محرمیت ساتلو مصنوعي ډیټا حل چمتو کونکی دی.
- دیوپل: دا د Geminai چمتو کونکی دی، د اصلي ډیټا په څیر د ورته احصایوي ځانګړتیاو سره د دوه اړخیزو ډیټاسیټونو رامینځته کولو لپاره یو سیسټم دی.
غیر منظم معلومات
لاندې ذکر شوي پلیټ فارمونه د غیر منظم شوي ډیټا سره کار کوي ، د روزنې لید او د کشف الګوریتمونو لپاره مصنوعي ډیټا توکي او خدمات چمتو کوي.
- ډاټاګین: دا د بصری AI زده کړې او پراختیا لپاره د 3D سمول شوي روزنې ډاټا چمتو کوي.
- نیورولابز: Neurolabs د کمپیوټر لید مصنوعي ډیټا پلیټ فارم چمتو کونکی دی.
- موازي ډومین: دا د خودمختاره سیسټم روزنې او ازموینې کارولو قضیې لپاره د مصنوعي ډیټا پلیټ فارم چمتو کونکی دی.
- کوګنتا: دا د ADAS او خودمختاره وسایطو پراختیا کونکو لپاره د سمولو عرضه کونکی دی.
- Bifrost: دا د 3D چاپیریال رامینځته کولو لپاره مصنوعي ډیټا APIs چمتو کوي.
ننګونې
دا په کې اوږد تاریخ لري مصنوعي استخباراتو، او پداسې حال کې چې دا ډیری ګټې لري ، دا د پام وړ نیمګړتیاوې هم لري چې تاسو اړتیا لرئ د مصنوعي ډیټا سره کار کولو پرمهال په ګوته کړئ.
دلته ځينې يې دا دي:
- ډیری غلطۍ شتون لري پداسې حال کې چې پیچلتیا له اصلي ډیټا څخه مصنوعي ډیټا ته کاپي کوي.
- د دې ناوړه طبیعت د هغې په چلند کې د تعصب لامل کیږي.
- ممکن د الګوریتمونو په فعالیت کې ځینې پټ نیمګړتیاوې وي چې د مصنوعي ډیټا ساده نمایشونو په کارولو سره روزل شوي چې پدې وروستیو کې د حقیقي معلوماتو سره معامله کولو پرمهال راپورته شوي.
- د ریښتیني نړۍ ډیټا څخه د ټولو اړوندو ځانګړتیاو تکرار کول پیچلي کیدی شي. دا هم ممکنه ده چې د دې عملیاتو په اوږدو کې ځینې اړین اړخونه له پامه وغورځول شي.
پایله
د مصنوعي معلوماتو تولید په ښکاره ډول د خلکو پام ځانته را اړوي.
دا طریقه ممکن د ټولو معلوماتو تولید کولو قضیو لپاره د یو اندازې سره سم ځواب نه وي.
سربیره پردې، تخنیک ممکن د AI/ML له لارې استخباراتو ته اړتیا ولري او د دې وړتیا ولري چې د یو بل پورې اړوند ډیټا رامینځته کولو ریښتیني نړۍ پیچلي حالتونه اداره کړي ، په مثالي ډول ډیټا یو ځانګړي ډومین ته مناسب وي.
په هرصورت، دا یو نوښتګر ټیکنالوژي ده چې هغه تشه ډکوي چیرې چې نور د محرمیت وړ ټیکنالوژۍ کمیږي.
نن ورځ، مصنوعي د معلوماتو تولید ممکن د ډیټا ماسک کولو ګډ شتون ته اړتیا ولري.
په راتلونکي کې، کیدای شي د دواړو تر منځ ډیر همغږي شتون ولري، چې په پایله کې د ډیټا تولید کولو پراخه حل وي.
خپل نظرونه په نظرونو کې شریک کړئ!
یو ځواب ورکړئ ووځي