مواد جي جدول[لڪ][ڏسو]
ترقي يافته اينالائيٽڪس ۽ مشين لرننگ پروگرام ڊيٽا جي ذريعي هلائي رهيا آهن، پر ان ڊيٽا تائين رسائي تعليمي ماهرن لاءِ مشڪل ٿي سگهي ٿي ڇاڪاڻ ته رازداري ۽ ڪاروباري طريقيڪار سان چئلينجن جي ڪري.
مصنوعي ڊيٽا، جنهن کي شيئر ڪري سگهجي ٿو ۽ طريقن سان استعمال ڪيو وڃي ٿو ته حقيقي ڊيٽا نه ٿي سگهي، هڪ امڪاني نئين هدايت آهي پيروي ڪرڻ لاء. بهرحال، هي نئين حڪمت عملي خطرن يا نقصانن کان سواءِ ناهي، تنهن ڪري اهو ضروري آهي ته ڪاروبار غور سان غور ڪن ته اهي پنهنجا وسيلا ڪٿي ۽ ڪيئن استعمال ڪن.
AI جي موجوده دور ۾، اسان اهو پڻ چئي سگهون ٿا ته ڊيٽا نئون تيل آهي، پر صرف ڪجهه چونڊيل آهن گشر تي ويٺا آهن. تنهن ڪري، ڪيترائي ماڻهو پنهنجو ٻارڻ پيدا ڪري رهيا آهن، جيڪو سستي ۽ ڪارائتو آهي. اهو مصنوعي ڊيٽا طور سڃاتو وڃي ٿو.
هن پوسٽ ۾، اسان هڪ تفصيلي نظر ڏينداسين مصنوعي ڊيٽا تي- توهان کي ان کي ڇو استعمال ڪرڻ گهرجي، ان کي ڪيئن پيدا ڪجي، ڇا اهو حقيقي ڊيٽا کان مختلف آهي، ڪهڙن استعمال ڪيسن ۾ اهو خدمت ڪري سگهي ٿو، ۽ گهڻو ڪجهه.
تنهن ڪري، مصنوعي ڊيٽا ڇا آهي؟
جڏهن حقيقي ڊيٽا سيٽ معيار، نمبر، يا تنوع جي لحاظ کان ناگزير آهن، مصنوعي ڊيٽا کي حقيقي تاريخي ڊيٽا جي جاء تي AI ماڊل کي تربيت ڏيڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو.
جڏهن موجوده ڊيٽا ڪاروباري گهرجن کي پورو نٿو ڪري يا پرائيويسي خطرات آهي جڏهن ترقي ڪرڻ لاء استعمال ڪيو وڃي مشين جي سکيا ماڊل، ٽيسٽ سافٽ ويئر، يا جهڙوڪ، مصنوعي ڊيٽا ڪارپوريٽ AI ڪوششن لاء هڪ اهم اوزار ٿي سگهي ٿو.
بس چيو ته، مصنوعي ڊيٽا اڪثر ڪري استعمال ڪيو ويندو آهي حقيقي ڊيٽا جي جاء تي. وڌيڪ واضح طور تي، اهو ڊيٽا آهي جيڪو مصنوعي طور تي ٽيگ ڪيو ويو آهي ۽ تخليق يا ڪمپيوٽر جي الگورتھم طرفان پيدا ڪيو ويو آهي.
مصنوعي ڊيٽا اها معلومات آهي جيڪا ڪمپيوٽر جي پروگرام ذريعي مصنوعي طور تي پيدا ڪئي وئي آهي بلڪه حقيقي واقعن جي نتيجي ۾. ڪمپنيون پنهنجي تربيتي ڊيٽا ۾ مصنوعي ڊيٽا شامل ڪري سگھن ٿيون سڀني استعمال ۽ ڪنڊن جي حالتن کي ڍڪڻ لاءِ، ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي قيمت کي گھٽائڻ، يا رازداري جي ضابطن کي پورو ڪرڻ لاءِ.
پروسيسنگ پاور ۽ ڊيٽا اسٽوريج طريقن جهڙوڪ ڪلائوڊ ۾ بهتري جي ڪري مصنوعي ڊيٽا هاڻي اڳ کان وڌيڪ پهچ واري آهي. مصنوعي ڊيٽا AI حلن جي تخليق کي بهتر بڻائي ٿو جيڪي سڀني آخري استعمال ڪندڙن لاءِ وڌيڪ فائديمند آهن، ۽ اهو بلاشڪ هڪ سٺي ترقي آهي.
ڪيتري مصنوعي ڊيٽا اهم آهي ۽ توهان ان کي ڇو استعمال ڪرڻ گهرجي؟
جڏهن AI ماڊلز کي تربيت ڏين ٿا، ڊولپرز کي اڪثر وڏي ڊيٽا سيٽ جي ضرورت هوندي آهي درست ليبلنگ سان. جڏهن وڌيڪ مختلف ڊيٽا سان سيکاريو وڃي، نظرياتي نيٽ ورڪ وڌيڪ صحيح طور تي انجام ڏيو.
انهن وڏين ڊيٽا سيٽن کي گڏ ڪرڻ ۽ ليبل ڪرڻ جنهن ۾ سوين يا ان کان به لکن شيون شامل آهن، جڏهن ته، غير معقول طور تي وقت ۽ پئسا خرچ ٿي سگهي ٿو. مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪندي ٽريننگ ڊيٽا جي پيداوار جي قيمت تمام گھٽ ٿي سگھي ٿي. مثال طور، جيڪڏهن مصنوعي طور تي ٺاهي وئي، هڪ ٽريننگ تصوير جيڪا قيمت $5 آهي جڏهن خريد ڪئي وئي a ڊيٽا ليبلنگ فراهم ڪندڙ خرچ ٿي سگھي ٿو $0.05.
مصنوعي ڊيٽا حقيقي دنيا مان پيدا ٿيل امڪاني طور تي حساس ڊيٽا سان لاڳاپيل رازداري خدشات کي گھٽائي سگھي ٿي جڏهن ته خرچن کي به گھٽائي سگھي ٿي.
حقيقي ڊيٽا جي مقابلي ۾، جيڪو صحيح طور تي حقيقي دنيا بابت حقيقتن جي مڪمل اسپيڪٽرم کي ظاهر نٿو ڪري سگهي، اهو تعصب کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي. غير معمولي واقعا مهيا ڪرڻ سان جيڪي ممڪن امڪانن جي نمائندگي ڪن ٿا پر جائز ڊيٽا مان حاصل ڪرڻ مشڪل ٿي سگھي ٿو، مصنوعي ڊيٽا پيش ڪري سگھن ٿا وڌيڪ تنوع.
مصنوعي ڊيٽا توهان جي پروجيڪٽ لاءِ هڪ بهترين فٽ ٿي سگهي ٿي هيٺ ڏنل سببن جي ڪري:
1. ماڊل جي مضبوطي
ان کي حاصل ڪرڻ جي بغير، توهان جي ماڊل لاء وڌيڪ مختلف ڊيٽا تائين رسائي حاصل ڪريو. مصنوعي ڊيٽا سان، توهان پنهنجي ماڊل کي تربيت ڪري سگهو ٿا هڪ ئي شخص جي مختلف قسمن سان مختلف وار ڪٽ، منهن جا وار، شيشي، هيڊ پوز، وغيره، انهي سان گڏ چمڙي جي رنگ، نسلي خصلتن، هڏن جي جوڙجڪ، فريڪلز، ۽ ٻيون خاصيتون منفرد پيدا ڪرڻ لاء. منهن ڏيڻ ۽ ان کي مضبوط ڪرڻ.
2. ايج ڪيسن ۾ ورتو وڃي ٿو
هڪ متوازن ڊيٽا سيٽ کي ترجيح ڏني وئي آهي مشين سکيا الگورتھم. اسان جي منهن جي سڃاڻپ جي مثال ڏانهن واپس سوچيو. انهن جي ماڊلز جي درستگي بهتر ٿئي ها (۽ حقيقت ۾، انهن مان ڪجهه ڪاروبار صرف اهو ئي ڪيو)، ۽ اهي هڪ وڌيڪ اخلاقي ماڊل پيدا ڪن ها جيڪڏهن انهن پنهنجي ڊيٽا جي خلا کي ڀرڻ لاءِ اونداهي چمڙي وارن چهرن جي مصنوعي ڊيٽا ٺاهي ها. ٽيمون استعمال جي سڀني ڪيسن کي ڍڪي سگھن ٿيون، جن ۾ کنڊ جا ڪيس شامل آهن جتي ڊيٽا گهٽ يا غير موجود آهي، مصنوعي ڊيٽا جي مدد سان.
3. اهو "حقيقي" ڊيٽا کان وڌيڪ جلدي حاصل ڪري سگهجي ٿو
ٽيمون جلدي مصنوعي ڊيٽا جي وڏي مقدار پيدا ڪرڻ جي قابل آهن. اهو خاص طور تي مفيد آهي جڏهن حقيقي زندگي جي ڊيٽا اسپورڊڪ واقعن تي منحصر آهي. ٽيمن کي سخت روڊ جي حالتن تي ڪافي حقيقي دنيا جي ڊيٽا حاصل ڪرڻ ۾ مشڪل ٿي سگھي ٿي جڏهن ته خود ڊرائيونگ ڪار لاءِ ڊيٽا گڏ ڪندي، مثال طور، انهن جي نايابيت جي ڪري. محنت واري تشريح واري عمل کي تيز ڪرڻ لاءِ، ڊيٽا سائنسدان ٺاهي سگھن ٿا الگورٿمز کي خودڪار طور تي ليبل ڪرڻ لاءِ مصنوعي ڊيٽا جيئن ته اها ٺاهي وئي آهي.
4. اهو صارف جي رازداري جي معلومات کي محفوظ ڪري ٿو
ڪمپنيون حساس ڊيٽا کي سنڀالڻ دوران حفاظتي مشڪلاتون ٿي سگھن ٿيون، ڪاروبار ۽ ڊيٽا جي قسم تي منحصر ڪري ٿو. ذاتي صحت جي معلومات (PHI)، مثال طور، عام طور تي صحت جي صنعت ۾ داخل مريضن جي ڊيٽا ۾ شامل ڪيو ويندو آهي ۽ انتهائي حفاظت سان سنڀاليو وڃي.
ڇاڪاڻ ته مصنوعي ڊيٽا ۾ شامل نه آهي حقيقي ماڻهن بابت معلومات، رازداري مسئلا گهٽجي ويا آهن. مصنوعي ڊيٽا کي متبادل طور استعمال ڪرڻ تي غور ڪريو جيڪڏهن توهان جي ٽيم کي ڪجهه ڊيٽا رازداري جي قانونن تي عمل ڪرڻو پوندو.
حقيقي ڊيٽا بمقابله مصنوعي ڊيٽا
حقيقي دنيا ۾، حقيقي ڊيٽا حاصل ڪئي ويندي آهي يا ماپي ويندي آهي. جڏهن ڪو ماڻهو سمارٽ فون، ليپ ٽاپ، يا ڪمپيوٽر استعمال ڪري ٿو، ڪلائي واچ پائي ٿو، ويب سائيٽ تائين رسائي ٿو، يا آن لائن ٽرانزيڪشن ڪري ٿو، اهڙي قسم جي ڊيٽا فوري طور تي ٺاهي ويندي آهي.
اضافي طور تي، سروي استعمال ڪري سگھجن ٿيون حقيقي ڊيٽا مهيا ڪرڻ لاء (آن لائن ۽ آف لائن). ڊجيٽل سيٽنگون مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪري ٿي. ان حصي جي استثنا سان جيڪو ڪنهن به حقيقي دنيا جي واقعن مان نڪتل نه هو، مصنوعي ڊيٽا هڪ طريقي سان ٺاهي وئي آهي جيڪا ڪاميابيء سان حقيقي ڊيٽا کي بنيادي خاصيتن جي لحاظ کان نقل ڪري ٿي.
مصنوعي ڊيٽا کي حقيقي ڊيٽا جي متبادل طور استعمال ڪرڻ جو خيال تمام گهڻو اميد آهي ڇو ته اهو مهيا ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو. ٽريننگ ڊيٽا جيڪا مشين سکيا ماڊلز جي ضرورت آهي. پر اها پڪ ناهي ته مصنوعي انٽيلي جنس هر مسئلي کي حل ڪري سگهي ٿو جيڪو حقيقي دنيا ۾ پيدا ٿئي ٿو.
ڪيس استعمال ڪريو
مصنوعي ڊيٽا مختلف تجارتي مقصدن لاءِ ڪارائتو آهي، بشمول ماڊل ٽريننگ، ماڊل جي تصديق، ۽ نئين شين جي جاچ. اسان ڪجھه شعبن جي فهرست ڏينداسين جيڪي ھن جي ايپليڪيشن ۾ مشين لرننگ لاءِ رستو اختيار ڪيا آھن:
1. صحت
ان جي ڊيٽا جي حساسيت کي ڏنو ويو، صحت جي سار سنڀار واري شعبي مصنوعي ڊيٽا جي استعمال لاء مناسب آهي. ٽيمن پاران مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪري سگهجي ٿي هر قسم جي مريض جي جسمانيات کي رڪارڊ ڪرڻ لاءِ جيڪا شايد موجود هجي، اهڙي طرح بيمارين جي تيز ۽ وڌيڪ صحيح تشخيص ۾ مدد ڪري ٿي.
گوگل جو ميلانوما ڳولڻ وارو ماڊل ان جو هڪ دلچسپ نمونو آهي ڇاڪاڻ ته اهو ماڻهن جي مصنوعي ڊيٽا کي شامل ڪري ٿو ڳاڙهو چمڙي جي ٽون (ڪلينڪل ڊيٽا جو هڪ علائقو جنهن کي افسوس سان پيش ڪيو ويو آهي) ماڊل کي سڀني چمڙي جي قسمن لاءِ موثر طريقي سان ڪم ڪرڻ جي صلاحيت فراهم ڪرڻ لاءِ.
2. گاڏيون
سموليٽر اڪثر ڪري استعمال ڪيا ويندا آهن ڪمپنيون جيڪي خود ڊرائيونگ گاڏيون ٺاهينديون آهن ڪارڪردگي جو جائزو وٺڻ لاءِ. جڏهن موسم سخت آهي، مثال طور، حقيقي روڊ ڊيٽا گڏ ڪرڻ خطرناڪ يا مشڪل ٿي سگهي ٿو.
روڊن تي حقيقي آٽو موبائيل سان لائيو ٽيسٽن تي ڀروسو ڪرڻ عام طور تي سٺو خيال ناهي ڇو ته اتي تمام گھڻا متغير آهن جن کي سڀني مختلف ڊرائيونگ حالتن ۾ حساب ۾ رکڻو پوندو.
3. ڊيٽا جي پورائيزيشن
ٻين سان پنھنجي تربيتي ڊيٽا کي حصيداري ڪرڻ جي قابل ٿي، تنظيمن کي قابل اعتماد ۽ محفوظ طريقن جي ضرورت آھي. ڊيٽا سيٽ کي عوامي بڻائڻ کان پهريان ذاتي طور تي سڃاڻپ ڪندڙ معلومات (PII) کي لڪائڻ مصنوعي ڊيٽا لاءِ هڪ ٻي دلچسپ ايپليڪيشن آهي. سائنسي تحقيقي ڊيٽا سيٽن جي تبادلي، طبي ڊيٽا، سماجي ڊيٽا، ۽ ٻيا شعبا جيڪي PII تي مشتمل هجن، انهن کي رازداري-محفوظ مصنوعي ڊيٽا طور حوالو ڏنو ويو آهي.
4. سيڪيورٽي
تنظيمون وڌيڪ محفوظ آهن مصنوعي ڊيٽا جي مهرباني. اسان جي منهن جي سڃاڻپ واري مثال جي حوالي سان، توهان شايد "ڊيپ جعلي" جملي سان واقف هوندا، جيڪو ٺاهيل تصويرون يا وڊيوز بيان ڪري ٿو. ڊيپ جعلي پيدا ڪري سگھجن ٿا ڪاروبار طرفان انهن جي پنهنجي منهن جي سڃاڻپ ۽ سيڪيورٽي سسٽم کي جانچڻ لاءِ. مصنوعي ڊيٽا پڻ استعمال ڪيو ويندو آهي وڊيو نگراني ۾ ماڊل ٽريننگ ڪرڻ لاءِ وڌيڪ جلدي ۽ سستي قيمت تي.
مصنوعي ڊيٽا ۽ مشين لرننگ
هڪ مضبوط ۽ قابل اعتماد ماڊل ٺاهڻ لاءِ، مشين لرننگ الگورٿمز کي پروسيس ٿيڻ لاءِ ڊيٽا جي وڏي مقدار جي ضرورت آهي. مصنوعي ڊيٽا جي غير موجودگي ۾، ڊيٽا جي اهڙي وڏي مقدار پيدا ڪرڻ مشڪل هوندو.
ڊومينز جهڙوڪ ڪمپيوٽر وژن يا تصويري پروسيسنگ ۾، جتي ماڊل جي ترقي کي ابتدائي مصنوعي ڊيٽا جي ترقي سان سهولت ڏني وئي آهي، اهو انتهائي اهم ٿي سگهي ٿو. تصوير جي سڃاڻپ جي ميدان ۾ هڪ نئين ترقي جنريٽو ايڊورسريل نيٽورڪ (GANs) جو استعمال آهي. عام طور تي ٻن نيٽ ورڪن تي مشتمل آهي: هڪ جنريٽر ۽ هڪ ڊسڪريٽر.
جڏهن ته discriminator نيٽ ورڪ جو مقصد حقيقي تصويرن کي جعلي تصويرن کان الڳ ڪرڻ آهي، جنريٽر نيٽ ورڪ مصنوعي تصويرون پيدا ڪرڻ لاءِ ڪم ڪري ٿو جيڪي حقيقي دنيا جي تصويرن سان گهڻو ملندڙ جلندڙ آهن.
مشين لرننگ ۾، GANs نيورل نيٽ ورڪ فيملي جو ھڪڙو ذيلي سيٽ آھي، جتي ٻئي نيٽ ورڪ مسلسل سکيا ۽ ترقي ڪندا آھن نوان نوڊس ۽ تہه شامل ڪندي.
جڏهن مصنوعي ڊيٽا ٺاهي رهيا آهيو، توهان وٽ اختيار آهي ته ماحول ۽ ڊيٽا جي قسم کي تبديل ڪرڻ جي ضرورت مطابق ماڊل جي ڪارڪردگي کي وڌائڻ لاء. جڏهن ته مصنوعي ڊيٽا جي درستگي هڪ مضبوط سکور سان آساني سان حاصل ڪري سگهجي ٿي، ليبل ٿيل حقيقي وقت جي ڊيٽا جي درستگي ڪڏهن ڪڏهن انتهائي قيمتي ٿي سگهي ٿي.
توهان مصنوعي ڊيٽا ڪيئن ٺاهي سگهو ٿا؟
ھڪڙي مصنوعي ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء استعمال ٿيل طريقا ھيٺ ڏنل آھن:
شمارياتي تقسيم جي بنياد تي
هن معاملي ۾ استعمال ڪيل حڪمت عملي آهي ورهائڻ کان انگن وٺڻ يا حقيقي شمارياتي تقسيم کي ڏسڻ لاء غلط ڊيٽا ٺاهڻ لاء جيڪو موازنہ ڏسڻ ۾ اچي ٿو. حقيقي ڊيٽا ڪجهه حالتن ۾ مڪمل طور تي غير حاضر ٿي سگھي ٿي.
هڪ ڊيٽا سائنسدان هڪ ڊيٽا سيٽ ٺاهي سگهي ٿو جنهن ۾ ڪنهن به تقسيم جي بي ترتيب نموني شامل هجي جيڪڏهن هن کي حقيقي ڊيٽا ۾ شمارياتي ورڇ جي تمام گهڻي گرفت آهي. عام ورهاست، ايڪسپورنشنل ڊسٽريبيوشن، چي-اسڪوائر ڊسٽريبيوشن، lognormal distribution، ۽ وڌيڪ ڪجھ مثال آھن شمارياتي امڪاني تقسيم جا جيڪي ھن لاءِ استعمال ڪري سگھجن ٿا.
ڊيٽا سائنسدان جي تجربي جي سطح جي صورتحال سان گڏ تربيتي ماڊل جي درستگي تي هڪ اهم اثر پوندو.
ماڊل تي منحصر آهي
هي ٽيڪنڪ هڪ ماڊل ٺاهي ٿو جيڪا بي ترتيب واري ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء انهي ماڊل کي استعمال ڪرڻ کان اڳ مشاهدو رويي جي حساب سان. ذات ۾، هن ۾ شامل آهي حقيقي ڊيٽا کي درست ڪرڻ لاء ڄاڻايل تقسيم مان ڊيٽا. مونٽ ڪارلو جو طريقو وري ڪارپوريشن پاران استعمال ڪري سگھجي ٿو جعلي ڊيٽا ٺاهڻ لاءِ.
ان کان سواء، تقسيم پڻ استعمال ڪري سگھجن ٿيون مشيني سکيا جا ماڊل فيصلي جي وڻ وانگر. ڊيٽا جا سائنسدان اڳڪٿي تي ڌيان ڏيڻ گهرجي، جيتوڻيڪ، جيئن ته فيصلي وارا وڻ عام طور تي انهن جي سادگي ۽ کوٽائي جي توسيع جي ڪري وڌيڪ مناسب هوندا آهن.
عميق سکيا سان
گپ سکيا ماڊل جيڪي استعمال ڪن ٿا ويريشنل آٽو اينڪوڊر (VAE) يا جنريٽيو ايڊورسريل نيٽورڪ (GAN) ماڊل مصنوعي ڊيٽا ٺاهڻ جا ٻه طريقا آهن. غير نگراني ٿيل مشين سکيا جا ماڊل شامل آهن VAEs.
اهي انڪوڊرن مان ٺهيل آهن، جيڪي اصل ڊيٽا کي ڇڪيندا آهن ۽ ٺهندا آهن، ۽ ڊيڪوڊرز، جيڪي هن ڊيٽا جي ڇنڊڇاڻ ڪندا آهن ته جيئن حقيقي ڊيٽا جي نمائندگي مهيا ڪن. ان پٽ ۽ آئوٽ پٽ ڊيٽا کي ممڪن طور تي هڪجهڙائي رکڻ VAE جو بنيادي مقصد آهي. ٻه مخالف نيورل نيٽ ورڪ GAN ماڊل ۽ مخالف نيٽ ورڪ آهن.
پهريون نيٽ ورڪ، جنريٽر نيٽ ورڪ جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو، جعلي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جو انچارج آهي. Discriminator نيٽ ورڪ، ٻيو نيٽ ورڪ، ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا کي اصل ڊيٽا سان ڀيٽ ڪندي ڪم ڪري ٿو ان جي سڃاڻپ ڪرڻ جي ڪوشش ۾ ته ڇا ڊيٽا سيٽ فراڊ آهي. تبعيض ڪندڙ جنريٽر کي خبردار ڪري ٿو جڏهن اهو هڪ جعلي ڊيٽا سيٽ کي ڳولي ٿو.
تبعيض ڪندڙ کي مهيا ڪيل ڊيٽا جي هيٺين بيچ بعد ۾ جنريٽر طرفان تبديل ڪيو ويو آهي. نتيجي طور، تبعيض ڪندڙ جعلي ڊيٽا سيٽن کي ڳولڻ ۾ وقت سان بهتر ٿي ويندو آهي. هن قسم جو ماڊل اڪثر ڪري استعمال ڪيو ويندو آهي مالياتي شعبي ۾ فراڊ جي ڳولا لاءِ ۽ گڏوگڏ صحت جي سارسنڀال واري شعبي ۾ طبي تصويرن لاءِ.
ڊيٽا جي واڌاري هڪ مختلف طريقو آهي جيڪو ڊيٽا سائنسدان وڌيڪ ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء ملازمت ڪندا آهن. اهو غلط ڊيٽا سان غلط نه ٿيڻ گهرجي، جيتوڻيڪ. بس چيو ويو آهي، ڊيٽا جي واڌاري هڪ حقيقي ڊيٽا سيٽ ۾ نئين ڊيٽا شامل ڪرڻ جو عمل آهي جيڪو اڳ ۾ ئي موجود آهي.
ھڪڙي تصوير مان ڪيترن ئي تصويرن کي ٺاھيو، مثال طور، ترتيب ڏيڻ، روشني، ميگنيفڪيشن، ۽ وڌيڪ. ڪڏهن ڪڏهن، حقيقي ڊيٽا سيٽ استعمال ڪيو ويندو آهي صرف باقي ذاتي معلومات سان. ڊيٽا گمنام ڪرڻ اهو آهي جيڪو هي آهي، ۽ اهڙي طرح ڊيٽا جو هڪ سيٽ پڻ مصنوعي ڊيٽا جي طور تي نه سمجهيو وڃي.
مصنوعي ڊيٽا جي چئلينج ۽ حدون
جيتوڻيڪ مصنوعي ڊيٽا مختلف فائدا آهن جيڪي ڪمپنين کي ڊيٽا سائنس جي سرگرمين سان مدد ڪري سگھن ٿيون، ان ۾ پڻ ڪجهه حدون آهن:
- ڊيٽا جي انحصار: اها عام ڄاڻ آهي ته هر مشين لرننگ/ڊيپ لرننگ ماڊل صرف ايترو ئي سٺو آهي جيترو ڊيٽا ان کي فيڊ ڪيو ويندو آهي. هن سلسلي ۾ مصنوعي ڊيٽا جي معيار کي مضبوط طور تي ان پٽ ڊيٽا جي معيار ۽ ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء استعمال ٿيل ماڊل سان لاڳاپيل آهي. اهو ضروري آهي ته انهي ڳالهه کي يقيني بڻايو وڃي ته ماخذ ڊيٽا ۾ ڪو به تعصب موجود نه آهي، جيئن اهي مصنوعي ڊيٽا ۾ بلڪل واضح طور تي ظاهر ڪري سگهجن ٿيون. ان کان علاوه، ڪنهن به اڳڪٿي ڪرڻ کان اڳ، ڊيٽا جي معيار جي تصديق ۽ تصديق ٿيڻ گهرجي.
- علم، ڪوشش ۽ وقت جي ضرورت آهي: جڏهن ته مصنوعي ڊيٽا ٺاهڻ آسان ۽ سستي ٿي سگهي ٿي حقيقي ڊيٽا ٺاهڻ کان، ان کي ڪجهه علم، وقت ۽ ڪوشش جي ضرورت آهي.
- نقل ڪرڻ واري غير معموليات: حقيقي دنيا جي ڊيٽا جي مڪمل نقل ممڪن ناهي؛ مصنوعي ڊيٽا صرف ان جو اندازو لڳائي سگھي ٿو. تنهن ڪري، ڪجهه ٻاهران جيڪي حقيقي ڊيٽا ۾ موجود آهن شايد مصنوعي ڊيٽا سان ڍڪيل نه هجن. ڊيٽا جي غير معموليات عام ڊيٽا کان وڌيڪ اهم آهن.
- پيداوار کي ڪنٽرول ڪرڻ ۽ معيار کي يقيني بڻائڻ: مصنوعي ڊيٽا جو مقصد حقيقي دنيا جي ڊيٽا کي نقل ڪرڻ آهي. ڊيٽا جي دستيابي جي تصديق ضروري آهي. اهو ضروري آهي ته ڊيٽا جي درستگي جي تصديق ڪرڻ کان پهريان ان کي مشين لرننگ/ڊيپ لرننگ ماڊلز ۾ شامل ڪرڻ لاءِ پيچيده ڊيٽا سيٽن لاءِ جيڪي خودڪار طور تي الگورتھم استعمال ڪندي ٺاهيا ويا آهن.
- استعمال ڪندڙ جي راءِ: جيئن ته مصنوعي ڊيٽا هڪ نئون تصور آهي، هرڪو ان سان ڪيل اڳڪٿين تي يقين ڪرڻ لاءِ تيار نه هوندو. اهو ظاهر ڪري ٿو ته صارف جي قبوليت کي وڌائڻ لاء، اهو پهريون ضروري آهي ته مصنوعي ڊيٽا جي افاديت جي ڄاڻ کي وڌايو وڃي.
مستقبل
مصنوعي ڊيٽا جو استعمال گذريل ڏهاڪي ۾ ڊرامائي طور تي وڌي چڪو آهي. جڏهن ته اهو ڪمپنين کي وقت ۽ پئسا بچائيندو آهي، اهو ان جي خرابين کان سواء ناهي. اهو ٻاهران نه آهي، جيڪي قدرتي طور تي حقيقي ڊيٽا ۾ ٿين ٿا ۽ ڪجهه ماڊل ۾ درستگي لاء اهم آهن.
اهو پڻ نوٽ ڪرڻ جي قابل آهي ته مصنوعي ڊيٽا جي معيار کي اڪثر ڪري ان پٽ ڊيٽا تي انحصار ڪيو ويندو آهي جيڪو تخليق لاء استعمال ڪيو ويو آهي؛ ان پٽ ڊيٽا ۾ تعصبات جلدي مصنوعي ڊيٽا ۾ پکڙجي سگهن ٿا، اهڙيءَ طرح اعليٰ معيار جي ڊيٽا کي شروعاتي نقطي طور چونڊڻ کي اوسر نه ڪيو وڃي.
آخرڪار، ان کي وڌيڪ آئوٽ ڪنٽرول جي ضرورت آهي، بشمول مصنوعي ڊيٽا کي انساني-تشريح ٿيل حقيقي ڊيٽا سان مقابلو ڪرڻ جي تصديق ڪرڻ لاء ته تفاوت متعارف نه ڪيا ويا آهن. انهن رڪاوٽن جي باوجود، مصنوعي ڊيٽا هڪ واعدو فيلڊ رهي ٿي.
اهو اسان کي ناول AI حل ٺاهڻ ۾ مدد ڪري ٿو جيتوڻيڪ حقيقي دنيا جي ڊيٽا دستياب ناهي. سڀ کان وڌيڪ خاص طور تي، اهو ادارن کي پروڊڪٽس ٺاهڻ جي قابل بنائي ٿو جيڪي وڌيڪ شامل آهن ۽ انهن جي آخري صارفين جي تنوع جو اشارو آهي.
جيتوڻيڪ ڊيٽا تي هلندڙ مستقبل ۾، مصنوعي ڊيٽا ڊيٽا سائنسدانن کي ناول ۽ تخليقي ڪم انجام ڏيڻ ۾ مدد ڏيڻ جو ارادو رکي ٿو جيڪي اڪيلو حقيقي دنيا جي ڊيٽا سان مڪمل ڪرڻ ۾ مشڪل هوندا.
ٿڪل
ڪجھ ڪيسن ۾، مصنوعي ڊيٽا ڊيٽا جي خساري کي گھٽائي سگھي ٿو يا ڪاروبار يا تنظيم جي اندر لاڳاپيل ڊيٽا جي گھٽتائي. اسان اهو پڻ ڏٺو ته ڪهڙيون حڪمت عمليون مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار ۾ مدد ڪري سگهن ٿيون ۽ ڪير ان مان فائدو حاصل ڪري سگهي ٿو.
اسان ڪجھ مشڪلاتن بابت پڻ ڳالهايو جيڪي مصنوعي ڊيٽا سان معاملو ڪرڻ سان گڏ اچن ٿيون. تجارتي فيصلو ڪرڻ لاء، حقيقي ڊيٽا هميشه پسند ڪيو ويندو. بهرحال، حقيقي ڊيٽا ايندڙ بهترين اختيار آهي جڏهن اهڙي حقيقي خام ڊيٽا تجزيي لاء دستياب ناهي.
بهرحال، اهو ياد رکڻ گهرجي ته مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء، ڊيٽا سائنسدانن کي ڊيٽا جي ماڊلنگ جي مضبوط گرفت سان گهربل آهي. حقيقي ڊيٽا جي مڪمل فهم ۽ ان جي چوڌاري پڻ ضروري آهي. اهو يقيني بڻائڻ ضروري آهي ته، جيڪڏهن دستياب هجي، پيدا ڪيل ڊيٽا ممڪن طور تي صحيح آهي.
جواب ڇڏي وڃو