مواد جي جدول[لڪ][ڏسو]
محقق ۽ ڊيٽا سائنسدان اڪثر حالتن سان منهن ڪندا آهن جن ۾ يا ته انهن وٽ حقيقي ڊيٽا نه آهي يا رازداري يا رازداري جي سببن جي ڪري ان کي استعمال ڪرڻ کان قاصر آهن.
هن مسئلي کي حل ڪرڻ لاء، مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار حقيقي ڊيٽا لاء متبادل پيدا ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي.
الورورٿم کي صحيح طريقي سان انجام ڏيڻ لاءِ حقيقي ڊيٽا جي مناسب متبادل جي ضرورت آهي، جيڪو پڻ ڪردار ۾ حقيقي هجڻ گهرجي. توهان اهڙي ڊيٽا استعمال ڪري سگهو ٿا رازداري برقرار رکڻ، ٽيسٽنگ سسٽم، يا مشين لرننگ الگورٿمز لاءِ ٽريننگ ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاءِ.
اچو ته تفصيل سان مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار کي ڳوليون ۽ ڏسو ته اهي AI جي عمر ۾ اهم ڇو آهن.
مصنوعي ڊيٽا ڇا آهي؟
مصنوعي ڊيٽا بيان ڪيل ڊيٽا آهي جيڪا ڪمپيوٽر جي تخليقن يا الگورٿمز طرفان ٺاهيل آهي حقيقي دنيا جي ڊيٽا جي متبادل طور. اهو حقيقي ڊيٽا جي مصنوعي ڄاڻ رکندڙ پيدا ڪيل نقل آهي.
ھڪڙو استعمال ڪري سگھي ٿو ڊيٽا جي نمونن ۽ طول و عرض کي استعمال ڪندي ترقي يافته AI الگورتھم. اهي مصنوعي ڊيٽا جو هڪ لامحدود مقدار ٺاهي سگهن ٿا جيڪو شمارياتي طور تي اصل ٽريننگ ڊيٽا جو نمائندو آهي جڏهن اهي تربيت حاصل ڪن ٿا.
اتي مختلف طريقا ۽ ٽيڪنالاجيون آھن جيڪي اسان جي مدد ڪري سگھن ٿيون مصنوعي ڊيٽا ٺاھڻ ۾ ۽ توھان استعمال ڪري سگھوٿا مختلف ايپليڪيشنن ۾.
ڊيٽا جي پيداوار سافٽ ويئر جي ضرورت آهي اڪثر:
- ڊيٽا جي ذخيري جو ميٽا ڊيٽا، جنهن لاءِ مصنوعي ڊيٽا ٺاهي وڃي.
- قابل اطمينان پر افسانوي قدر پيدا ڪرڻ لاء ٽيڪنڪ. مثالن ۾ قيمت جي فهرست ۽ باقاعده اظهار شامل آهن.
- سڀني ڊيٽا جي رشتن جي جامع آگاهي، جيڪي ڊيٽابيس جي سطح تي اعلان ڪيا ويا آهن ۽ انهي سان گڏ جيڪي ايپليڪيشن ڪوڊ جي سطح تي ڪنٽرول ٿيل آهن.
اهو ساڳيو ضروري آهي ته ماڊل کي درست ڪرڻ ۽ حقيقي ڊيٽا جي رويي جي پهلوئن جو مقابلو ڪيو وڃي جيڪي ماڊل پاران ٺاهيل آهن.
انهن فرضي ڊيٽا سيٽن ۾ حقيقي شيءِ جي قيمت آهي، پر ڪنهن به حساس ڊيٽا مان ڪو به نه. اهو هڪ لذيذ، ڪيلوري فري ڪيڪ وانگر آهي. اهو صحيح طور تي حقيقي دنيا کي ظاهر ڪري ٿو.
نتيجي طور، توھان ان کي استعمال ڪري سگھوٿا حقيقي دنيا جي ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ لاءِ.
مصنوعي ڊيٽا جي اهميت
مصنوعي ڊيٽا ۾ خاصيتون آهن جيڪي ڪجهه مطالبن يا حالتن کي پورو ڪن ٿيون جيڪي ٻي صورت ۾ حقيقي دنيا جي ڊيٽا ۾ دستياب نه هوندا. جڏهن جانچ لاءِ ڊيٽا جي گهٽتائي آهي يا جڏهن رازداري هڪ اعليٰ خيال آهي ، اهو بچاءُ لاءِ اچي ٿو.
AI-generated datasets قابل اطلاق، محفوظ، ۽ ذخيرو ڪرڻ، مٽائڻ، ۽ رد ڪرڻ ۾ آسان آھن. ڊيٽا جي جوڙجڪ ٽيڪنڪ اصل ڊيٽا کي ترتيب ڏيڻ ۽ بهتر ڪرڻ لاء مناسب آهي.
نتيجي طور، اھو مثالي آھي استعمال لاءِ ٽيسٽ ڊيٽا ۽ AI ٽريننگ ڊيٽا.
- ML-based Uber کي سکڻ لاء ۽ Tesla خود ڊرائيونگ گاڏيون.
- طبي ۽ صحت جي سار سنڀار جي صنعتن ۾، مخصوص بيمارين ۽ حالتن جو جائزو وٺڻ لاء جن لاء حقيقي ڊيٽا موجود ناهي.
- فراڊ جي ڳولا ۽ تحفظ مالي شعبي ۾ اهم آهن. ان کي استعمال ڪندي، توهان نئين دوکي جي مثالن جي تحقيق ڪري سگهو ٿا.
- Amazon مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪندي Alexa جي ٻولي سسٽم کي تربيت ڏئي رهيو آهي.
- آمريڪي ايڪسپريس استعمال ڪري رهيو آهي مصنوعي مالي ڊيٽا فراڊ جي نشاندهي کي بهتر ڪرڻ لاءِ.
مصنوعي ڊيٽا جا قسم
مصنوعي ڊيٽا بي ترتيب تي ٺاهي وئي آهي حساس نجي معلومات کي لڪائڻ جي ارادي سان جڏهن ته اصل ڊيٽا ۾ خاصيتن بابت شمارياتي معلومات رکندي.
اهو بنيادي طور تي ٽن قسمن جو آهي:
- مڪمل طور تي مصنوعي ڊيٽا
- جزوي طور تي مصنوعي ڊيٽا
- هائبرڊ مصنوعي ڊيٽا
1. مڪمل طور تي مصنوعي ڊيٽا
هي ڊيٽا مڪمل طور تي ٺاهيل آهي ۽ اصل ڊيٽا تي مشتمل ناهي.
عام طور تي، هن قسم جي ڊيٽا جنريٽر حقيقي ڊيٽا ۾ خاصيتن جي کثافت جي ڪمن جي سڃاڻپ ڪندو ۽ انهن جي پيٽرولن جو اندازو لڳائيندو. بعد ۾، پيش ڪيل کثافت جي ڪمن مان، رازداري-محفوظ سيريز ٺاهيا ويا آهن بي ترتيب تي هر خصوصيت لاء.
جيڪڏهن حقيقي ڊيٽا جي صرف چند خاصيتن کي ان سان تبديل ڪرڻ لاء چونڊيو ويو آهي، انهن خاصيتن جي محفوظ سيريز کي حقيقي ڊيٽا جي باقي خاصيتن سان نقشو ڪيو ويو آهي ساڳئي ترتيب ۾ محفوظ ۽ حقيقي سيريز جي درجه بندي ڪرڻ لاء.
بوٽ اسٽريپ ٽيڪنڪ ۽ گھڻن تاثرات مڪمل طور تي مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء ٻه روايتي طريقا آھن.
ڇاڪاڻ ته ڊيٽا مڪمل طور تي مصنوعي آهي ۽ ڪوبه حقيقي ڊيٽا موجود ناهي، هي حڪمت عملي ڊيٽا جي سچائي تي ڀروسو سان گڏ بهترين رازداري تحفظ فراهم ڪري ٿي.
2. جزوي طور تي مصنوعي ڊيٽا
هي ڊيٽا صرف چند حساس خاصيتن جي قدرن کي تبديل ڪرڻ لاءِ مصنوعي قدر استعمال ڪري ٿو.
هن صورتحال ۾، حقيقي قدر صرف تبديل ٿي ويا آهن جيڪڏهن نمائش جو هڪ وڏو خطرو آهي. اها تبديلي تازي ٺاهيل ڊيٽا جي رازداري کي بچائڻ لاءِ ڪئي وئي آهي.
جزوي طور تي مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء ڪيترن ئي تاثرات ۽ ماڊل تي ٻڌل طريقا استعمال ڪيا ويا آهن. اهي طريقا استعمال ڪري سگھجن ٿا حقيقي دنيا جي ڊيٽا ۾ گم ٿيل قدرن کي ڀرڻ لاءِ.
3. هائبرڊ مصنوعي ڊيٽا
هائبرڊ مصنوعي ڊيٽا ۾ شامل آهن حقيقي ۽ جعلي ڊيٽا.
ان ۾ هڪ ويجھو رڪارڊ حقيقي ڊيٽا جي هر بي ترتيب واري رڪارڊ لاءِ چونڊيو ويندو آهي، ۽ پوءِ ٻنهي کي هائبرڊ ڊيٽا ٺاهڻ لاءِ شامل ڪيو ويندو آهي. اهو مڪمل طور تي مصنوعي ۽ جزوي طور تي مصنوعي ڊيٽا ٻنهي جا فائدا آهن.
تنهن ڪري اهو پيش ڪري ٿو مضبوط رازداري تحفظ کي اعلي افاديت سان جڏهن ٻين ٻن جي مقابلي ۾، پر وڌيڪ ميموري ۽ پروسيسنگ وقت جي قيمت تي.
مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جي ٽيڪنالاجي
ڪيترن سالن تائين، مشين جي تيار ڪيل ڊيٽا جو تصور مشهور ٿي چڪو آهي. هاڻي اهو پختو ٿي رهيو آهي.
ھتي ڪجھ ٽيڪنالاجيون آھن جيڪي مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء استعمال ٿيل آھن:
1. تقسيم جي بنياد تي
صورت ۾ ڪو به حقيقي ڊيٽا موجود نه آهي، پر ڊيٽا تجزيه نگار کي مڪمل خيال آهي ته ڊيٽا سيٽ جي ورڇ ڪيئن ظاهر ٿيندي؛ اهي ڪنهن به تقسيم جو بي ترتيب نمونو پيدا ڪري سگھن ٿا، جن ۾ عام، توسيعاتي، چي-اسڪوائر، t، لاگنارمل، ۽ يونيفارم شامل آهن.
ھن طريقي ۾ مصنوعي ڊيٽا جي قدر مختلف ٿي سگھي ٿي، ھڪڙي خاص ڊيٽا جي ماحول بابت تجزيه نگار جي سمجھڻ جي سطح تي منحصر آھي.
2. حقيقي دنيا جي ڊيٽا ڄاڻايل تقسيم ۾
ڪاروبار ان کي پيدا ڪري سگھن ٿا سڃاڻڻ سان بهترين فٽ تقسيم کي ڏنل حقيقي ڊيٽا لاءِ جيڪڏهن حقيقي ڊيٽا موجود آهي.
ڪاروبار استعمال ڪري سگھن ٿا مونٽي ڪارلو طريقي سان ان کي پيدا ڪرڻ لاءِ جيڪڏھن اھي چاھين ٿا حقيقي ڊيٽا کي سڃاتل ورڇ ۾ فٽ ڪرڻ ۽ ورهائڻ جي ماپن کي knowاڻن.
جيتوڻيڪ مونٽي ڪارلو جو طريقو ڪاروبار کي مدد ڪري سگھي ٿو سڀ کان وڏي ميچ کي ڳولڻ ۾، بهترين فٽ ڪمپني جي مصنوعي ڊيٽا جي ضرورتن لاء ڪافي استعمال نه ٿي سگھي.
ڪاروبار ڳولي سگھن ٿا ملازمت واري مشين سکيا جا ماڊل انهن حالتن ۾ تقسيم جي مطابق.
مشين لرننگ ٽيڪنڪ، جيئن فيصلي جا وڻ، تنظيمن کي غير ڪلاسيڪل ڊسٽريبيوشن کي ماڊل ڪرڻ جي قابل بڻائين ٿا، جيڪي ملٽي ماڊل ٿي سگهن ٿيون ۽ تسليم ٿيل تقسيم جي عام ملڪيتن جي کوٽ آهي.
ڪاروبار شايد مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪري سگھن ٿيون جيڪي حقيقي ڊيٽا سان ڳنڍي ٿي هن مشين لرننگ فيٽ ڊسٽريشن کي استعمال ڪندي.
تنهن هوندي به، مشيني سکيا جا ماڊل اوورفٽنگ لاءِ حساس هوندا آهن، جنهن جي ڪري اهي تازي ڊيٽا سان ملائڻ يا مستقبل جي مشاهدي جي اڳڪٿي ڪرڻ ۾ ناڪامياب ٿيندا آهن.
3. ديپ سکيا
گہرے پيداواري ماڊل جهڙوڪ ويريشنل آٽو اينڪوڊر (VAE) ۽ جنريٽو ايڊورسريل نيٽورڪ (GAN) مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪري سگھن ٿا.
متغير آٽو اينڪوڊر
VAE هڪ غير نگراني ٿيل طريقو آهي جنهن ۾ انڪوڊر اصل ڊيٽا سيٽ کي دٻائي ٿو ۽ ڊيڪوڊر ڏانهن ڊيٽا موڪلي ٿو.
ڊيڪوڊر وري پيداوار پيدا ڪري ٿو جيڪو اصل ڊيٽا سيٽ جي نمائندگي ڪري ٿو.
سسٽم کي سيکارڻ ۾ شامل آهي ان پٽ ۽ آئوٽ پٽ ڊيٽا جي وچ ۾ لاڳاپا وڌائڻ.
عام اشتهارداري نيٽورڪ
GAN ماڊل ٻه نيٽ ورڪ، جنريٽر، ۽ تبعيض استعمال ڪندي ماڊل کي ٽريننگ ڪري ٿو.
جنريٽر بي ترتيب نموني ڊيٽا جي هڪ سيٽ مان مصنوعي ڊيٽا سيٽ ٺاهي ٿو.
Discriminator مصنوعي طور تي ٺاهيل ڊيٽا کي اڳئين بيان ڪيل شرطن کي استعمال ڪندي حقيقي ڊيٽا سيٽ سان موازنہ ڪري ٿو.
مصنوعي ڊيٽا فراهم ڪندڙ
بنايل ڊيٽا
هيٺ ذڪر ڪيل پليٽ فارمز ٽيبلر ڊيٽا مان نڪتل مصنوعي ڊيٽا مهيا ڪن ٿا.
اهو جدولن ۾ رکيل حقيقي دنيا جي ڊيٽا کي نقل ڪري ٿو ۽ رويي، پيش گوئي، يا ٽرانزيڪشنل تجزيي لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿو.
- AI لڳايو: اهو هڪ فراهم ڪندڙ آهي هڪ مصنوعي ڊيٽا ٺاهڻ وارو نظام جيڪو استعمال ڪري ٿو جنريٽو ايڊورسريل نيٽورڪ ۽ فرقي رازداري.
- بهتر ڊيٽا: اهو مهيا ڪندڙ آهي رازداري جي حفاظت ڪندڙ مصنوعي ڊيٽا حل لاءِ AI، ڊيٽا شيئرنگ، ۽ پراڊڪٽ ڊولپمينٽ.
- ديپپل: اهو Geminai جو مهيا ڪندڙ آهي، هڪ سسٽم ٺاهڻ لاءِ 'جڙيو' ڊيٽا سيٽون ساڳيون شمارياتي خاصيتن سان اصل ڊيٽا وانگر.
غير منظم ڊيٽا
هيٺ ذڪر ڪيل پليٽ فارمز غير منظم ڊيٽا سان ڪم ڪن ٿا، مصنوعي ڊيٽا سامان ۽ خدمتون مهيا ڪن ٿا تربيتي وژن ۽ تحقيق جي الگورتھم لاءِ.
- ڊيٽاجن: اهو مهيا ڪري ٿو 3D نقلي ٽريننگ ڊيٽا بصري AI سکيا ۽ ترقي لاءِ.
- نيورولابس: Neurolabs هڪ فراهم ڪندڙ آهي هڪ ڪمپيوٽر ويزن مصنوعي ڊيٽا پليٽ فارم.
- متوازي ڊومين: اهو فراهم ڪندڙ آهي هڪ مصنوعي ڊيٽا پليٽ فارم جو خودمختيار نظام ٽريننگ ۽ ٽيسٽ استعمال ڪيسن لاءِ.
- ڪاگناٽا: اهو ADAS ۽ خودمختيار گاڏين جي ڊولپرز لاء هڪ تخليق فراهم ڪندڙ آهي.
- ٽٻرڙو: اهو 3D ماحول ٺاهڻ لاء مصنوعي ڊيٽا APIs مهيا ڪري ٿو.
مسئلن
ان ۾ هڪ ڊگهي تاريخ آهي مصنوعي انٽيليجنس, ۽ جڏهن ته ان ۾ ڪيترائي فائدا آهن، ان ۾ پڻ اهم خاميون آهن جن کي توهان مصنوعي ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ دوران پتو لڳائڻ جي ضرورت آهي.
هتي انهن مان ڪي هي آهن:
- پيچيدگي کي حقيقي ڊيٽا کان مصنوعي ڊيٽا ڏانهن نقل ڪرڻ دوران ڪيتريون ئي غلطيون ٿي سگهن ٿيون.
- ان جي خراب طبيعت ان جي رويي ۾ تعصب جي ڪري ٿي.
- اتي ٿي سگھي ٿو ڪجھ لڪيل خاميون الورورٿمز جي ڪارڪردگيءَ ۾ جيڪي مصنوعي ڊيٽا جي سادي نموني استعمال ڪندي تربيت يافته آھن جيڪي تازو ئي منظر عام تي آيون آھن جڏهن حقيقي ڊيٽا سان معاملو ڪندي.
- حقيقي دنيا جي ڊيٽا مان سڀني لاڳاپيل صفات کي نقل ڪرڻ پيچيده ٿي سگھي ٿو. اهو پڻ ممڪن آهي ته هن آپريشن دوران ڪجهه ضروري پهلوئن کي نظرانداز ڪيو وڃي.
ٿڪل
مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار واضح طور تي ماڻهن جي ڌيان کي ڇڪيندي آهي.
اهو طريقو سڀني ڊيٽا پيدا ڪندڙ ڪيسن لاءِ هڪ-سائيز-فٽ-سڀ جواب نه ٿي سگهي.
ان کان علاوه، ٽيڪنڪ کي AI/ML ذريعي انٽيليجنس جي ضرورت ٿي سگھي ٿي ۽ ان سان لاڳاپيل ڊيٽا ٺاهڻ جي حقيقي دنيا جي پيچيده حالتن کي سنڀالڻ جي قابل ٿي سگھي ٿي، مثالي طور تي ڊيٽا هڪ خاص ڊومين لاءِ موزون.
حالانڪه، اها هڪ جديد ٽيڪنالاجي آهي جيڪا هڪ خلا کي ڀريندي آهي جتي ٻيون رازداري-فعال ٽيڪنالاجيون گهٽ ٿين ٿيون.
اڄ، مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار ڊيٽا ماسڪنگ جي گڏيل وجود جي ضرورت ٿي سگھي ٿي.
مستقبل ۾، ٿي سگهي ٿو ٻنهي جي وچ ۾ وڌيڪ ڪنورجنسي، نتيجي ۾ هڪ وڌيڪ جامع ڊيٽا پيدا ڪرڻ وارو حل.
تبصرن ۾ پنهنجا خيال حصيداري ڪريو!
جواب ڇڏي وڃو