பொருளடக்கம்[மறை][காட்டு]
ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கு உண்மையான தரவு இல்லாத அல்லது ரகசியத்தன்மை அல்லது தனியுரிமைக் கருத்தாய்வு காரணமாக அதைப் பயன்படுத்த முடியாத சூழ்நிலைகளை அடிக்கடி சந்திக்கின்றனர்.
இந்தச் சிக்கலைத் தீர்க்க, உண்மையான தரவுகளுக்கு மாற்றாக செயற்கைத் தரவு உற்பத்தி பயன்படுத்தப்படுகிறது.
அல்காரிதம் சரியாகச் செயல்பட, உண்மையான தரவின் சரியான மாற்றீடு தேவைப்படுகிறது, இது தன்மையிலும் யதார்த்தமாக இருக்க வேண்டும். தனியுரிமையைப் பேணுவதற்கு, சோதனை முறைமைகளுக்கு அல்லது இயந்திரக் கற்றல் வழிமுறைகளுக்கான பயிற்சித் தரவை உருவாக்குவதற்கு நீங்கள் அத்தகைய தரவைப் பயன்படுத்தலாம்.
செயற்கை தரவு உருவாக்கத்தை விரிவாக ஆராய்வோம், AI இன் வயதில் அவை ஏன் முக்கியமானவை என்பதைப் பார்ப்போம்.
செயற்கை தரவு என்றால் என்ன?
செயற்கைத் தரவு என்பது நிஜ உலகத் தரவுகளுக்கு மாற்றாக கணினி உருவகப்படுத்துதல்கள் அல்லது அல்காரிதம்களால் உருவாக்கப்பட்ட சிறுகுறிப்புத் தரவு ஆகும். இது செயற்கை நுண்ணறிவால் உருவாக்கப்பட்ட உண்மையான தரவுகளின் பிரதியாகும்.
மேம்பட்ட AI அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி ஒருவர் தரவு வடிவங்களையும் பரிமாணங்களையும் பயன்படுத்தலாம். அவர்கள் பயிற்சி பெற்றவுடன் அசல் பயிற்சித் தரவைப் புள்ளிவிவர ரீதியாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் வரம்பற்ற அளவிலான செயற்கைத் தரவை உருவாக்க முடியும்.
செயற்கைத் தரவை உருவாக்க எங்களுக்கு உதவும் பல்வேறு அணுகுமுறைகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் உள்ளன, மேலும் நீங்கள் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தலாம்.
தரவு உருவாக்க மென்பொருள் அடிக்கடி தேவைப்படுகிறது:
- தரவுக் களஞ்சியத்தின் மெட்டாடேட்டா, செயற்கைத் தரவு உருவாக்கப்பட வேண்டும்.
- நம்பத்தகுந்த ஆனால் கற்பனையான மதிப்புகளை உருவாக்குவதற்கான நுட்பம். எடுத்துக்காட்டுகளில் மதிப்பு பட்டியல்கள் மற்றும் வழக்கமான வெளிப்பாடுகள் அடங்கும்.
- அனைத்து தரவு உறவுகள் பற்றிய விரிவான விழிப்புணர்வு, தரவுத்தள மட்டத்தில் அறிவிக்கப்பட்டவை மற்றும் பயன்பாட்டுக் குறியீடு மட்டத்தில் கட்டுப்படுத்தப்பட்டவை.
மாதிரியை சரிபார்க்கவும், உண்மையான தரவின் நடத்தை அம்சங்களை மாதிரியால் உருவாக்கப்பட்டவற்றுடன் ஒப்பிடவும் சமமாக அவசியம்.
இந்த கற்பனையான தரவுத்தொகுப்புகள் உண்மையான பொருளின் அனைத்து மதிப்பையும் கொண்டிருக்கின்றன, ஆனால் முக்கியமான தரவு எதுவும் இல்லை. இது ஒரு சுவையான, கலோரி இல்லாத கேக் போன்றது. இது உண்மையான உலகத்தை துல்லியமாக சித்தரிக்கிறது.
இதன் விளைவாக, நிஜ உலகத் தரவை மாற்ற நீங்கள் அதைப் பயன்படுத்தலாம்.
செயற்கை தரவுகளின் முக்கியத்துவம்
செயற்கைத் தரவு சில கோரிக்கைகள் அல்லது சூழ்நிலைகளுக்குப் பொருந்தக்கூடிய பண்புகளைக் கொண்டுள்ளது, இல்லையெனில் நிஜ உலகத் தரவுகளில் கிடைக்காது. சோதனைக்கான தரவு பற்றாக்குறையாக இருக்கும்போது அல்லது தனியுரிமை முதன்மையாக கருதப்படும் போது, அது மீட்புக்கு வரும்.
AI-உருவாக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் மாற்றியமைக்கக்கூடியவை, பாதுகாப்பானவை மற்றும் சேமிக்க, பரிமாற்றம் மற்றும் நிராகரிக்க எளிதானவை. அசல் தரவை துணை அமைப்பதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் தரவு தொகுப்பு நுட்பம் பொருத்தமானது.
இதன் விளைவாக, சோதனைத் தரவு மற்றும் AI பயிற்சித் தரவுகளாகப் பயன்படுத்துவதற்கு இது சிறந்தது.
- ML அடிப்படையிலான Uber மற்றும் கற்பிக்க டெஸ்லா சுய-ஓட்டுநர் ஆட்டோமொபைல்கள்.
- மருத்துவ மற்றும் சுகாதாரத் தொழில்களில், உண்மையான தரவு இல்லாத குறிப்பிட்ட நோய்கள் மற்றும் சூழ்நிலைகளை மதிப்பிடுவதற்கு.
- நிதித் துறையில் மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் பாதுகாப்பு முக்கியமானது. அதைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நீங்கள் புதிய மோசடி நிகழ்வுகளை விசாரிக்கலாம்.
- அமேசான் செயற்கைத் தரவைப் பயன்படுத்தி அலெக்சாவின் மொழி அமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கிறது.
- மோசடி கண்டறிதலை மேம்படுத்த அமெரிக்கன் எக்ஸ்பிரஸ் செயற்கை நிதித் தரவைப் பயன்படுத்துகிறது.
செயற்கை தரவு வகைகள்
அசல் தரவுகளில் பண்புகள் பற்றிய புள்ளிவிவரத் தகவலை வைத்து, முக்கியமான தனிப்பட்ட தகவலை மறைக்கும் நோக்கத்துடன் செயற்கைத் தரவு சீரற்ற முறையில் உருவாக்கப்படுகிறது.
இது முக்கியமாக மூன்று வகையாகும்:
- முழுமையாக செயற்கை தரவு
- பகுதி செயற்கை தரவு
- கலப்பின செயற்கை தரவு
1. முழுமையாக செயற்கை தரவு
இந்தத் தரவு முற்றிலும் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் அசல் தரவு எதுவும் இல்லை.
பொதுவாக, இந்த வகையான தரவு ஜெனரேட்டர் உண்மையான தரவுகளில் உள்ள அம்சங்களின் அடர்த்தி செயல்பாடுகளை அடையாளம் கண்டு அவற்றின் அளவுருக்களை மதிப்பிடும். பின்னர், கணிக்கப்பட்ட அடர்த்தி செயல்பாடுகளிலிருந்து, தனியுரிமை-பாதுகாக்கப்பட்ட தொடர்கள் ஒவ்வொரு அம்சத்திற்கும் சீரற்ற முறையில் உருவாக்கப்படுகின்றன.
உண்மையான தரவின் சில குணாதிசயங்களை மாற்றுவதற்குத் தேர்வுசெய்தால், இந்த அம்சங்களின் பாதுகாக்கப்பட்ட தொடர்கள், பாதுகாக்கப்பட்ட மற்றும் உண்மையான தொடர்களை ஒரே வரிசையில் தரவரிசைப்படுத்த, உண்மையான தரவின் மீதமுள்ள அம்சங்களுடன் வரைபடமாக்கப்படும்.
பூட்ஸ்ட்ராப் நுட்பங்கள் மற்றும் பல இம்ப்யூட்டேஷன்கள் முற்றிலும் செயற்கைத் தரவை உருவாக்குவதற்கான இரண்டு பாரம்பரிய முறைகள்.
தரவு முற்றிலும் செயற்கையானது மற்றும் உண்மையான தரவு இல்லை என்பதால், இந்த உத்தியானது தரவின் உண்மைத்தன்மையை நம்பி சிறந்த தனியுரிமை பாதுகாப்பை வழங்குகிறது.
2. பகுதி செயற்கை தரவு
இந்தத் தரவு சில முக்கிய அம்சங்களின் மதிப்புகளை மாற்றுவதற்கு செயற்கை மதிப்புகளை மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது.
இந்த சூழ்நிலையில், வெளிப்பாட்டின் கணிசமான ஆபத்து இருந்தால் மட்டுமே உண்மையான மதிப்புகள் மாற்றப்படும். புதிதாக உருவாக்கப்பட்ட தரவின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க இந்த மாற்றம் செய்யப்படுகிறது.
பகுதியளவிலான செயற்கைத் தரவை உருவாக்க, பல முறைமை மற்றும் மாதிரி அடிப்படையிலான அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நிஜ உலகத் தரவுகளில் விடுபட்ட மதிப்புகளை நிரப்பவும் இந்த முறைகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.
3. கலப்பின செயற்கை தரவு
கலப்பின செயற்கைத் தரவு உண்மையான மற்றும் போலி தரவு இரண்டையும் உள்ளடக்கியது.
உண்மையான தரவுகளின் ஒவ்வொரு சீரற்ற பதிவிற்கும் அதில் உள்ள ஒரு பதிவு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது, பின்னர் இரண்டும் கலப்பின தரவை உருவாக்க இணைக்கப்படுகின்றன. இது முற்றிலும் செயற்கை மற்றும் ஓரளவு செயற்கை தரவுகளின் நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளது.
எனவே மற்ற இரண்டோடு ஒப்பிடும் போது அதிக பயன்பாட்டுடன் வலுவான தனியுரிமை பாதுகாப்பை வழங்குகிறது, ஆனால் அதிக நினைவகம் மற்றும் செயலாக்க நேர செலவில்.
செயற்கை தரவு உருவாக்கத்தின் நுட்பங்கள்
பல ஆண்டுகளாக, இயந்திரத்தால் வடிவமைக்கப்பட்ட தரவு என்ற கருத்து பிரபலமாக உள்ளது. இப்போது அது முதிர்ச்சியடைந்து வருகிறது.
செயற்கைத் தரவை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் சில நுட்பங்கள் இங்கே:
1. விநியோகத்தின் அடிப்படையில்
உண்மையான தரவு இல்லை என்றால், தரவுப் பகுப்பாய்வாளர் தரவுத்தொகுப்பு விநியோகம் எவ்வாறு தோன்றும் என்பது பற்றிய முழுமையான யோசனை உள்ளது; அவை இயல்பான, அதிவேக, சி-சதுரம், t, lognormal மற்றும் யூனிஃபார்ம் உட்பட எந்த விநியோகத்தின் சீரற்ற மாதிரியை உருவாக்க முடியும்.
இந்த முறையில் செயற்கைத் தரவின் மதிப்பு, குறிப்பிட்ட தரவுச் சூழலைப் பற்றிய ஆய்வாளரின் புரிதலின் அளவைப் பொறுத்து மாறுபடும்.
2. அறியப்பட்ட விநியோகத்தில் நிஜ உலகத் தரவு
உண்மையான தரவு இருந்தால், கொடுக்கப்பட்ட உண்மையான தரவுக்கான சிறந்த பொருத்தமான விநியோகங்களைக் கண்டறிந்து வணிகங்கள் அதை உருவாக்க முடியும்.
அறியப்பட்ட விநியோகத்தில் உண்மையான தரவைப் பொருத்தவும், விநியோக அளவுருக்களை அறியவும் வணிகங்கள் விரும்பினால், அதைத் தயாரிக்க மான்டே கார்லோ அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தலாம்.
மான்டே கார்லோ அணுகுமுறையானது, கிடைக்கக்கூடிய மிகச் சிறந்த பொருத்தத்தைக் கண்டறிவதில் வணிகங்களுக்கு உதவலாம் என்றாலும், நிறுவனத்தின் செயற்கைத் தரவுத் தேவைகளுக்குச் சிறந்த பொருத்தம் போதுமானதாக இருக்காது.
இந்த சூழ்நிலைகளில் விநியோகங்களுக்கு ஏற்றவாறு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதை வணிகங்கள் ஆராயலாம்.
முடிவெடுக்கும் மரங்கள் போன்ற இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள், நிறுவனங்கள் கிளாசிக்கல் அல்லாத விநியோகங்களை மாதிரியாக்க உதவுகின்றன, அவை பல மாதிரியாக இருக்கலாம் மற்றும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட விநியோகங்களின் பொதுவான பண்புகள் இல்லாமல் இருக்கலாம்.
இந்த இயந்திர கற்றல் பொருத்தப்பட்ட விநியோகத்தைப் பயன்படுத்தி உண்மையான தரவுகளுடன் இணைக்கும் செயற்கைத் தரவை வணிகங்கள் உருவாக்கலாம்.
எனினும், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் அதிகப்படியான பொருத்துதலுக்கு ஆளாகிறார்கள், இது புதிய தரவுகளுடன் பொருந்தவோ அல்லது எதிர்கால அவதானிப்புகளைக் கணிக்கவோ தவறிவிடுகிறது.
3. ஆழ்ந்த கற்றல்
மாறுபட்ட ஆட்டோஎன்கோடர் (VAE) மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்ஸரியல் நெட்வொர்க் (GAN) போன்ற ஆழமான உருவாக்க மாதிரிகள் செயற்கைத் தரவை உருவாக்க முடியும்.
மாறுபட்ட ஆட்டோஎன்கோடர்
VAE என்பது மேற்பார்வை செய்யப்படாத அணுகுமுறையாகும், இதில் குறியாக்கி அசல் தரவுத்தொகுப்பை சுருக்கி, குறிவிலக்கிக்கு தரவை அனுப்புகிறது.
டிகோடர் அசல் தரவுத்தொகுப்பின் பிரதிநிதித்துவமான வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது.
கணினியை கற்பிப்பது உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டு தரவுகளுக்கு இடையேயான தொடர்பை அதிகப்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது.
ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்ஸரியல் நெட்வொர்க்
GAN மாதிரியானது ஜெனரேட்டர் மற்றும் பாரபட்சமான இரண்டு நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரியை மீண்டும் மீண்டும் பயிற்றுவிக்கிறது.
ஜெனரேட்டர் சீரற்ற மாதிரி தரவுகளின் தொகுப்பிலிருந்து செயற்கை தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறது.
பாரபட்சம் செய்பவர் செயற்கையாக உருவாக்கப்பட்ட தரவை முன் வரையறுக்கப்பட்ட நிபந்தனைகளைப் பயன்படுத்தி உண்மையான தரவுத்தொகுப்புடன் ஒப்பிடுகிறார்.
செயற்கை தரவு வழங்குநர்கள்
கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு
கீழே குறிப்பிடப்பட்டுள்ள தளங்கள் அட்டவணை தரவுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட செயற்கைத் தரவை வழங்குகின்றன.
இது அட்டவணையில் வைக்கப்பட்டுள்ள நிஜ உலகத் தரவை பிரதிபலிக்கிறது மற்றும் நடத்தை, முன்கணிப்பு அல்லது பரிவர்த்தனை பகுப்பாய்வுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம்.
- AI ஐ நிறுவவும்: இது ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்ஸரியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் வேறுபட்ட தனியுரிமையைப் பயன்படுத்தும் செயற்கை தரவு உருவாக்கும் அமைப்பின் வழங்குநராகும்.
- சிறந்த தரவு: இது AI, தரவு பகிர்வு மற்றும் தயாரிப்பு மேம்பாட்டிற்கான தனியுரிமை-பாதுகாப்பு செயற்கை தரவு தீர்வை வழங்குபவர்.
- திவேபலே: இது Geminai இன் வழங்குநராகும், இது அசல் தரவுகளின் அதே புள்ளிவிவர அம்சங்களுடன் 'இரட்டை' தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்கும் அமைப்பாகும்.
கட்டமைக்கப்படாத தரவு
கீழே குறிப்பிடப்பட்டுள்ள தளங்கள் கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளுடன் இயங்குகின்றன, பார்வை மற்றும் உளவு வழிமுறைகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான செயற்கை தரவு பொருட்கள் மற்றும் சேவைகளை வழங்குகின்றன.
- தரவு: இது விஷுவல் AI கற்றல் மற்றும் மேம்பாட்டிற்கான 3D உருவகப்படுத்தப்பட்ட பயிற்சி தரவை வழங்குகிறது.
- நியூரோலாப்ஸ்: நியூரோலாப்ஸ் என்பது கணினி பார்வை செயற்கை தரவு தளத்தை வழங்குபவர்.
- இணை டொமைன்: இது தன்னாட்சி அமைப்பு பயிற்சி மற்றும் சோதனை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கான செயற்கை தரவு தளத்தை வழங்குபவர்.
- காக்னாட்டா: இது ADAS மற்றும் தன்னாட்சி வாகன டெவலப்பர்களுக்கான சிமுலேஷன் சப்ளையர்.
- பிட்ஃபிராஸ்ட்: இது 3D சூழல்களை உருவாக்க செயற்கை தரவு APIகளை வழங்குகிறது.
சவால்கள்
இதற்கு நீண்ட வரலாறு உண்டு செயற்கை நுண்ணறிவு, மற்றும் இது பல நன்மைகளைக் கொண்டிருந்தாலும், செயற்கைத் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது நீங்கள் கவனிக்க வேண்டிய குறிப்பிடத்தக்க குறைபாடுகளும் உள்ளன.
அவற்றில் சில:
- சிக்கலை உண்மையான தரவுகளிலிருந்து செயற்கைத் தரவுகளுக்கு நகலெடுக்கும்போது நிறைய பிழைகள் இருக்கலாம்.
- அதன் இணக்கமான தன்மை அதன் நடத்தையில் ஒரு சார்புக்கு வழிவகுக்கிறது.
- செயற்கைத் தரவுகளின் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பிரதிநிதித்துவங்களைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்ட அல்காரிதம்களின் செயல்திறனில் சில மறைக்கப்பட்ட குறைபாடுகள் இருக்கலாம், அவை உண்மையான தரவைக் கையாளும் போது சமீபத்தில் வெளிவந்துள்ளன.
- நிஜ உலகத் தரவிலிருந்து தொடர்புடைய அனைத்து பண்புக்கூறுகளையும் பிரதியெடுப்பது சிக்கலாகிவிடும். இந்த செயல்பாடு முழுவதும் சில அத்தியாவசிய அம்சங்கள் கவனிக்கப்படாமல் போகலாம்.
தீர்மானம்
செயற்கைத் தரவுகளின் உற்பத்தி மக்களின் கவனத்தைத் தெளிவாகத் தூண்டுகிறது.
இந்த முறையானது அனைத்து தரவு உருவாக்கும் நிகழ்வுகளுக்கும் ஒரே அளவு பொருந்தக்கூடிய விடையாக இருக்காது.
தவிர, நுட்பத்திற்கு AI/ML வழியாக நுண்ணறிவு தேவைப்படலாம் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட டொமைனுக்கு ஏற்ற தரவு, ஒன்றோடொன்று தொடர்புடைய தரவுகளை உருவாக்கும் நிஜ-உலக சிக்கலான சூழ்நிலைகளைக் கையாள முடியும்.
ஆயினும்கூட, இது ஒரு புதுமையான தொழில்நுட்பமாகும், இது பிற தனியுரிமை-செயல்படுத்தும் தொழில்நுட்பங்கள் குறைவாக இருக்கும் இடைவெளியை நிரப்புகிறது.
இன்று, செயற்கை தரவு உற்பத்திக்கு தரவு மறைக்கும் தன்மை தேவைப்படலாம்.
எதிர்காலத்தில், இரண்டிற்கும் இடையே அதிக ஒருங்கிணைப்பு இருக்கலாம், இதன் விளைவாக மிகவும் விரிவான தரவு உருவாக்கும் தீர்வு கிடைக்கும்.
கருத்துகளில் உங்கள் கருத்துக்களைப் பகிரவும்!
ஒரு பதில் விடவும்