విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
అధునాతన విశ్లేషణలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్లు డేటా ద్వారా ముందుకు సాగుతాయి, అయితే గోప్యత మరియు వ్యాపార విధానాలతో సవాళ్ల కారణంగా విద్యావేత్తలకు ఆ డేటాకు ప్రాప్యత కష్టంగా ఉంటుంది.
సింథటిక్ డేటా, అసలు డేటా చేయలేని మార్గాల్లో భాగస్వామ్యం చేయబడవచ్చు మరియు ఉపయోగించబడవచ్చు, ఇది కొనసాగించడానికి సంభావ్య కొత్త దిశ. అయితే, ఈ కొత్త వ్యూహం ప్రమాదాలు లేదా అప్రయోజనాలు లేకుండా లేదు, కాబట్టి వ్యాపారాలు తమ వనరులను ఎక్కడ మరియు ఎలా ఉపయోగిస్తాయో జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం చాలా ముఖ్యం.
AI యొక్క ప్రస్తుత యుగంలో, డేటా కొత్త నూనె అని కూడా మేము చెప్పగలము, అయితే ఎంపిక చేసిన కొద్దిమంది మాత్రమే గుషర్పై కూర్చున్నారు. అందువల్ల, చాలా మంది ప్రజలు తమ స్వంత ఇంధనాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తున్నారు, ఇది సరసమైనది మరియు సమర్థవంతమైనది. దీనిని సింథటిక్ డేటా అంటారు.
ఈ పోస్ట్లో, సింథటిక్ డేటాను మేము వివరంగా పరిశీలిస్తాము—మీరు దీన్ని ఎందుకు ఉపయోగించాలి, దానిని ఎలా ఉత్పత్తి చేయాలి, అసలు డేటా నుండి ఏది భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇది ఏ వినియోగ సందర్భాలలో ఉపయోగపడుతుంది మరియు మరెన్నో.
కాబట్టి, సింథటిక్ డేటా అంటే ఏమిటి?
నాణ్యత, సంఖ్య లేదా వైవిధ్యం పరంగా నిజమైన డేటా సెట్లు సరిపోనప్పుడు, నిజమైన చారిత్రక డేటా స్థానంలో AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించవచ్చు.
ఇప్పటికే ఉన్న డేటా వ్యాపార అవసరాలను తీర్చనప్పుడు లేదా అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించినప్పుడు గోప్యతా ప్రమాదాలను కలిగి ఉన్నప్పుడు యంత్ర అభ్యాసం మోడల్స్, టెస్ట్ సాఫ్ట్వేర్ లేదా ఇలాంటివి, సింథటిక్ డేటా కార్పొరేట్ AI ప్రయత్నాలకు ముఖ్యమైన సాధనం.
సరళంగా చెప్పాలంటే, వాస్తవ డేటా స్థానంలో సింథటిక్ డేటా తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది. మరింత ఖచ్చితంగా, ఇది కృత్రిమంగా ట్యాగ్ చేయబడిన మరియు అనుకరణలు లేదా కంప్యూటర్ అల్గారిథమ్ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా.
సింథటిక్ డేటా అనేది వాస్తవ సంఘటనల ఫలితంగా కాకుండా కృత్రిమంగా కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ ద్వారా సృష్టించబడిన సమాచారం. కంపెనీలు అన్ని వినియోగం మరియు అంచు పరిస్థితులను కవర్ చేయడానికి, డేటా సేకరణ ఖర్చును తగ్గించడానికి లేదా గోప్యతా నిబంధనలను సంతృప్తి పరచడానికి వారి శిక్షణ డేటాకు సింథటిక్ డేటాను జోడించవచ్చు.
క్లౌడ్ వంటి ప్రాసెసింగ్ పవర్ మరియు డేటా నిల్వ పద్ధతుల్లో మెరుగుదలల కారణంగా కృత్రిమ డేటా ఇప్పుడు గతంలో కంటే మరింత అందుబాటులోకి వచ్చింది. సింథటిక్ డేటా అనేది తుది వినియోగదారులందరికీ మరింత ప్రయోజనకరంగా ఉండే AI సొల్యూషన్ల సృష్టిని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఇది నిస్సందేహంగా మంచి అభివృద్ధి.
సింథటిక్ డేటా ఎంత ముఖ్యమైనది మరియు మీరు దానిని ఎందుకు ఉపయోగించాలి?
AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు, డెవలపర్లకు ఖచ్చితమైన లేబులింగ్తో కూడిన భారీ డేటాసెట్లు తరచుగా అవసరమవుతాయి. మరింత వైవిధ్యమైన డేటాతో బోధించినప్పుడు, నరాల నెట్వర్క్ మరింత ఖచ్చితంగా అమలు చేయండి.
వందల లేదా మిలియన్ల ఐటెమ్లను కలిగి ఉన్న ఈ భారీ డేటాసెట్లను సేకరించడం మరియు లేబుల్ చేయడం, అయితే, అసమంజసంగా సమయం మరియు డబ్బు ఖర్చు అవుతుంది. సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా శిక్షణ డేటాను ఉత్పత్తి చేసే ధరను బాగా తగ్గించవచ్చు. ఉదాహరణకు, కృత్రిమంగా సృష్టించినట్లయితే, శిక్షణ చిత్రం నుండి కొనుగోలు చేసినప్పుడు $5 ఖర్చవుతుంది డేటా లేబులింగ్ ప్రొవైడర్ కేవలం $0.05 ఖర్చవుతుంది.
సింథటిక్ డేటా వాస్తవ ప్రపంచం నుండి ఉత్పన్నమయ్యే సంభావ్య సున్నితమైన డేటాకు సంబంధించిన గోప్యతా సమస్యలను తగ్గించగలదు, అదే సమయంలో ఖర్చులను కూడా తగ్గిస్తుంది.
వాస్తవ ప్రపంచం గురించి వాస్తవాల యొక్క పూర్తి స్పెక్ట్రమ్ను ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించలేని నిజమైన డేటాతో పోల్చితే, ఇది పక్షపాతాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడవచ్చు. ఆమోదయోగ్యమైన అవకాశాలను సూచించే అసాధారణ సంఘటనలను అందించడం ద్వారా చట్టబద్ధమైన డేటా నుండి పొందడం సవాలుగా ఉండవచ్చు, సింథటిక్ డేటా ఎక్కువ వైవిధ్యాన్ని అందిస్తుంది.
దిగువ జాబితా చేయబడిన కారణాల వల్ల సింథటిక్ డేటా మీ ప్రాజెక్ట్కు అద్భుతంగా సరిపోతుంది:
1. మోడల్ యొక్క దృఢత్వం
దీన్ని పొందాల్సిన అవసరం లేకుండా, మీ మోడల్ల కోసం మరింత వైవిధ్యమైన డేటాను యాక్సెస్ చేయండి. సింథటిక్ డేటాతో, మీరు మీ మోడల్కు వివిధ రకాల జుట్టు కత్తిరింపులు, ముఖ వెంట్రుకలు, అద్దాలు, తల భంగిమలు మొదలైన వాటితో పాటు, అలాగే స్కిన్ టోన్, జాతి లక్షణాలు, ఎముకల నిర్మాణం, చిన్న చిన్న మచ్చలు మరియు ఇతర లక్షణాలతో ఒకే వ్యక్తి యొక్క వేరియంట్లను ఉపయోగించి ప్రత్యేక శిక్షణ పొందవచ్చు. ముఖాలు మరియు దానిని బలోపేతం చేయండి.
2. ఎడ్జ్ కేసులు పరిగణనలోకి తీసుకోబడతాయి
సమతుల్యం డేటాసెట్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా ప్రాధాన్యతనిస్తుంది అల్గోరిథంలు. ముఖాన్ని గుర్తించే మా ఉదాహరణను తిరిగి ఆలోచించండి. వారి నమూనాల ఖచ్చితత్వం మెరుగుపడి ఉండేది (వాస్తవానికి, ఈ వ్యాపారాలలో కొన్ని ఇలా చేశాయి), మరియు వారు తమ డేటా ఖాళీలను పూరించడానికి ముదురు రంగు చర్మం గల ముఖాల యొక్క సింథటిక్ డేటాను రూపొందించినట్లయితే వారు మరింత నైతిక నమూనాను రూపొందించారు. సింథటిక్ డేటా సహాయంతో డేటా కొరత లేదా ఉనికిలో లేని ఎడ్జ్ కేసులతో సహా అన్ని వినియోగ కేసులను బృందాలు కవర్ చేయగలవు.
3. ఇది "అసలు" డేటా కంటే త్వరగా పొందవచ్చు
బృందాలు భారీ మొత్తంలో సింథటిక్ డేటాను త్వరగా ఉత్పత్తి చేయగలవు. నిజ జీవిత డేటా చెదురుమదురు సంఘటనలపై ఆధారపడి ఉన్నప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. స్వీయ డ్రైవింగ్ కారు కోసం డేటాను సేకరిస్తున్నప్పుడు తీవ్రమైన రహదారి పరిస్థితులపై తగినంత వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాను పొందడం బృందాలకు కష్టంగా ఉండవచ్చు, ఉదాహరణకు, వారి అరుదైన కారణంగా. శ్రమతో కూడిన ఉల్లేఖన ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి, డేటా శాస్త్రవేత్తలు సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయబడినప్పుడు స్వయంచాలకంగా లేబుల్ చేయడానికి అల్గారిథమ్లను ఉంచవచ్చు.
4. ఇది వినియోగదారు గోప్యతా సమాచారాన్ని సురక్షితం చేస్తుంది
వ్యాపారం మరియు డేటా రకాన్ని బట్టి సున్నితమైన డేటాను హ్యాండిల్ చేస్తున్నప్పుడు కంపెనీలు భద్రతా సమస్యలను కలిగి ఉండవచ్చు. వ్యక్తిగత ఆరోగ్య సమాచారం (PHI), ఉదాహరణకు, ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమలోని ఇన్పేషెంట్ డేటాలో తరచుగా చేర్చబడుతుంది మరియు అత్యంత భద్రతతో నిర్వహించబడాలి.
సింథటిక్ డేటాలో అసలు వ్యక్తుల గురించిన సమాచారం ఉండదు కాబట్టి, గోప్యతా సమస్యలు తగ్గుతాయి. మీ బృందం నిర్దిష్ట డేటా గోప్యతా చట్టాలకు కట్టుబడి ఉండాలంటే సింథటిక్ డేటాను ప్రత్యామ్నాయంగా ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
రియల్ డేటా Vs సింథటిక్ డేటా
వాస్తవ ప్రపంచంలో, నిజమైన డేటా పొందబడుతుంది లేదా కొలుస్తారు. ఎవరైనా స్మార్ట్ఫోన్, ల్యాప్టాప్ లేదా కంప్యూటర్ను ఉపయోగించినప్పుడు, చేతి గడియారాన్ని ధరించినప్పుడు, వెబ్సైట్ను యాక్సెస్ చేసినప్పుడు లేదా ఆన్లైన్ లావాదేవీ చేసినప్పుడు, ఈ రకమైన డేటా తక్షణమే రూపొందించబడుతుంది.
అదనంగా, నిజమైన డేటా (ఆన్లైన్ మరియు ఆఫ్లైన్) అందించడానికి సర్వేలను ఉపయోగించవచ్చు. డిజిటల్ సెట్టింగ్లు సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. వాస్తవ-ప్రపంచ సంఘటనల నుండి తీసుకోని భాగాన్ని మినహాయించి, ప్రాథమిక లక్షణాల పరంగా వాస్తవ డేటాను విజయవంతంగా అనుకరించే విధంగా సింథటిక్ డేటా సృష్టించబడుతుంది.
వాస్తవ డేటాకు ప్రత్యామ్నాయంగా సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించాలనే ఆలోచన చాలా ఆశాజనకంగా ఉంది, ఎందుకంటే ఇది అందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది మెషిన్ లెర్నింగ్ శిక్షణ డేటా నమూనాలు అవసరం. కానీ అది ఖచ్చితంగా కాదు కృత్రిమ మేధస్సు వాస్తవ ప్రపంచంలో తలెత్తే ప్రతి సమస్యను పరిష్కరించగలదు.
కేసులు వాడండి
మోడల్ శిక్షణ, మోడల్ ధ్రువీకరణ మరియు కొత్త ఉత్పత్తుల పరీక్షలతో సహా వివిధ వాణిజ్య ప్రయోజనాల కోసం సింథటిక్ డేటా ఉపయోగపడుతుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్కి దాని అప్లికేషన్లో దారితీసిన కొన్ని రంగాలను మేము జాబితా చేస్తాము:
1. హెల్త్కేర్
దాని డేటా యొక్క సున్నితత్వం దృష్ట్యా, సింథటిక్ డేటా వినియోగానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగం బాగా సరిపోతుంది. సింథటిక్ డేటా ఉనికిలో ఉన్న ప్రతి రకమైన రోగి యొక్క శరీరధర్మాలను రికార్డ్ చేయడానికి బృందాలచే ఉపయోగించబడుతుంది, తద్వారా అనారోగ్యాలను త్వరగా మరియు మరింత ఖచ్చితమైన రోగనిర్ధారణలో సహాయపడుతుంది.
Google యొక్క మెలనోమా డిటెక్షన్ మోడల్ దీనికి ఒక చమత్కారమైన ఉదాహరణగా చెప్పవచ్చు, ఎందుకంటే ఇది ముదురు చర్మపు టోన్లను కలిగి ఉన్న వ్యక్తుల సింథటిక్ డేటాను కలిగి ఉంటుంది (క్లినికల్ డేటా యొక్క ప్రాంతం విచారకరంగా ఉంది) అన్ని చర్మ రకాల కోసం సమర్థవంతంగా పని చేసే సామర్థ్యాన్ని మోడల్కు అందిస్తుంది.
2. ఆటోమొబైల్స్
పనితీరును అంచనా వేయడానికి స్వీయ-డ్రైవింగ్ ఆటోమొబైల్లను రూపొందించే కంపెనీలు సిమ్యులేటర్లను తరచుగా ఉపయోగిస్తాయి. వాతావరణం కఠినంగా ఉన్నప్పుడు, ఉదాహరణకు, నిజమైన రహదారి డేటాను సేకరించడం ప్రమాదకరం లేదా కష్టం కావచ్చు.
రోడ్లపై వాస్తవ ఆటోమొబైల్స్తో ప్రత్యక్ష పరీక్షలపై ఆధారపడటం సాధారణంగా మంచిది కాదు, ఎందుకంటే వివిధ డ్రైవింగ్ పరిస్థితులన్నింటిలో పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి చాలా వేరియబుల్స్ ఉన్నాయి.
3. డేటా యొక్క పోర్టబిలిటీ
వారి శిక్షణ డేటాను ఇతరులతో పంచుకోవడానికి, సంస్థలకు విశ్వసనీయమైన మరియు సురక్షితమైన పద్ధతులు అవసరం. డేటాసెట్ను పబ్లిక్ చేయడానికి ముందు వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారాన్ని (PII) దాచడం అనేది సింథటిక్ డేటా కోసం మరొక ఆసక్తికరమైన అప్లికేషన్. సైంటిఫిక్ రీసెర్చ్ డేటాసెట్లు, మెడికల్ డేటా, సోషియోలాజికల్ డేటా మరియు PIIని కలిగి ఉండే ఇతర ఫీల్డ్ల మార్పిడిని గోప్యతను కాపాడే సింథటిక్ డేటాగా సూచిస్తారు.
4. సెక్యూరిటీ
సింథటిక్ డేటా కారణంగా సంస్థలు మరింత సురక్షితంగా ఉంటాయి. మా ముఖ గుర్తింపు ఉదాహరణకి సంబంధించి, కల్పిత ఫోటోలు లేదా వీడియోలను వివరించే “డీప్ ఫేక్లు” అనే పదబంధం మీకు తెలిసి ఉండవచ్చు. వ్యాపారాలు తమ స్వంత ముఖ గుర్తింపు మరియు భద్రతా వ్యవస్థలను పరీక్షించుకోవడానికి డీప్ ఫేక్లను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. మోడళ్లకు మరింత త్వరగా మరియు తక్కువ ధరతో శిక్షణ ఇవ్వడానికి వీడియో నిఘాలో సింథటిక్ డేటా ఉపయోగించబడుతుంది.
సింథటిక్ డేటా మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్
దృఢమైన మరియు నమ్మదగిన మోడల్ను రూపొందించడానికి, మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లకు ప్రాసెస్ చేయడానికి గణనీయమైన డేటా అవసరం. సింథటిక్ డేటా లేనప్పుడు, ఇంత పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేయడం సవాలుగా ఉంటుంది.
కంప్యూటర్ విజన్ లేదా ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి డొమైన్లలో, ప్రారంభ సింథటిక్ డేటా అభివృద్ధి ద్వారా మోడల్ల అభివృద్ధి సులభతరం చేయబడుతుంది, ఇది చాలా ముఖ్యమైనది. పిక్చర్ రికగ్నిషన్ రంగంలో ఒక కొత్త అభివృద్ధి జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్ల (GANs) ఉపయోగం. సాధారణంగా రెండు నెట్వర్క్లను కలిగి ఉంటుంది: ఒక జనరేటర్ మరియు డిస్క్రిమినేటర్.
వివక్షత నెట్వర్క్ అసలైన ఫోటోలను నకిలీ వాటి నుండి వేరు చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నప్పటికీ, వాస్తవ-ప్రపంచ చిత్రాలకు సారూప్యమైన సింథటిక్ చిత్రాలను రూపొందించడానికి జనరేటర్ నెట్వర్క్ పనిచేస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్లో, GANలు న్యూరల్ నెట్వర్క్ కుటుంబం యొక్క ఉపసమితి, ఇక్కడ రెండు నెట్వర్క్లు కొత్త నోడ్లు మరియు లేయర్లను జోడించడం ద్వారా నిరంతరం నేర్చుకుంటాయి మరియు అభివృద్ధి చెందుతాయి.
సింథటిక్ డేటాను క్రియేట్ చేస్తున్నప్పుడు, మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి అవసరమైన డేటా యొక్క పర్యావరణం మరియు రకాన్ని మార్చడానికి మీకు ఎంపిక ఉంటుంది. సింథటిక్ డేటా కోసం ఖచ్చితత్వాన్ని బలమైన స్కోర్తో సులభంగా సాధించవచ్చు, లేబుల్ చేయబడిన నిజ-సమయ డేటా కోసం ఖచ్చితత్వం అప్పుడప్పుడు చాలా ఖరీదైనది.
మీరు సింథటిక్ డేటాను ఎలా రూపొందించగలరు?
సింథటిక్ డేటా సేకరణను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే విధానాలు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:
గణాంక పంపిణీ ఆధారంగా
ఈ సందర్భంలో ఉపయోగించిన వ్యూహం ఏమిటంటే, పంపిణీ నుండి సంఖ్యలను తీసుకోవడం లేదా పోల్చదగినదిగా కనిపించే తప్పుడు డేటాను సృష్టించడం కోసం వాస్తవ గణాంక పంపిణీలను చూడటం. కొన్ని పరిస్థితులలో నిజమైన డేటా పూర్తిగా లేకపోవచ్చు.
ఒక డేటా సైంటిస్ట్ వాస్తవ డేటాలోని గణాంక పంపిణీపై లోతైన అవగాహన కలిగి ఉంటే, ఏదైనా పంపిణీ యొక్క యాదృచ్ఛిక నమూనాను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్ను రూపొందించవచ్చు. సాధారణ పంపిణీ, ఘాతాంక పంపిణీ, చి-స్క్వేర్ పంపిణీ, లాగ్నార్మల్ పంపిణీ మరియు మరిన్ని వీటిని చేయడానికి ఉపయోగించే గణాంక సంభావ్యత పంపిణీలకు కొన్ని ఉదాహరణలు.
శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వంపై డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క అనుభవం స్థాయి గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
మోడల్ ఆధారంగా
ఈ టెక్నిక్ యాదృచ్ఛిక డేటాను రూపొందించడానికి ఆ మోడల్ను ఉపయోగించే ముందు గమనించిన ప్రవర్తనకు సంబంధించిన నమూనాను రూపొందిస్తుంది. సారాంశంలో, ఇది తెలిసిన పంపిణీ నుండి డేటాకు నిజమైన డేటాను అమర్చడం. నకిలీ డేటాను సృష్టించడానికి మోంటే కార్లో విధానాన్ని కార్పొరేషన్లు ఉపయోగించవచ్చు.
అదనంగా, పంపిణీలను ఉపయోగించి కూడా అమర్చవచ్చు యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు నిర్ణయ వృక్షాలు వంటివి. డేటా శాస్త్రవేత్తలు నిర్ణయ వృక్షాలు సాధారణంగా వాటి సరళత మరియు లోతు విస్తరణ కారణంగా అతిగా సరిపోతాయి కాబట్టి, సూచనపై శ్రద్ధ వహించాలి.
లోతైన అభ్యాసంతో
డీప్ లెర్నింగ్ వేరియేషనల్ ఆటోఎన్కోడర్ (VAE) లేదా జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్ (GAN) మోడల్లను ఉపయోగించే మోడల్లు సింథటిక్ డేటాను రూపొందించడానికి రెండు మార్గాలు. పర్యవేక్షించబడని యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు VAEలను కలిగి ఉంటాయి.
అవి అసలైన డేటాను కుదించే మరియు కుదించే ఎన్కోడర్లతో రూపొందించబడ్డాయి మరియు నిజమైన డేటా యొక్క ప్రాతినిధ్యాన్ని అందించడానికి ఈ డేటాను పరిశీలించే డీకోడర్లు. ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ డేటాను వీలైనంత ఒకేలా ఉంచడం VAE యొక్క ప్రాథమిక లక్ష్యం. రెండు వ్యతిరేక నాడీ నెట్వర్క్లు GAN నమూనాలు మరియు వ్యతిరేక నెట్వర్క్లు.
జనరేటర్ నెట్వర్క్ అని పిలువబడే మొదటి నెట్వర్క్ నకిలీ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది. డేటాసెట్ మోసపూరితమైనదా కాదా అని గుర్తించే ప్రయత్నంలో వివక్షత నెట్వర్క్, రెండవ నెట్వర్క్, సృష్టించిన సింథటిక్ డేటాను వాస్తవ డేటాతో పోల్చడం ద్వారా పనిచేస్తుంది. బూటకపు డేటాసెట్ను కనుగొన్నప్పుడు వివక్షత జనరేటర్ను హెచ్చరిస్తుంది.
డిస్క్రిమినేటర్కు అందించిన కింది బ్యాచ్ డేటా జనరేటర్ ద్వారా సవరించబడుతుంది. ఫలితంగా, బోగస్ డేటాసెట్లను గుర్తించడంలో వివక్షత కాలక్రమేణా మెరుగవుతుంది. ఈ రకమైన మోడల్ తరచుగా ఆర్థిక రంగంలో మోసం గుర్తింపు కోసం అలాగే మెడికల్ ఇమేజింగ్ కోసం హెల్త్కేర్ సెక్టార్లో ఉపయోగించబడుతుంది.
డేటా ఆగ్మెంటేషన్ అనేది డేటా సైంటిస్టులు మరింత డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించే ఒక భిన్నమైన పద్ధతి. ఇది నకిలీ డేటాతో తప్పుగా భావించకూడదు. సరళంగా చెప్పాలంటే, డేటా ఆగ్మెంటేషన్ అనేది ఇప్పటికే ఉన్న నిజమైన డేటాసెట్కి కొత్త డేటాను జోడించే చర్య.
ఒకే చిత్రం నుండి అనేక చిత్రాలను సృష్టించడం, ఉదాహరణకు, ఓరియంటేషన్, ప్రకాశం, మాగ్నిఫికేషన్ మరియు మరిన్నింటిని సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా. కొన్నిసార్లు, వ్యక్తిగత సమాచారం మాత్రమే మిగిలి ఉన్న వాస్తవ డేటా సెట్ ఉపయోగించబడుతుంది. డేటా అనామైజేషన్ అంటే ఇదే, మరియు అటువంటి డేటా యొక్క సమితి కూడా సింథటిక్ డేటాగా పరిగణించబడదు.
సింథటిక్ డేటా యొక్క సవాళ్లు & పరిమితులు
డేటా సైన్స్ కార్యకలాపాలతో సంస్థలకు సహాయపడే సింథటిక్ డేటా వివిధ ప్రయోజనాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, దీనికి కొన్ని పరిమితులు కూడా ఉన్నాయి:
- డేటా విశ్వసనీయత: ప్రతి మెషీన్ లెర్నింగ్/డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్ అది ఫీడ్ చేయబడిన డేటా అంత మంచిదని అందరికీ తెలుసు. ఈ సందర్భంలో సింథటిక్ డేటా నాణ్యత ఇన్పుట్ డేటా నాణ్యతకు మరియు డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించే మోడల్తో బలంగా సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. సోర్స్ డేటాలో ఎటువంటి పక్షపాతాలు లేవని నిర్ధారించుకోవడం చాలా కీలకం, ఎందుకంటే ఇవి సింథటిక్ డేటాలో చాలా స్పష్టంగా ప్రతిబింబిస్తాయి. ఇంకా, ఏదైనా భవిష్య సూచనలు చేసే ముందు, డేటా నాణ్యతను నిర్ధారించి, ధృవీకరించాలి.
- జ్ఞానం, కృషి మరియు సమయం అవసరం: సింథటిక్ డేటాను సృష్టించడం అనేది నిజమైన డేటాను సృష్టించడం కంటే సరళమైనది మరియు తక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నది అయినప్పటికీ, దీనికి కొంత జ్ఞానం, సమయం మరియు కృషి అవసరం.
- క్రమరాహిత్యాలు: వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా యొక్క ఖచ్చితమైన ప్రతిరూపం సాధ్యం కాదు; సింథటిక్ డేటా దానిని అంచనా వేయగలదు. అందువల్ల, వాస్తవ డేటాలో ఉన్న కొన్ని అవుట్లయర్లు సింథటిక్ డేటా ద్వారా కవర్ చేయబడకపోవచ్చు. సాధారణ డేటా కంటే డేటా క్రమరాహిత్యాలు చాలా ముఖ్యమైనవి.
- ఉత్పత్తిని నియంత్రించడం మరియు నాణ్యతను నిర్ధారించడం: సింథటిక్ డేటా వాస్తవ ప్రపంచ డేటాను ప్రతిరూపం చేయడానికి ఉద్దేశించబడింది. డేటా మాన్యువల్ వెరిఫికేషన్ తప్పనిసరి అవుతుంది. ఆల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి స్వయంచాలకంగా సృష్టించబడిన సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్ల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్/డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్లలో చేర్చడానికి ముందు డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరించడం చాలా అవసరం.
- వినియోగదారు అభిప్రాయం: సింథటిక్ డేటా అనేది ఒక నవల కాన్సెప్ట్ అయినందున, దానితో చేసిన సూచనలను అందరూ నమ్మడానికి సిద్ధంగా ఉండరు. వినియోగదారు ఆమోదయోగ్యతను పెంచడానికి, సింథటిక్ డేటా యొక్క యుటిలిటీ గురించి జ్ఞానాన్ని పెంచుకోవడం మొదట అవసరం అని ఇది సూచిస్తుంది.
భవిష్యత్తు
గత దశాబ్దంలో సింథటిక్ డేటా వినియోగం అనూహ్యంగా పెరిగింది. ఇది కంపెనీల సమయాన్ని మరియు డబ్బును ఆదా చేసినప్పటికీ, దాని లోపాలు లేకుండా కాదు. ఇది వాస్తవ డేటాలో సహజంగా సంభవించే అవుట్లయర్లను కలిగి లేదు మరియు కొన్ని మోడళ్లలో ఖచ్చితత్వానికి కీలకం.
సింథటిక్ డేటా యొక్క నాణ్యత తరచుగా సృష్టి కోసం ఉపయోగించే ఇన్పుట్ డేటాపై ఆధారపడి ఉంటుందని కూడా గమనించాలి; ఇన్పుట్ డేటాలోని పక్షపాతాలు సింథటిక్ డేటాలోకి త్వరగా వ్యాప్తి చెందుతాయి, కాబట్టి అధిక-నాణ్యత డేటాను ప్రారంభ బిందువుగా ఎంచుకోవడం ఎక్కువగా ఉండకూడదు.
చివరగా, వ్యత్యాసాలు ప్రవేశపెట్టబడలేదని ధృవీకరించడానికి మానవ-ఉల్లేఖన వాస్తవ డేటాతో సింథటిక్ డేటాను పోల్చడంతోపాటు, దీనికి మరింత అవుట్పుట్ నియంత్రణ అవసరం. ఈ అడ్డంకులు ఉన్నప్పటికీ, సింథటిక్ డేటా ఒక మంచి ఫీల్డ్గా మిగిలిపోయింది.
వాస్తవ ప్రపంచ డేటా అందుబాటులో లేనప్పుడు కూడా నవల AI పరిష్కారాలను రూపొందించడంలో ఇది మాకు సహాయపడుతుంది. చాలా ముఖ్యమైనది, ఇది మరింత కలుపుకొని మరియు వారి తుది వినియోగదారుల వైవిధ్యాన్ని సూచించే ఉత్పత్తులను నిర్మించడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.
డేటా-ఆధారిత భవిష్యత్తులో, అయితే, సింథటిక్ డేటా అనేది వాస్తవ ప్రపంచ డేటాతో మాత్రమే పూర్తి చేయడం సవాలుగా ఉండే నవల మరియు సృజనాత్మక పనులను నిర్వహించడానికి డేటా శాస్త్రవేత్తలకు సహాయం చేస్తుంది.
ముగింపు
కొన్ని సందర్భాల్లో, సింథటిక్ డేటా వ్యాపారం లేదా సంస్థలో డేటా లోటు లేదా సంబంధిత డేటా లేకపోవడాన్ని తగ్గించగలదు. సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడంలో ఏ వ్యూహాలు సహాయపడతాయో మరియు దాని నుండి ఎవరు లాభం పొందవచ్చో కూడా మేము పరిశీలించాము.
మేము సింథటిక్ డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు వచ్చే కొన్ని ఇబ్బందుల గురించి కూడా మాట్లాడాము. వాణిజ్యపరమైన నిర్ణయం తీసుకోవడానికి, నిజమైన డేటా ఎల్లప్పుడూ అనుకూలంగా ఉంటుంది. అయితే, అటువంటి నిజమైన ముడి డేటా విశ్లేషణ కోసం ప్రాప్యత చేయలేనప్పుడు వాస్తవిక డేటా తదుపరి ఉత్తమ ఎంపిక.
అయినప్పటికీ, సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి, డేటా మోడలింగ్పై గట్టి పట్టు ఉన్న డేటా సైంటిస్టులు అవసరమని గుర్తుంచుకోవాలి. నిజమైన డేటా మరియు దాని పరిసరాలను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడం కూడా అవసరం. అందుబాటులో ఉన్నట్లయితే, ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా సాధ్యమయ్యేంత ఖచ్చితమైనదని నిర్ధారించుకోవడానికి ఇది చాలా అవసరం.
సమాధానం ఇవ్వూ