విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
పరిశోధకులు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలు తరచుగా తమ వద్ద వాస్తవ డేటా లేని లేదా గోప్యత లేదా గోప్యతా పరిశీలనల కారణంగా ఉపయోగించలేని పరిస్థితులను ఎదుర్కొంటారు.
ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, నిజమైన డేటాకు ప్రత్యామ్నాయాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి ఉపయోగించబడుతుంది.
అల్గోరిథం సరిగ్గా పని చేయడానికి నిజమైన డేటా యొక్క సరైన భర్తీ అవసరం, ఇది పాత్రలో కూడా వాస్తవికంగా ఉండాలి. మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల కోసం గోప్యతను నిర్వహించడానికి, టెస్టింగ్ సిస్టమ్లను లేదా శిక్షణ డేటాను రూపొందించడానికి అటువంటి డేటాను ఉపయోగించవచ్చు.
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తిని వివరంగా అన్వేషిద్దాం మరియు AI యుగంలో అవి ఎందుకు ముఖ్యమైనవో చూద్దాం.
సింథటిక్ డేటా అంటే ఏమిటి?
సింథటిక్ డేటా అనేది వాస్తవ ప్రపంచ డేటాకు ప్రత్యామ్నాయంగా కంప్యూటర్ అనుకరణలు లేదా అల్గారిథమ్ల ద్వారా రూపొందించబడిన ఉల్లేఖన డేటా. ఇది కృత్రిమ మేధస్సుతో రూపొందించబడిన వాస్తవ డేటా యొక్క ప్రతిరూపం.
అధునాతన AI అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి ఒకరు డేటా నమూనాలు మరియు కొలతలు ఉపయోగించవచ్చు. వారు శిక్షణ పొందిన తర్వాత అసలైన శిక్షణ డేటాకు గణాంకపరంగా ప్రాతినిధ్యం వహించే సింథటిక్ డేటా యొక్క అపరిమిత పరిమాణాన్ని సృష్టించగలరు.
సింథటిక్ డేటాను రూపొందించడంలో మాకు సహాయపడే అనేక రకాల విధానాలు మరియు సాంకేతికతలు ఉన్నాయి మరియు మీరు వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో ఉపయోగించవచ్చు.
డేటా ఉత్పత్తి సాఫ్ట్వేర్కు తరచుగా అవసరం:
- డేటా రిపోజిటరీ యొక్క మెటాడేటా, దీని కోసం సింథటిక్ డేటా తప్పనిసరిగా సృష్టించబడాలి.
- ఆమోదయోగ్యమైన కానీ కల్పిత విలువలను రూపొందించే సాంకేతికత. ఉదాహరణలలో విలువ జాబితాలు మరియు సాధారణ వ్యక్తీకరణలు ఉన్నాయి.
- అన్ని డేటా సంబంధాలపై సమగ్ర అవగాహన, డేటాబేస్ స్థాయిలో ప్రకటించబడినవి అలాగే అప్లికేషన్ కోడ్ స్థాయిలో నియంత్రించబడేవి.
మోడల్ను ధృవీకరించడం మరియు నిజమైన డేటా యొక్క ప్రవర్తనా అంశాలను మోడల్ ద్వారా రూపొందించబడిన వాటితో పోల్చడం కూడా అంతే అవసరం.
ఈ కల్పిత డేటాసెట్లు అసలు విషయం యొక్క మొత్తం విలువను కలిగి ఉంటాయి, కానీ సున్నితమైన డేటా ఏదీ లేదు. ఇది తియ్యని, కేలరీలు లేని కేక్ లాంటిది. ఇది వాస్తవ ప్రపంచాన్ని ఖచ్చితంగా వర్ణిస్తుంది.
ఫలితంగా, మీరు వాస్తవ ప్రపంచ డేటాను భర్తీ చేయడానికి దీన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
సింథటిక్ డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యత
సింథటిక్ డేటా నిర్దిష్ట డిమాండ్లు లేదా పరిస్థితులకు సరిపోయే లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది, అది వాస్తవ ప్రపంచ డేటాలో అందుబాటులో ఉండదు. టెస్టింగ్ కోసం డేటా కొరత ఉన్నప్పుడు లేదా గోప్యత ఎక్కువగా పరిగణించబడినప్పుడు, అది రక్షించబడుతుంది.
AI- రూపొందించిన డేటాసెట్లు అనుకూలమైనవి, సురక్షితమైనవి మరియు నిల్వ చేయడం, మార్పిడి చేయడం మరియు విస్మరించడం సులభం. డేటా సంశ్లేషణ సాంకేతికత అసలు డేటాను సబ్సెట్టింగ్ చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి తగినది.
పర్యవసానంగా, ఇది పరీక్ష డేటా మరియు AI శిక్షణ డేటాగా ఉపయోగించడానికి అనువైనది.
- ML-ఆధారిత Uber మరియు బోధించడానికి టెస్లా సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ ఆటోమొబైల్స్.
- వైద్య మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమలలో, నిజమైన డేటా ఉనికిలో లేని నిర్దిష్ట అనారోగ్యాలు మరియు పరిస్థితులను అంచనా వేయడానికి.
- ఆర్థిక రంగంలో మోసాలను గుర్తించడం మరియు రక్షణ చేయడం చాలా కీలకం. దీన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు కొత్త మోసపూరిత సందర్భాలను పరిశోధించవచ్చు.
- అమెజాన్ సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించి అలెక్సా భాషా వ్యవస్థకు శిక్షణ ఇస్తోంది.
- అమెరికన్ ఎక్స్ప్రెస్ మోసం గుర్తింపును మెరుగుపరచడానికి సింథటిక్ ఫైనాన్షియల్ డేటాను ఉపయోగిస్తోంది.
సింథటిక్ డేటా రకాలు
అసలు డేటాలో లక్షణాల గురించి గణాంక సమాచారాన్ని ఉంచుతూ సున్నితమైన ప్రైవేట్ సమాచారాన్ని దాచిపెట్టే ఉద్దేశ్యంతో సింథటిక్ డేటా యాదృచ్ఛికంగా సృష్టించబడుతుంది.
ఇది ప్రధానంగా మూడు రకాలు:
- పూర్తిగా సింథటిక్ డేటా
- పాక్షికంగా సింథటిక్ డేటా
- హైబ్రిడ్ సింథటిక్ డేటా
1. పూర్తిగా సింథటిక్ డేటా
ఈ డేటా పూర్తిగా రూపొందించబడింది మరియు అసలు డేటా లేదు.
సాధారణంగా, ఈ రకమైన డేటా జనరేటర్ వాస్తవ డేటాలోని లక్షణాల సాంద్రత ఫంక్షన్లను గుర్తిస్తుంది మరియు వాటి పారామితులను అంచనా వేస్తుంది. తరువాత, ఊహించిన సాంద్రత ఫంక్షన్ల నుండి, ప్రతి ఫీచర్ కోసం గోప్యత-రక్షిత సిరీస్లు యాదృచ్ఛికంగా సృష్టించబడతాయి.
వాస్తవ డేటా యొక్క కొన్ని లక్షణాలను దానితో భర్తీ చేయడానికి ఎంచుకున్నట్లయితే, ఈ లక్షణాల యొక్క రక్షిత సిరీస్ అదే క్రమంలో రక్షిత మరియు వాస్తవ శ్రేణిని ర్యాంక్ చేయడానికి నిజమైన డేటా యొక్క మిగిలిన లక్షణాలకు మ్యాప్ చేయబడుతుంది.
బూట్స్ట్రాప్ పద్ధతులు మరియు బహుళ ఇంప్యుటేషన్లు పూర్తిగా సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి రెండు సాంప్రదాయ పద్ధతులు.
డేటా పూర్తిగా సింథటిక్ మరియు నిజమైన డేటా లేనందున, ఈ వ్యూహం డేటా యొక్క నిజాయితీపై ఆధారపడటంతో అద్భుతమైన గోప్యతా రక్షణను అందిస్తుంది.
2. పాక్షికంగా సింథటిక్ డేటా
ఈ డేటా కొన్ని సున్నితమైన లక్షణాల విలువలను భర్తీ చేయడానికి సింథటిక్ విలువలను మాత్రమే ఉపయోగిస్తుంది.
ఈ పరిస్థితిలో, బహిర్గతమయ్యే గణనీయమైన ప్రమాదం ఉన్నట్లయితే మాత్రమే నిజమైన విలువలు మార్చబడతాయి. తాజాగా సృష్టించిన డేటా యొక్క గోప్యతను రక్షించడానికి ఈ మార్పు చేయబడింది.
పాక్షికంగా సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయడానికి బహుళ ఇంప్యుటేషన్ మరియు మోడల్-ఆధారిత విధానాలు ఉపయోగించబడతాయి. వాస్తవ ప్రపంచ డేటాలో తప్పిపోయిన విలువలను పూరించడానికి కూడా ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు.
3. హైబ్రిడ్ సింథటిక్ డేటా
హైబ్రిడ్ సింథటిక్ డేటాలో అసలు మరియు నకిలీ డేటా రెండూ ఉంటాయి.
రియల్ డేటా యొక్క ప్రతి యాదృచ్ఛిక రికార్డ్ కోసం దానిలో దాదాపు-రికార్డు ఎంపిక చేయబడుతుంది మరియు హైబ్రిడ్ డేటాను రూపొందించడానికి రెండూ జతచేయబడతాయి. ఇది పూర్తిగా సింథటిక్ మరియు పాక్షికంగా సింథటిక్ డేటా రెండింటి ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది.
అందువల్ల ఇది ఇతర రెండింటితో పోల్చినప్పుడు అధిక ప్రయోజనంతో బలమైన గోప్యతా సంరక్షణను అందిస్తుంది, అయితే ఎక్కువ మెమరీ మరియు ప్రాసెసింగ్ సమయం ఖర్చుతో.
సింథటిక్ డేటా జనరేషన్ యొక్క సాంకేతికతలు
చాలా సంవత్సరాలుగా, మెషిన్-క్రాఫ్టెడ్ డేటా భావన ప్రజాదరణ పొందింది. ఇప్పుడు అది పరిపక్వం చెందుతోంది.
సింథటిక్ డేటాను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే కొన్ని పద్ధతులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
1. పంపిణీ ఆధారంగా
ఒకవేళ నిజమైన డేటా లేనట్లయితే, డేటా విశ్లేషకుడికి డేటాసెట్ పంపిణీ ఎలా కనిపిస్తుంది అనే దాని గురించి పూర్తి ఆలోచన ఉంటుంది; వారు సాధారణ, ఘాతాంక, చి-స్క్వేర్, t, లాగ్నార్మల్ మరియు యూనిఫారంతో సహా ఏదైనా పంపిణీ యొక్క యాదృచ్ఛిక నమూనాను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు.
ఈ పద్ధతిలో సింథటిక్ డేటా విలువ నిర్దిష్ట డేటా వాతావరణం గురించి విశ్లేషకుల అవగాహన స్థాయిని బట్టి మారుతుంది.
2. తెలిసిన పంపిణీలోకి వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా
నిజమైన డేటా ఉన్నట్లయితే, ఇచ్చిన నిజమైన డేటా కోసం ఉత్తమంగా సరిపోయే పంపిణీలను గుర్తించడం ద్వారా వ్యాపారాలు దానిని ఉత్పత్తి చేయగలవు.
వ్యాపారాలు తెలిసిన పంపిణీకి నిజమైన డేటాను సరిపోల్చాలని మరియు పంపిణీ పారామితులను తెలుసుకోవాలనుకుంటే దానిని ఉత్పత్తి చేయడానికి మోంటే కార్లో విధానాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
అందుబాటులో ఉన్న గొప్ప మ్యాచ్లను గుర్తించడంలో మోంటే కార్లో విధానం వ్యాపారాలకు సహాయపడగలిగినప్పటికీ, కంపెనీ సింథటిక్ డేటా అవసరాలకు ఉత్తమంగా సరిపోయేది సరిపోకపోవచ్చు.
వ్యాపారాలు ఈ పరిస్థితుల్లో పంపిణీలకు అనుగుణంగా యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను ఉపయోగించడాన్ని అన్వేషించవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లు, డెసిషన్ ట్రీస్ వంటివి, నాన్-క్లాసికల్ డిస్ట్రిబ్యూషన్లను మోడల్ చేయడానికి సంస్థలను ఎనేబుల్ చేస్తాయి, ఇవి బహుళ-మోడల్ మరియు గుర్తింపు పొందిన పంపిణీల యొక్క సాధారణ లక్షణాలను కలిగి ఉండకపోవచ్చు.
వ్యాపారాలు ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ అమర్చిన పంపిణీని ఉపయోగించి నిజమైన డేటాకు కనెక్ట్ చేసే సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు.
అయితే, యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు ఓవర్ఫిట్టింగ్కు లోనవుతారు, ఇది తాజా డేటాతో సరిపోలడం లేదా భవిష్యత్ పరిశీలనలను అంచనా వేయడంలో విఫలమవుతుంది.
3. లోతైన అభ్యాసం
వేరియేషనల్ ఆటోఎన్కోడర్ (VAE) మరియు జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్ (GAN) వంటి లోతైన ఉత్పాదక నమూనాలు సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేయగలవు.
వేరియేషనల్ ఆటోఎన్కోడర్
VAE అనేది పర్యవేక్షించబడని విధానం, దీనిలో ఎన్కోడర్ అసలైన డేటాసెట్ను కుదిస్తుంది మరియు డీకోడర్కు డేటాను పంపుతుంది.
డీకోడర్ అసలు డేటాసెట్కు ప్రాతినిధ్యం వహించే అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
సిస్టమ్ను బోధించడం అనేది ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ డేటా మధ్య పరస్పర సంబంధాన్ని పెంచడం.
ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్వర్క్
GAN మోడల్ జెనరేటర్ మరియు డిస్క్రిమినేటర్ అనే రెండు నెట్వర్క్లను ఉపయోగించి మోడల్కు పునరావృత శిక్షణ ఇస్తుంది.
జనరేటర్ యాదృచ్ఛిక నమూనా డేటా సమితి నుండి సింథటిక్ డేటాసెట్ను సృష్టిస్తుంది.
డిస్క్రిమినేటర్ ముందుగా నిర్వచించిన పరిస్థితులను ఉపయోగించి కృత్రిమంగా సృష్టించబడిన డేటాను నిజమైన డేటాసెట్తో పోలుస్తుంది.
సింథటిక్ డేటా ప్రొవైడర్లు
నిర్మాణాత్మక డేటా
దిగువ పేర్కొన్న ప్లాట్ఫారమ్లు పట్టిక డేటా నుండి పొందిన సింథటిక్ డేటాను అందిస్తాయి.
ఇది పట్టికలలో ఉంచబడిన వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాను ప్రతిబింబిస్తుంది మరియు ప్రవర్తనా, అంచనా లేదా లావాదేవీల విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
- AIని చొప్పించండి: ఇది జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్లు మరియు అవకలన గోప్యతను ఉపయోగించే సింథటిక్ డేటా సృష్టి సిస్టమ్ యొక్క ప్రొవైడర్.
- బెటర్డేటా: ఇది AI, డేటా షేరింగ్ మరియు ప్రోడక్ట్ డెవలప్మెంట్ కోసం గోప్యతను సంరక్షించే సింథటిక్ డేటా సొల్యూషన్ ప్రొవైడర్.
- దివేపాలే: ఇది జెమినై యొక్క ప్రొవైడర్, ఇది అసలైన డేటా వలె అదే గణాంక లక్షణాలతో 'ట్విన్' డేటాసెట్లను సృష్టించే వ్యవస్థ.
నిర్మాణాత్మక డేటా
దిగువ పేర్కొన్న ప్లాట్ఫారమ్లు నిర్మాణాత్మక డేటాతో పనిచేస్తాయి, శిక్షణ దృష్టి మరియు నిఘా అల్గారిథమ్ల కోసం సింథటిక్ డేటా వస్తువులు మరియు సేవలను అందిస్తాయి.
- డేటాజెన్: ఇది విజువల్ AI లెర్నింగ్ మరియు డెవలప్మెంట్ కోసం 3D అనుకరణ శిక్షణ డేటాను అందిస్తుంది.
- న్యూరోలాబ్స్: న్యూరోలాబ్స్ అనేది కంప్యూటర్ విజన్ సింథటిక్ డేటా ప్లాట్ఫారమ్ ప్రొవైడర్.
- సమాంతర డొమైన్: ఇది స్వయంప్రతిపత్త సిస్టమ్ శిక్షణ మరియు పరీక్ష వినియోగ కేసుల కోసం సింథటిక్ డేటా ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క ప్రొవైడర్.
- కాగ్నాటా: ఇది ADAS మరియు స్వయంప్రతిపత్త వాహన డెవలపర్లకు అనుకరణ సరఫరాదారు.
- Bifrost: ఇది 3D పరిసరాలను సృష్టించడం కోసం సింథటిక్ డేటా APIలను అందిస్తుంది.
సవాళ్లు
దీనికి సుదీర్ఘ చరిత్ర ఉంది కృత్రిమ మేధస్సు, మరియు ఇది చాలా ప్రయోజనాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, సింథటిక్ డేటాతో పని చేస్తున్నప్పుడు మీరు పరిష్కరించాల్సిన ముఖ్యమైన లోపాలు కూడా ఉన్నాయి.
ఇక్కడ వాటిలో కొన్ని:
- సంక్లిష్టతను వాస్తవ డేటా నుండి సింథటిక్ డేటాకు కాపీ చేస్తున్నప్పుడు చాలా లోపాలు ఉండవచ్చు.
- దాని యొక్క సున్నితమైన స్వభావం దాని ప్రవర్తనలో పక్షపాతానికి దారితీస్తుంది.
- సింథటిక్ డేటా యొక్క సరళీకృత ప్రాతినిధ్యాలను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన అల్గారిథమ్ల పనితీరులో కొన్ని దాచిన లోపాలు ఉండవచ్చు, అవి వాస్తవ డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇటీవల బయటపడ్డాయి.
- వాస్తవ ప్రపంచ డేటా నుండి అన్ని సంబంధిత లక్షణాలను ప్రతిబింబించడం సంక్లిష్టంగా మారవచ్చు. ఈ ఆపరేషన్లో కొన్ని ముఖ్యమైన అంశాలు విస్మరించబడే అవకాశం కూడా ఉంది.
ముగింపు
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి స్పష్టంగా ప్రజల దృష్టిని ఆకర్షిస్తోంది.
ఈ పద్ధతి అన్ని డేటా-ఉత్పత్తి కేసులకు ఒకే పరిమాణానికి సరిపోయే సమాధానం కాకపోవచ్చు.
అంతేకాకుండా, టెక్నిక్కు AI/ML ద్వారా తెలివితేటలు అవసరం కావచ్చు మరియు అంతర్-సంబంధిత డేటాను సృష్టించే వాస్తవ-ప్రపంచ సంక్లిష్ట పరిస్థితులను నిర్వహించగలుగుతుంది, నిర్దిష్ట డొమైన్కు అనువైన డేటా.
ఏది ఏమైనప్పటికీ, ఇది ఇతర గోప్యత-ప్రారంభించే సాంకేతికతలు తక్కువగా ఉన్న ఖాళీని పూరించే ఒక వినూత్న సాంకేతికత.
నేడు, సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తికి డేటా మాస్కింగ్ యొక్క సహజీవనం అవసరం కావచ్చు.
భవిష్యత్తులో, రెండింటి మధ్య ఎక్కువ కలయిక ఉండవచ్చు, దీని ఫలితంగా మరింత సమగ్రమైన డేటా-ఉత్పత్తి పరిష్కారం లభిస్తుంది.
వ్యాఖ్యలలో మీ అభిప్రాయాలను పంచుకోండి!
సమాధానం ఇవ్వూ