Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Тадқиқотчиён ва олимони маълумот аксар вақт бо ҳолатҳое дучор меоянд, ки дар он онҳо ё маълумоти воқеӣ надоранд ё аз сабаби махфият ё дахолатнопазирӣ аз он истифода бурда наметавонанд.
Барои ҳалли ин масъала, истеҳсоли маълумоти синтетикӣ барои тавлиди иваз кардани маълумоти аслӣ истифода мешавад.
Барои дуруст иҷро кардани алгоритм ивази мувофиқи маълумоти аслӣ лозим аст, ки он низ бояд хусусияти воқеӣ дошта бошад. Шумо метавонед чунин маълумотро барои нигоҳ доштани махфият, системаҳои санҷишӣ ё истеҳсоли маълумоти омӯзишӣ барои алгоритмҳои омӯзиши мошин истифода баред.
Биёед тавлиди додаҳои синтетикиро ба таври муфассал омӯзем ва бубинем, ки чаро онҳо дар асри AI муҳиманд.
Маълумоти синтетикӣ чист?
Маълумоти синтетикӣ маълумоти тафсиршудаест, ки тавассути симулятсияҳои компютерӣ ё алгоритмҳо ҳамчун ивазкунандаи маълумоти ҷаҳонии воқеӣ тавлид мешаванд. Ин нусхаи маълумоти воқеии аз ҷониби зеҳни сунъӣ тавлидшуда мебошад.
Яке метавонад намунаҳо ва андозаҳои додаҳоро бо истифода аз алгоритмҳои пешрафтаи AI истифода барад. Онҳо метавонанд миқдори беохири маълумоти синтетикиро эҷод кунанд, ки пас аз омӯзиш онҳо аз ҷиҳати оморӣ намояндаи маълумоти аслии омӯзиш мебошанд.
Равишҳо ва технологияҳои гуногун мавҷуданд, ки метавонанд ба мо дар эҷоди маълумоти синтетикӣ кӯмак расонанд ва шумо метавонед дар барномаҳои гуногун истифода баред.
Нармафзори тавлиди маълумот аксар вақт талаб мекунад:
- Метамаълумоти анбори додаҳо, ки барои онҳо маълумотҳои синтетикӣ бояд эҷод карда шаванд.
- Техникаи тавлиди арзишҳои қобили қабул, вале афсонавӣ. Намунаҳо рӯйхати арзишҳо ва ифодаҳои муқаррариро дар бар мегиранд.
- Огоҳии ҳамаҷонибаи ҳама муносибатҳои додаҳо, онҳое, ки дар сатҳи пойгоҳи додаҳо эълон шудаанд ва инчунин онҳое, ки дар сатҳи коди барнома назорат мешаванд.
Тасдиқи модел ва муқоисаи ҷанбаҳои рафтори додаҳои воқеиро бо онҳое, ки модел тавлид кардааст, баробар зарур аст.
Ин маҷмӯаҳои маълумоти тахайюлӣ дорои тамоми арзиши чизи воқеӣ ҳастанд, аммо ҳеҷ яке аз маълумоти ҳассос нест. Он мисли торти болаззат ва бе калория аст. Он ҷаҳони воқеиро дақиқ тасвир мекунад.
Дар натиҷа, шумо метавонед онро барои иваз кардани маълумоти воқеии ҷаҳон истифода баред.
Муҳимияти маълумотҳои синтетикӣ
Маълумоти синтетикӣ дорои хусусиятҳое мебошад, ки ба талабот ё ҳолатҳои муайян мувофиқат мекунанд, ки дар акси ҳол дар маълумоти ҷаҳонии воқеӣ дастрас нестанд. Вақте ки маълумоти нокифоя барои санҷиш вуҷуд дорад ё вақте ки махфият аҳамияти аввалиндараҷа дорад, он ба наҷот меояд.
Маҷмӯи додаҳои аз ҷониби AI тавлидшуда мутобиқшаванда, бехатар ва нигоҳдорӣ, мубодила ва партофтан осон мебошанд. Техникаи синтези додаҳо барои зергурӯҳ ва такмил додани маълумоти аслӣ мувофиқ аст.
Дар натиҷа, он барои истифода ҳамчун маълумоти санҷишӣ ва маълумоти омӯзиши AI беҳтарин аст.
- Барои таълими Uber дар асоси ML ва Мошинҳои худидораи Tesla.
- Дар соҳаи тиб ва тандурустӣ, барои арзёбии бемориҳо ва ҳолатҳои мушаххасе, ки дар бораи онҳо маълумоти воқеӣ вуҷуд надорад.
- Ошкор ва ҳифзи қаллобӣ дар бахши молиявӣ муҳим аст. Бо истифода аз он, шумо метавонед ҳолатҳои нави қаллобиро тафтиш кунед.
- Amazon системаи забони Alexa-ро бо истифода аз маълумоти синтетикӣ таълим медиҳад.
- American Express маълумоти молиявии синтетикиро барои беҳтар кардани ошкоркунии қаллобӣ истифода мебарад.
Намудҳои маълумотҳои синтетикӣ
Маълумоти синтетикӣ ба таври тасодуфӣ бо мақсади пинҳон кардани маълумоти махфӣ ҳангоми нигоҳ доштани маълумоти оморӣ дар бораи хусусиятҳо дар маълумоти аслӣ сохта мешавад.
Он асосан аз се намуд иборат аст:
- Маълумоти пурра синтетикӣ
- Маълумоти қисман синтетикӣ
- Маълумоти синтетикии гибридӣ
1. Маълумоти пурра синтетикӣ
Ин маълумот комилан тавлид шудааст ва дорои маълумоти аслӣ нест.
Одатан, генератори додаҳо барои ин гуна функсияҳои зичии хусусиятҳоро дар маълумоти воқеӣ муайян мекунад ва параметрҳои онҳоро ҳисоб мекунад. Баъдтар, аз функсияҳои зичии пешбинишуда, барои ҳар як хусусият силсилаҳои аз махфият ҳифзшуда ба таври тасодуфӣ сохта мешаванд.
Агар барои иваз кардани он танҳо чанд хусусияти додаҳои воқеӣ интихоб карда шаванд, силсилаи муҳофизатшудаи ин хусусиятҳо ба хусусиятҳои боқимондаи маълумоти воқеӣ барои гурӯҳбандии силсилаи муҳофизатшуда ва воқеӣ бо ҳамон тартиб харита карда мешаванд.
Усулҳои Bootstrap ва импутатсияҳои сершумор ду усули анъанавии тавлиди маълумоти комилан синтетикӣ мебошанд.
Азбаски маълумот комилан синтетикӣ аст ва ягон маълумоти воқеӣ вуҷуд надорад, ин стратегия муҳофизати аълои махфиятро бо такя ба дурустии маълумот таъмин мекунад.
2. Маълумоти қисман синтетикӣ
Ин маълумот танҳо арзишҳои синтетикиро барои иваз кардани арзишҳои чанд хусусиятҳои ҳассос истифода мебарад.
Дар ин ҳолат, арзишҳои ҳақиқӣ танҳо дар сурати мавҷуд будани хатари ҷиддии таъсир тағйир дода мешаванд. Ин тағирот барои ҳифзи махфияти маълумоти навтаъсис анҷом дода мешавад.
Барои тавлиди маълумоти қисман синтетикӣ равишҳои чандкарата ва ба модел асосёфта истифода мешаванд. Ин усулҳо инчунин метавонанд барои пур кардани арзишҳои гумшуда дар маълумоти воқеии ҷаҳон истифода шаванд.
3. Маълумоти синтетикии гибридӣ
Маълумоти синтетикии гибридӣ ҳам маълумоти воқеӣ ва ҳам қалбакиро дар бар мегирад.
Барои ҳар як сабти тасодуфии маълумоти воқеӣ як сабти наздик дар он интихоб карда мешавад ва сипас ҳарду барои тавлиди маълумоти гибридӣ пайваст карда мешаванд. Он дорои манфиатҳои ҳам маълумоти пурра синтетикӣ ва ҳам қисман синтетикӣ.
Аз ин рӯ, он дар муқоиса бо дуи дигар, нигоҳдории қавии махфиятро бо фоидаи баланд пешниҳод мекунад, аммо бо арзиши бештари хотира ва вақти коркард.
Усулҳои тавлиди маълумотҳои синтетикӣ
Дар тӯли солҳои зиёд, консепсияи маълумотҳои бо мошин сохташуда маъмул буд. Холо ба камол расида истодааст.
Инҳоянд баъзе аз усулҳое, ки барои тавлиди маълумоти синтетикӣ истифода мешаванд:
1. Дар асоси тақсимот
Дар сурати мавҷуд набудани маълумоти воқеӣ, аммо таҳлилгари маълумот дар бораи чӣ гуна пайдо шудани тақсимоти маҷмӯаи додаҳо тасаввуроти ҳамаҷониба дорад; онҳо метавонанд намунаи тасодуфии ҳама гуна тақсимотро тавлид кунанд, аз ҷумла муқаррарӣ, экспоненсиалӣ, хи-мураббаъ, t, логнормавӣ ва якхела.
Арзиши маълумоти синтетикӣ дар ин усул вобаста ба сатҳи фаҳмиши таҳлилгар дар бораи муҳити муайяни додаҳо фарқ мекунад.
2. Маълумот дар ҷаҳони воқеӣ ба тақсимоти маълум
Соҳибкорон метавонанд онро тавассути муайян кардани тақсимоти мувофиқтарин барои маълумоти воқеии додашуда истеҳсол кунанд, агар маълумоти воқеӣ мавҷуд бошад.
Соҳибкорон метавонанд усули Монте-Карлоро барои истеҳсоли он истифода баранд, агар онҳо мехоҳанд маълумоти воқеиро ба тақсимоти маълум ҷойгир кунанд ва параметрҳои тақсимотро бидонанд.
Гарчанде ки равиши Монте-Карло метавонад ба тиҷорат дар дарёфти мувофиқати беҳтарини дастрас кӯмак расонад, мувофиқати беҳтарин метавонад барои эҳтиёҷоти маълумоти синтетикии ширкат истифода набарад.
Соҳибкорон метавонанд бо истифода аз моделҳои омӯзиши мошинсозӣ барои мувофиқ кардани тақсимот дар ин шароит омӯхта шаванд.
Усулҳои омӯзиши мошинсозӣ, ба монанди дарахтони қарорҳо, ба созмонҳо имкон медиҳанд, ки тақсимоти ғайриклассикӣ моделсозӣ кунанд, ки онҳо метавонанд бисёрсоҳавӣ бошанд ва дорои хосиятҳои умумии тақсимоти эътирофшуда бошанд.
Соҳибкорон метавонанд бо истифода аз ин тақсимоти муҷаҳҳазшудаи омӯзиши мошин маълумотҳои синтетикиро тавлид кунанд, ки ба маълумоти аслӣ пайваст шаванд.
Бо вуҷуди ин, моделҳои омӯзиши мошинҳо ба аз ҳад зиёд мувофиқат мекунанд, ки ин боиси мувофиқат накардани маълумоти тоза ё пешгӯии мушоҳидаҳои оянда мегардад.
3. Омӯзиши амиқ
Моделҳои амиқи тавлидкунанда ба монанди Autoencoder Variational (VAE) ва Network Generative Adversarial (GAN) метавонанд маълумоти синтетикиро тавлид кунанд.
Рамзгузори варианти
VAE як равиши беназорат аст, ки дар он рамзгузор маҷмӯи додаҳои аслиро фишурда, маълумотро ба декодер мефиристад.
Пас аз он декодер натиҷаеро истеҳсол мекунад, ки намоиши маҷмӯи додаҳои аслӣ мебошад.
Таълими система ба ҳадди аксар расонидани таносуби байни маълумоти воридотӣ ва баромадро дар бар мегирад.
Шабакаи тавлидкунандаи рақобат
Модели GAN ба таври такрорӣ моделро бо истифода аз ду шабака, генератор ва дискриминатор таълим медиҳад.
Генератор маҷмӯи додаҳои синтетикиро аз маҷмӯи маълумоти намунавии тасодуфӣ эҷод мекунад.
Дискриминатор маълумоти ба таври синтетикӣ сохташударо бо маҷмӯи додаҳои воқеӣ бо истифода аз шароити пешакӣ муайяншуда муқоиса мекунад.
Таъминкунандагони маълумотҳои синтетикӣ
Маълумотҳои сохторӣ
Платформаҳои дар зер зикршуда маълумоти синтетикиро, ки аз маълумоти ҷадвалӣ гирифта шудаанд, таъмин мекунанд.
Он маълумоти воқеиро, ки дар ҷадвалҳо нигоҳ дошта мешаванд, такрор мекунад ва метавонад барои таҳлили рафторӣ, пешгӯӣ ё транзаксионӣ истифода шавад.
- Ҷорӣ кардани AI: Он як провайдери системаи эҷоди додаҳои синтетикӣ мебошад, ки Шабакаҳои генеративии мухолиф ва махфияти дифференсиалиро истифода мебарад.
- Маълумоти беҳтар: Он як провайдери ҳалли синтетикии додаҳои махфият барои AI, мубодилаи маълумот ва таҳияи маҳсулот мебошад.
- Дивепал: Он провайдери Geminai мебошад, ки система барои эҷоди маҷмӯи додаҳои "дугоник" бо ҳамон хусусиятҳои оморӣ бо маълумоти аслӣ мебошад.
Маълумоти сохторнашуда
Платформаҳои дар поён зикршуда бо маълумотҳои сохторнашуда кор мекунанд, ки молҳо ва хидматҳои синтетикии додаҳоро барои омӯзиши биниш ва алгоритмҳои иктишофӣ таъмин мекунанд.
- Датаген: Он маълумоти омўзиши 3D-ро барои омӯзиш ва рушди визуалии AI таъмин мекунад.
- Neurolabs: Neurolabs як провайдери платформаи маълумоти синтетикии биниши компютер мебошад.
- Домени параллелӣ: Он як провайдери платформаи маълумоти синтетикӣ барои омӯзиши системаи автономӣ ва ҳолатҳои истифодаи санҷиш мебошад.
- Cognata: Ин як таъминкунандаи симулятсия барои ADAS ва таҳиягарони автомобилҳои мустақил мебошад.
- Бифрост: Он API-ҳои синтетикии додаҳоро барои эҷоди муҳити 3D таъмин мекунад.
мушкилоти
Дар он таърихи дуру дароз дорад Мағзи маслуӣ, ва гарчанде ки он бартариҳои зиёд дорад, он инчунин камбудиҳои назаррас дорад, ки шумо бояд ҳангоми кор бо маълумоти синтетикӣ ҳал кунед.
Дар ин ҷо баъзе аз онҳо:
- Ҳангоми нусхабардории мураккабӣ аз маълумоти воқеӣ ба маълумоти синтетикӣ хатогиҳои зиёде вуҷуд доранд.
- Табиати тағйирпазири он боиси ғаразнокӣ дар рафтори он мегардад.
- Дар иҷрои алгоритмҳое, ки бо истифода аз намоишҳои соддакардашудаи додаҳои синтетикӣ омӯзонида шудаанд, ки чанде пеш ҳангоми кор бо додаҳои воқеӣ пайдо шудаанд, шояд баъзе камбудиҳои пинҳонӣ вуҷуд дошта бошанд.
- Такрори ҳама атрибутҳои дахлдор аз маълумоти воқеии ҷаҳон метавонад мушкил гардад. Инчунин мумкин аст, ки баъзе ҷанбаҳои муҳим дар давоми ин амалиёт нодида гирифта шаванд.
хулоса
Истехсоли маълумотхои синтетики диккати одамонро ба худ чалб мекунад.
Ин усул метавонад барои ҳама ҳолатҳои тавлидкунандаи маълумот ҷавоби якхела набошад.
Ғайр аз он, техника метавонад иктишофиро тавассути AI/ML талаб кунад ва қодир бошад, ки вазъиятҳои мураккаби ҷаҳонии эҷоди маълумоти ба ҳам алоқаманд, ба таври идеалӣ додаҳои ба домени муайян мувофиқро идора кунад.
Бо вуҷуди ин, он як технологияи инноватсионист, ки холигоҳеро пур мекунад, ки дар он дигар технологияҳои дастраскунандаи махфият кам нестанд.
Имрӯз, синтетикӣ истеҳсоли маълумот метавонад мавҷудияти ниқоби маълумотро талаб кунад.
Дар оянда, байни ин ду метавонад конвергенсияи бештаре ба вуҷуд ояд, ки дар натиҷа ҳалли ҳамаҷонибаи тавлиди додаҳо ба вуҷуд меояд.
Андешаҳои худро дар шарҳҳо мубодила кунед!
Дин ва мазҳаб