کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
ایڈوانسڈ اینالیٹکس اور مشین لرننگ پروگرامز کو ڈیٹا کے ذریعے آگے بڑھایا جاتا ہے، لیکن پرائیویسی اور کاروباری طریقہ کار کے چیلنجوں کی وجہ سے ماہرین تعلیم کے لیے اس ڈیٹا تک رسائی مشکل ہو سکتی ہے۔
مصنوعی ڈیٹا، جس کا اشتراک کیا جا سکتا ہے اور ان طریقوں سے استعمال کیا جا سکتا ہے جو کہ اصل ڈیٹا نہیں کر سکتا، اس کا تعاقب کرنے کے لیے ایک ممکنہ نئی سمت ہے۔ تاہم، یہ نئی حکمت عملی خطرات یا نقصانات کے بغیر نہیں ہے، اس لیے یہ بہت ضروری ہے کہ کاروبار احتیاط سے غور کریں کہ وہ اپنے وسائل کہاں اور کیسے استعمال کرتے ہیں۔
AI کے موجودہ دور میں، ہم یہ بھی کہہ سکتے ہیں کہ ڈیٹا نیا تیل ہے، لیکن صرف چند ایک ہی گشر پر بیٹھے ہیں۔ لہذا، بہت سے لوگ اپنا ایندھن خود تیار کر رہے ہیں، جو کہ سستی اور موثر دونوں ہے۔ یہ مصنوعی ڈیٹا کے طور پر جانا جاتا ہے.
اس پوسٹ میں، ہم مصنوعی ڈیٹا پر ایک تفصیلی نظر ڈالیں گے — آپ کو اسے کیوں استعمال کرنا چاہیے، اسے کیسے تیار کرنا ہے، اسے اصل ڈیٹا سے کیا مختلف بناتا ہے، اس کے استعمال کے کن معاملات میں یہ کام کر سکتا ہے، اور بہت کچھ۔
تو، مصنوعی ڈیٹا کیا ہے؟
جب حقیقی ڈیٹا سیٹ معیار، تعداد، یا تنوع کے لحاظ سے ناکافی ہوتے ہیں، تو مصنوعی ڈیٹا کو حقیقی تاریخی ڈیٹا کی جگہ AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
جب موجودہ ڈیٹا کاروباری تقاضوں کو پورا نہیں کرتا یا ترقی کے لیے استعمال کرتے وقت رازداری کے خطرات لاحق ہوتے ہیں۔ مشین لرننگ ماڈلز، ٹیسٹ سافٹ ویئر، یا اس جیسے، مصنوعی ڈیٹا کارپوریٹ AI کوششوں کے لیے ایک اہم ذریعہ ہو سکتا ہے۔
سیدھے الفاظ میں، مصنوعی ڈیٹا کو اصل ڈیٹا کی جگہ اکثر استعمال کیا جاتا ہے۔ زیادہ واضح طور پر، یہ وہ ڈیٹا ہے جسے مصنوعی طور پر ٹیگ کیا گیا ہے اور نقلی یا کمپیوٹر الگورتھم کے ذریعے تیار کیا گیا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا وہ معلومات ہے جو کمپیوٹر پروگرام کے ذریعے مصنوعی طور پر تخلیق کی گئی ہے نہ کہ حقیقی واقعات کے نتیجے میں۔ کمپنیاں اپنے تربیتی ڈیٹا میں مصنوعی ڈیٹا شامل کر سکتی ہیں تاکہ تمام استعمال اور کناروں کے حالات کا احاطہ کیا جا سکے، ڈیٹا اکٹھا کرنے کی لاگت کو کم کیا جا سکے، یا رازداری کے ضوابط کو پورا کیا جا سکے۔
پروسیسنگ پاور اور کلاؤڈ جیسے ڈیٹا اسٹوریج کے طریقوں میں بہتری کی بدولت مصنوعی ڈیٹا اب پہلے سے کہیں زیادہ قابل رسائی ہے۔ مصنوعی ڈیٹا AI سلوشنز کی تخلیق کو بہتر بناتا ہے جو تمام اختتامی صارفین کے لیے زیادہ فائدہ مند ہیں، اور یہ بلاشبہ ایک اچھی پیشرفت ہے۔
مصنوعی ڈیٹا کتنا اہم ہے اور آپ اسے کیوں استعمال کریں؟
AI ماڈلز کی تربیت کرتے وقت، ڈویلپرز کو اکثر درست لیبلنگ کے ساتھ بڑے ڈیٹاسیٹس کی ضرورت ہوتی ہے۔ جب زیادہ متنوع ڈیٹا کے ساتھ پڑھایا جاتا ہے، نیند نیٹ ورک زیادہ درست طریقے سے انجام دیں.
سینکڑوں یا لاکھوں اشیاء پر مشتمل ان بڑے ڈیٹا سیٹس کو جمع کرنا اور لیبل لگانا، تاہم، غیر معقول طور پر وقت اور پیسہ خرچ ہو سکتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرکے تربیتی ڈیٹا تیار کرنے کی قیمت کو بہت کم کیا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر مصنوعی طور پر بنائی گئی ہو، تو ایک تربیتی تصویر جس کی قیمت $5 ہوتی ہے جب a سے خریدی جاتی ہے۔ ڈیٹا لیبلنگ فراہم کنندہ صرف $0.05 لاگت آسکتی ہے۔
مصنوعی ڈیٹا حقیقی دنیا سے پیدا ہونے والے ممکنہ طور پر حساس ڈیٹا سے متعلق رازداری کے خدشات کو دور کر سکتا ہے جبکہ اخراجات کو بھی کم کر سکتا ہے۔
حقیقی اعداد و شمار کے مقابلے میں، جو حقیقی دنیا کے بارے میں حقائق کی مکمل عکاسی نہیں کر سکتا، اس سے تعصب کو کم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔ غیر معمولی واقعات فراہم کرنے سے جو قابل فہم امکانات کی نمائندگی کرتے ہیں لیکن جائز ڈیٹا سے حاصل کرنا مشکل ہو سکتا ہے، مصنوعی ڈیٹا زیادہ تنوع پیش کر سکتا ہے۔
ذیل میں دی گئی وجوہات کی بنا پر مصنوعی ڈیٹا آپ کے پروجیکٹ کے لیے ایک بہترین فٹ ہو سکتا ہے:
1. ماڈل کی مضبوطی
اسے حاصل کیے بغیر، اپنے ماڈلز کے لیے مزید متنوع ڈیٹا تک رسائی حاصل کریں۔ مصنوعی اعداد و شمار کے ساتھ، آپ اپنے ماڈل کو ایک ہی شخص کے مختلف قسم کے بال کٹوانے، چہرے کے بالوں، شیشے، سر کے پوز وغیرہ کے ساتھ ساتھ جلد کے رنگ، نسلی خصلتوں، ہڈیوں کی ساخت، جھاڑیوں اور دیگر خصوصیات کو منفرد بنانے کے لیے تربیت دے سکتے ہیں۔ کا سامنا کریں اور اسے مضبوط کریں.
2. ایج کیسز کو مدنظر رکھا جاتا ہے۔
متوازن ڈیٹا سیٹ کو مشین لرننگ کے ذریعے ترجیح دی جاتی ہے۔ الگورتھم چہرے کی شناخت کی ہماری مثال پر غور کریں۔ ان کے ماڈلز کی درستگی بہتر ہوتی (اور درحقیقت، ان میں سے کچھ کاروباروں نے ایسا ہی کیا)، اور اگر وہ اپنے ڈیٹا کے خلا کو پُر کرنے کے لیے سیاہ جلد والے چہروں کا مصنوعی ڈیٹا تیار کرتے تو وہ زیادہ اخلاقی ماڈل تیار کر لیتے۔ ٹیمیں مصنوعی ڈیٹا کی مدد سے استعمال کے تمام کیسز بشمول ایج کیسز کا احاطہ کر سکتی ہیں جہاں ڈیٹا کی کمی یا کوئی وجود نہیں ہے۔
3. یہ "حقیقی" ڈیٹا سے زیادہ تیزی سے حاصل کیا جا سکتا ہے۔
ٹیمیں تیزی سے مصنوعی ڈیٹا کی وسیع مقدار پیدا کرنے کے قابل ہیں۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب حقیقی زندگی کا ڈیٹا چھٹپٹ واقعات پر منحصر ہو۔ ٹیموں کو سڑک کے شدید حالات کے بارے میں حقیقی دنیا کا کافی ڈیٹا حاصل کرنا مشکل ہو سکتا ہے جب کہ سیلف ڈرائیونگ کار کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرتے ہوئے، مثال کے طور پر، ان کی نایابیت کی وجہ سے۔ سخت تشریحی عمل کو تیز کرنے کے لیے، ڈیٹا سائنسدان الگورتھم لگا سکتے ہیں تاکہ مصنوعی ڈیٹا کو خود بخود لیبل لگایا جا سکے جیسا کہ یہ تیار ہوتا ہے۔
4. یہ صارف کی رازداری کی معلومات کو محفوظ بناتا ہے۔
کاروباری اور ڈیٹا کی قسم کے لحاظ سے حساس ڈیٹا کو سنبھالنے کے دوران کمپنیوں کو حفاظتی مشکلات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ ذاتی صحت کی معلومات (PHI)، مثال کے طور پر، صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں داخل مریضوں کے ڈیٹا میں کثرت سے شامل کی جاتی ہے اور اسے انتہائی حفاظت کے ساتھ ہینڈل کیا جانا چاہیے۔
چونکہ مصنوعی ڈیٹا میں اصل لوگوں کے بارے میں معلومات شامل نہیں ہوتی ہیں، اس لیے رازداری کے مسائل کم ہو جاتے ہیں۔ اگر آپ کی ٹیم کو ڈیٹا پرائیویسی کے کچھ قوانین کی پابندی کرنی ہے تو متبادل کے طور پر مصنوعی ڈیٹا استعمال کرنے پر غور کریں۔
اصلی ڈیٹا بمقابلہ مصنوعی ڈیٹا
حقیقی دنیا میں، حقیقی ڈیٹا حاصل کیا جاتا ہے یا ماپا جاتا ہے۔ جب کوئی اسمارٹ فون، لیپ ٹاپ یا کمپیوٹر استعمال کرتا ہے، کلائی میں گھڑی پہنتا ہے، کسی ویب سائٹ تک رسائی حاصل کرتا ہے، یا آن لائن لین دین کرتا ہے، تو اس قسم کا ڈیٹا فوری طور پر تیار ہوجاتا ہے۔
مزید برآں، سروے کو حقیقی ڈیٹا (آن لائن اور آف لائن) فراہم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ڈیجیٹل ترتیبات مصنوعی ڈیٹا تیار کرتی ہیں۔ اس حصے کی رعایت کے ساتھ جو کسی حقیقی دنیا کے واقعات سے اخذ نہیں کیا گیا تھا، مصنوعی ڈیٹا کو اس طرح بنایا جاتا ہے جو بنیادی خصوصیات کے لحاظ سے اصل ڈیٹا کی کامیابی سے نقل کرتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا کو حقیقی ڈیٹا کے متبادل کے طور پر استعمال کرنے کا خیال بہت امید افزا ہے کیونکہ اسے فراہم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تربیتی ڈیٹا جو مشین لرننگ کرتا ہے۔ ماڈل کی ضرورت ہے. لیکن یہ یقینی نہیں ہے۔ مصنوعی ذہانت حقیقی دنیا میں پیدا ہونے والے ہر مسئلے کو حل کر سکتے ہیں۔
استعمال کے مقدمات
مصنوعی ڈیٹا مختلف تجارتی مقاصد کے لیے مفید ہے، بشمول ماڈل ٹریننگ، ماڈل کی توثیق، اور نئی مصنوعات کی جانچ۔ ہم ان چند شعبوں کی فہرست بنائیں گے جنہوں نے اس کے اطلاق میں مشین لرننگ کی راہنمائی کی ہے:
1. صحت کی دیکھ بھال
اس کے ڈیٹا کی حساسیت کو دیکھتے ہوئے، صحت کی دیکھ بھال کا شعبہ مصنوعی ڈیٹا کے استعمال کے لیے موزوں ہے۔ ٹیموں کے ذریعہ مصنوعی ڈیٹا کا استعمال ہر قسم کے مریض کی جسمانیات کو ریکارڈ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، اس طرح بیماریوں کی تیز اور زیادہ درست تشخیص میں مدد ملتی ہے۔
گوگل کا میلانوما کا پتہ لگانے کا ماڈل اس کی ایک دلچسپ مثال ہے کیونکہ اس میں جلد کے گہرے رنگوں والے لوگوں کا مصنوعی ڈیٹا شامل کیا گیا ہے (طبی اعداد و شمار کا ایک ایسا علاقہ جو افسوس کے ساتھ کم پیش کیا جاتا ہے) تاکہ ماڈل کو تمام جلد کی اقسام کے لیے مؤثر طریقے سے کام کرنے کی صلاحیت فراہم کی جا سکے۔
2. آٹوموبائل
کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے سیلف ڈرائیونگ آٹوموبائل بنانے والی کمپنیاں اکثر سمیلیٹر استعمال کرتی ہیں۔ جب موسم سخت ہو، مثال کے طور پر، سڑک کا حقیقی ڈیٹا اکٹھا کرنا خطرناک یا مشکل ہو سکتا ہے۔
سڑکوں پر حقیقی آٹوموبائل کے ساتھ لائیو ٹیسٹوں پر انحصار کرنا عام طور پر اچھا خیال نہیں ہے کیونکہ ڈرائیونگ کے تمام مختلف حالات میں بہت زیادہ متغیرات کو مدنظر رکھنا ضروری ہے۔
3. ڈیٹا کی پورٹیبلٹی
دوسروں کے ساتھ اپنے تربیتی ڈیٹا کا اشتراک کرنے کے قابل ہونے کے لیے، تنظیموں کو قابل اعتماد اور محفوظ طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا سیٹ کو عوامی بنانے سے پہلے ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII) کو چھپانا مصنوعی ڈیٹا کے لیے ایک اور دلچسپ ایپلی کیشن ہے۔ سائنسی تحقیقی ڈیٹاسیٹس، طبی ڈیٹا، سماجی ڈیٹا، اور دیگر شعبوں کا تبادلہ کرنا جن میں PII شامل ہو سکتا ہے، کو رازداری کے تحفظ کے مصنوعی ڈیٹا کہا جاتا ہے۔
4. سلامتی
مصنوعی ڈیٹا کی بدولت تنظیمیں زیادہ محفوظ ہیں۔ چہرے کی شناخت کی ہماری مثال کے بارے میں، آپ شاید "ڈیپ فیکس" کے فقرے سے واقف ہوں گے جو من گھڑت تصاویر یا ویڈیوز کو بیان کرتا ہے۔ کاروباری اداروں کے ذریعے اپنے چہرے کی شناخت اور حفاظتی نظام کو جانچنے کے لیے گہری جعلی تیار کی جا سکتی ہیں۔ ماڈلز کو زیادہ تیزی سے اور سستی قیمت پر تربیت دینے کے لیے ویڈیو نگرانی میں مصنوعی ڈیٹا بھی استعمال کیا جاتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا اور مشین لرننگ
ایک ٹھوس اور قابل بھروسہ ماڈل بنانے کے لیے، مشین لرننگ الگورتھم کو کافی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی ضرورت ہے۔ مصنوعی ڈیٹا کی عدم موجودگی میں، اتنی بڑی مقدار میں ڈیٹا تیار کرنا مشکل ہوگا۔
کمپیوٹر وژن یا امیج پروسیسنگ جیسے ڈومینز میں، جہاں ابتدائی مصنوعی ڈیٹا کی ترقی کے ذریعے ماڈلز کی ترقی کو سہولت فراہم کی جاتی ہے، یہ انتہائی اہم ہو سکتا ہے۔ تصویر کی شناخت کے میدان میں ایک نئی پیش رفت جنریٹو ایڈورسریئل نیٹ ورکس (GANs) کا استعمال ہے۔ عام طور پر دو نیٹ ورکس پر مشتمل ہوتا ہے: ایک جنریٹر اور ایک امتیاز کرنے والا۔
جب کہ امتیازی نیٹ ورک کا مقصد اصلی تصاویر کو جعلی تصاویر سے الگ کرنا ہے، جنریٹر نیٹ ورک مصنوعی تصاویر تیار کرنے کا کام کرتا ہے جو حقیقی دنیا کی تصاویر سے کافی حد تک ملتی جلتی ہیں۔
مشین لرننگ میں، GANs نیورل نیٹ ورک فیملی کا ایک ذیلی سیٹ ہیں، جہاں دونوں نیٹ ورکس نئے نوڈس اور تہوں کو شامل کرکے مسلسل سیکھتے اور ترقی کرتے ہیں۔
مصنوعی ڈیٹا بناتے وقت، آپ کے پاس ماڈل کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے ضرورت کے مطابق ڈیٹا کے ماحول اور قسم کو تبدیل کرنے کا اختیار ہوتا ہے۔ اگرچہ مصنوعی ڈیٹا کی درستگی مضبوط سکور کے ساتھ آسانی سے حاصل کی جا سکتی ہے، لیکن لیبل والے ریئل ٹائم ڈیٹا کی درستگی کبھی کبھار بہت مہنگی ہو سکتی ہے۔
آپ مصنوعی ڈیٹا کیسے تیار کر سکتے ہیں؟
مصنوعی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے استعمال کیے جانے والے طریقے درج ذیل ہیں:
شماریاتی تقسیم کی بنیاد پر
اس معاملے میں استعمال ہونے والی حکمت عملی یہ ہے کہ تقسیم سے اعداد لینا یا اصل شماریاتی تقسیم کو دیکھنا ہے تاکہ غلط ڈیٹا بنایا جا سکے جو کہ موازنہ نظر آئے۔ کچھ حالات میں حقیقی ڈیٹا مکمل طور پر غائب ہو سکتا ہے۔
ڈیٹا سائنسدان کسی بھی تقسیم کے بے ترتیب نمونے پر مشتمل ڈیٹاسیٹ تیار کر سکتا ہے اگر اسے اصل ڈیٹا میں شماریاتی تقسیم پر گہری گرفت ہو۔ عام تقسیم، کفایتی تقسیم، chi-square کی تقسیم، lognormal distribution، اور بہت کچھ شماریاتی امکانی تقسیم کی صرف چند مثالیں ہیں جنہیں ایسا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
صورتحال کے ساتھ ڈیٹا سائنسدان کے تجربے کی سطح کا تربیت یافتہ ماڈل کی درستگی پر اہم اثر پڑے گا۔
ماڈل پر منحصر ہے
یہ تکنیک ایک ایسا ماڈل بناتی ہے جو بے ترتیب ڈیٹا بنانے کے لیے اس ماڈل کو استعمال کرنے سے پہلے مشاہدہ شدہ رویے کا حساب رکھتی ہے۔ جوہر میں، اس میں ایک معروف تقسیم کے ڈیٹا میں حقیقی ڈیٹا کو فٹ کرنا شامل ہے۔ پھر مونٹی کارلو اپروچ کو کارپوریشنز جعلی ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال کر سکتی ہیں۔
اس کے علاوہ، تقسیم کا استعمال کرتے ہوئے بھی لگایا جا سکتا ہے مشین سیکھنے کے ماڈل فیصلے کے درختوں کی طرح. ڈیٹا سائنسدان پیشن گوئی پر توجہ دینا ضروری ہے، اگرچہ، فیصلہ کرنے والے درخت اپنی سادگی اور گہرائی میں توسیع کی وجہ سے عام طور پر زیادہ فٹ ہوتے ہیں۔
گہری تعلیم کے ساتھ
گہرے سیکھنے وہ ماڈل جو ویریشنل آٹو اینکوڈر (VAE) یا جنریٹیو ایڈورسریئل نیٹ ورک (GAN) ماڈل استعمال کرتے ہیں مصنوعی ڈیٹا بنانے کے دو طریقے ہیں۔ غیر زیر نگرانی مشین لرننگ ماڈلز میں VAEs شامل ہیں۔
وہ انکوڈرز پر مشتمل ہوتے ہیں، جو اصل ڈیٹا کو سکڑتے اور کمپیکٹ کرتے ہیں، اور ڈیکوڈرز، جو اس ڈیٹا کی جانچ پڑتال کرتے ہیں تاکہ حقیقی ڈیٹا کی نمائندگی کی جاسکے۔ ان پٹ اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کو ممکنہ حد تک یکساں رکھنا VAE کا بنیادی مقصد ہے۔ دو مخالف اعصابی نیٹ ورک GAN ماڈل اور مخالف نیٹ ورک ہیں۔
پہلا نیٹ ورک، جسے جنریٹر نیٹ ورک کہا جاتا ہے، جعلی ڈیٹا تیار کرنے کا انچارج ہے۔ ڈسکریمینیٹر نیٹ ورک، دوسرا نیٹ ورک، تخلیق کردہ مصنوعی ڈیٹا کا اصل ڈیٹا کے ساتھ موازنہ کرکے اس بات کی نشاندہی کرنے کی کوشش کرتا ہے کہ آیا ڈیٹاسیٹ فراڈ ہے یا نہیں۔ امتیاز کرنے والا جنریٹر کو متنبہ کرتا ہے جب اسے ایک جعلی ڈیٹا سیٹ کا پتہ چلتا ہے۔
امتیاز کرنے والے کو فراہم کردہ ڈیٹا کے درج ذیل بیچ میں بعد میں جنریٹر کے ذریعے ترمیم کی جاتی ہے۔ نتیجے کے طور پر، امتیاز کرنے والا وقت کے ساتھ ساتھ بوگس ڈیٹا سیٹس کو تلاش کرنے میں بہتر ہوتا جاتا ہے۔ اس قسم کا ماڈل اکثر مالیاتی شعبے میں فراڈ کا پتہ لگانے کے ساتھ ساتھ طبی امیجنگ کے لیے صحت کی دیکھ بھال کے شعبے میں استعمال ہوتا ہے۔
ڈیٹا اگمینٹیشن ایک مختلف طریقہ ہے جسے ڈیٹا سائنسدان مزید ڈیٹا تیار کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ اگرچہ اسے جعلی ڈیٹا کے ساتھ غلط نہیں کیا جانا چاہئے۔ سیدھے الفاظ میں، ڈیٹا بڑھانا ایک حقیقی ڈیٹاسیٹ میں نئے ڈیٹا کو شامل کرنے کا عمل ہے جو پہلے سے موجود ہے۔
ایک تصویر سے کئی تصویریں بنانا، مثال کے طور پر، واقفیت، چمک، میگنیفیکیشن، وغیرہ کو ایڈجسٹ کرکے۔ بعض اوقات، اصل ڈیٹا سیٹ صرف ذاتی معلومات کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا کی گمنامی یہ ہے، اور اس طرح کے ڈیٹا کے سیٹ کو مصنوعی ڈیٹا کے طور پر شمار نہیں کیا جانا چاہئے۔
مصنوعی ڈیٹا کی چیلنجز اور حدود
اگرچہ مصنوعی ڈیٹا کے مختلف فوائد ہیں جو ڈیٹا سائنس کی سرگرمیوں میں فرموں کی مدد کر سکتے ہیں، لیکن اس کی کچھ حدود بھی ہیں:
- ڈیٹا کی قابل اعتمادیت: یہ عام علم ہے کہ ہر مشین لرننگ/ڈیپ لرننگ ماڈل اتنا ہی اچھا ہوتا ہے جتنا اسے فیڈ کیا جاتا ہے۔ اس تناظر میں مصنوعی ڈیٹا کا معیار ان پٹ ڈیٹا کے معیار اور ڈیٹا تیار کرنے کے لیے استعمال ہونے والے ماڈل سے مضبوطی سے متعلق ہے۔ یہ یقینی بنانا بہت ضروری ہے کہ ماخذ ڈیٹا میں کوئی تعصب موجود نہیں ہے، کیونکہ یہ مصنوعی ڈیٹا میں بہت واضح طور پر آئینہ دار ہوسکتے ہیں۔ مزید برآں، کوئی بھی پیشن گوئی کرنے سے پہلے، ڈیٹا کے معیار کی تصدیق اور تصدیق کی جانی چاہیے۔
- علم، کوشش اور وقت کی ضرورت ہے۔: اگرچہ مصنوعی ڈیٹا بنانا حقیقی ڈیٹا بنانے سے آسان اور کم خرچ ہو سکتا ہے، لیکن اس کے لیے کچھ علم، وقت اور کوشش کی ضرورت ہے۔
- بے ضابطگیوں کو نقل کرنا: حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی کامل نقل ممکن نہیں ہے۔ مصنوعی ڈیٹا صرف اس کا تخمینہ لگا سکتا ہے۔ اس لیے، کچھ آؤٹ لیرز جو حقیقی ڈیٹا میں موجود ہیں، ہو سکتا ہے کہ مصنوعی ڈیٹا کا احاطہ نہ کیا جائے۔ ڈیٹا کی بے ضابطگییں عام ڈیٹا سے زیادہ اہم ہیں۔
- پیداوار کو کنٹرول کرنا اور معیار کو یقینی بنانا: مصنوعی ڈیٹا کا مقصد حقیقی دنیا کے ڈیٹا کو نقل کرنا ہے۔ ڈیٹا کی دستی تصدیق ضروری ہو جاتی ہے۔ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے خودکار طور پر بنائے گئے پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کے لیے مشین لرننگ/ڈیپ لرننگ ماڈلز میں ڈیٹا کو شامل کرنے سے پہلے اس کی درستگی کی تصدیق کرنا ضروری ہے۔
- صارفین کی آراء: چونکہ مصنوعی ڈیٹا ایک نیا تصور ہے، اس لیے ہر کوئی اس کے ساتھ کی گئی پیشین گوئیوں پر یقین کرنے کے لیے تیار نہیں ہوگا۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ صارف کی قبولیت کو بڑھانے کے لیے، سب سے پہلے مصنوعی ڈیٹا کی افادیت کا علم بڑھانا ضروری ہے۔
مستقبل
پچھلی دہائی میں مصنوعی ڈیٹا کے استعمال میں ڈرامائی طور پر اضافہ ہوا ہے۔ اگرچہ یہ کمپنیوں کا وقت اور پیسہ بچاتا ہے، یہ اس کی خرابیوں کے بغیر نہیں ہے۔ اس میں آؤٹ لیرز کی کمی ہے، جو قدرتی طور پر اصل ڈیٹا میں پائے جاتے ہیں اور کچھ ماڈلز میں درستگی کے لیے اہم ہیں۔
یہ بات بھی قابل توجہ ہے کہ مصنوعی ڈیٹا کا معیار اکثر تخلیق کے لیے استعمال کیے جانے والے ان پٹ ڈیٹا پر منحصر ہوتا ہے۔ ان پٹ ڈیٹا میں تعصبات مصنوعی ڈیٹا میں تیزی سے پھیل سکتے ہیں، اس طرح اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کو نقطہ آغاز کے طور پر منتخب کرنا زیادہ نہیں ہونا چاہیے۔
آخر میں، اسے مزید آؤٹ پٹ کنٹرول کی ضرورت ہے، بشمول مصنوعی ڈیٹا کا انسانی تشریح شدہ حقیقی ڈیٹا سے موازنہ کرنا اس بات کی تصدیق کے لیے کہ تضادات متعارف نہیں ہوئے ہیں۔ ان رکاوٹوں کے باوجود، مصنوعی ڈیٹا ایک امید افزا میدان ہے۔
یہ ہمیں نئے AI حل بنانے میں مدد کرتا ہے یہاں تک کہ جب حقیقی دنیا کا ڈیٹا دستیاب نہ ہو۔ سب سے اہم بات یہ ہے کہ یہ کاروباری اداروں کو ایسی مصنوعات بنانے کے قابل بناتا ہے جو زیادہ جامع اور ان کے آخری صارفین کے تنوع کی نشاندہی کرتی ہوں۔
تاہم، ڈیٹا سے چلنے والے مستقبل میں، مصنوعی ڈیٹا ڈیٹا سائنسدانوں کو نئے اور تخلیقی کاموں کو انجام دینے میں مدد کرنے کا ارادہ رکھتا ہے جو صرف حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے ساتھ مکمل کرنا مشکل ہوگا۔
نتیجہ
بعض صورتوں میں، مصنوعی ڈیٹا ڈیٹا کی کمی یا کاروبار یا تنظیم کے اندر متعلقہ ڈیٹا کی کمی کو دور کر سکتا ہے۔ ہم نے یہ بھی دیکھا کہ کون سی حکمت عملی مصنوعی ڈیٹا کی تیاری میں مدد کر سکتی ہے اور کون اس سے فائدہ اٹھا سکتا ہے۔
ہم نے کچھ مشکلات کے بارے میں بھی بات کی جو مصنوعی ڈیٹا سے نمٹنے میں آتی ہیں۔ تجارتی فیصلہ سازی کے لیے، حقیقی ڈیٹا ہمیشہ پسند کیا جائے گا۔ تاہم، حقیقت پسندانہ ڈیٹا اگلا بہترین آپشن ہوتا ہے جب اس طرح کا حقیقی ڈیٹا تجزیہ کے لیے قابل رسائی نہ ہو۔
تاہم، یہ یاد رکھنا چاہیے کہ مصنوعی ڈیٹا تیار کرنے کے لیے، ڈیٹا ماڈلنگ کی ٹھوس گرفت کے ساتھ ڈیٹا سائنسدانوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ حقیقی اعداد و شمار اور اس کے گردونواح کا مکمل ادراک بھی ضروری ہے۔ یہ یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ، اگر دستیاب ہو، تیار کردہ ڈیٹا اتنا ہی درست ہے جتنا ممکن ہو۔
جواب دیجئے