کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
محققین اور ڈیٹا سائنسدانوں کو اکثر ایسے حالات کا سامنا کرنا پڑتا ہے جس میں یا تو ان کے پاس اصل ڈیٹا نہیں ہوتا ہے یا وہ رازداری یا رازداری کے تحفظات کی وجہ سے اسے استعمال کرنے سے قاصر ہوتے ہیں۔
اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، مصنوعی ڈیٹا پروڈکشن کا استعمال حقیقی ڈیٹا کا متبادل پیدا کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
الگورتھم کو صحیح طریقے سے انجام دینے کے لیے حقیقی ڈیٹا کی مناسب تبدیلی کی ضرورت ہے، جو کردار میں بھی حقیقت پسندانہ ہونا چاہیے۔ آپ اس طرح کے ڈیٹا کو پرائیویسی برقرار رکھنے، ٹیسٹنگ سسٹمز، یا مشین لرننگ الگورتھم کے لیے تربیتی ڈیٹا تیار کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
آئیے مصنوعی ڈیٹا جنریشن کو تفصیل سے دریافت کریں اور دیکھیں کہ وہ AI کے دور میں کیوں ضروری ہیں۔
مصنوعی ڈیٹا کیا ہے؟
مصنوعی ڈیٹا ایک تشریح شدہ ڈیٹا ہوتا ہے جو کمپیوٹر سمیلیشنز یا الگورتھم کے ذریعے حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے متبادل کے طور پر تیار کیا جاتا ہے۔ یہ اصل ڈیٹا کی مصنوعی ذہانت سے تیار کردہ نقل ہے۔
کوئی بھی جدید AI الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کے نمونوں اور طول و عرض کا استعمال کر سکتا ہے۔ وہ مصنوعی اعداد و شمار کی لامحدود مقدار بنا سکتے ہیں جو تربیت کے بعد اصل تربیتی ڈیٹا کا شماریاتی طور پر نمائندہ ہوتا ہے۔
مختلف طریقوں اور ٹیکنالوجیز ہیں جو مصنوعی ڈیٹا بنانے میں ہماری مدد کر سکتی ہیں اور آپ مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا جنریشن سافٹ ویئر کی اکثر ضرورت ہوتی ہے:
- ڈیٹا ریپوزٹری کا میٹا ڈیٹا، جس کے لیے مصنوعی ڈیٹا بنانا ضروری ہے۔
- قابل فہم لیکن خیالی اقدار پیدا کرنے کی تکنیک۔ مثالوں میں قدر کی فہرستیں اور باقاعدہ اظہار شامل ہیں۔
- تمام ڈیٹا تعلقات کے بارے میں جامع آگاہی، جن کا ڈیٹا بیس کی سطح پر اعلان کیا جاتا ہے اور ساتھ ہی وہ جو ایپلیکیشن کوڈ کی سطح پر کنٹرول ہوتے ہیں۔
ماڈل کی توثیق کرنا اور حقیقی اعداد و شمار کے طرز عمل کے پہلوؤں کا ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ ان سے موازنہ کرنا بھی اتنا ہی ضروری ہے۔
ان فرضی ڈیٹا سیٹس میں اصل چیز کی تمام قدر ہوتی ہے، لیکن کوئی بھی حساس ڈیٹا نہیں۔ یہ ایک خوشگوار، کیلوری سے پاک کیک کی طرح ہے۔ یہ حقیقی دنیا کو درست طریقے سے پیش کرتا ہے۔
نتیجے کے طور پر، آپ اسے حقیقی دنیا کے ڈیٹا کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
مصنوعی ڈیٹا کی اہمیت
مصنوعی ڈیٹا میں مخصوص مطالبات یا حالات کو پورا کرنے کے لیے خصوصیات ہیں جو بصورت دیگر حقیقی دنیا کے ڈیٹا میں دستیاب نہیں ہوں گی۔ جب جانچ کے لیے ڈیٹا کی کمی ہو یا جب پرائیویسی سب سے اوپر کی بات ہو، تو یہ بچاؤ کے لیے آتا ہے۔
AI سے تیار کردہ ڈیٹا سیٹ قابل موافق، محفوظ اور ذخیرہ کرنے، تبادلہ کرنے اور ضائع کرنے میں آسان ہیں۔ ڈیٹا کی ترکیب کی تکنیک اصل ڈیٹا کو سب سیٹ کرنے اور بہتر بنانے کے لیے موزوں ہے۔
نتیجے کے طور پر، یہ ٹیسٹ ڈیٹا اور AI ٹریننگ ڈیٹا کے طور پر استعمال کے لیے مثالی ہے۔
- ML پر مبنی Uber کو سکھانے کے لیے اور ٹیسلا سیلف ڈرائیونگ آٹوموبائل.
- طبی اور صحت کی دیکھ بھال کی صنعتوں میں، مخصوص بیماریوں اور حالات کا اندازہ لگانے کے لیے جن کے لیے حقیقی ڈیٹا موجود نہیں ہے۔
- مالیاتی شعبے میں فراڈ کا پتہ لگانا اور تحفظ بہت ضروری ہے۔ اسے استعمال کر کے، آپ نئے دھوکہ دہی کے واقعات کی چھان بین کر سکتے ہیں۔
- ایمیزون مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے Alexa کے زبان کے نظام کو تربیت دے رہا ہے۔
- امریکن ایکسپریس فراڈ کا پتہ لگانے کو بہتر بنانے کے لیے مصنوعی مالیاتی ڈیٹا استعمال کر رہا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا کی اقسام
مصنوعی ڈیٹا کو بے ترتیب طور پر حساس نجی معلومات کو چھپانے کے ارادے سے بنایا جاتا ہے جبکہ اصل ڈیٹا میں خصوصیات کے بارے میں شماریاتی معلومات کو برقرار رکھا جاتا ہے۔
یہ بنیادی طور پر تین اقسام پر مشتمل ہے:
- مکمل طور پر مصنوعی ڈیٹا
- جزوی طور پر مصنوعی ڈیٹا
- ہائبرڈ مصنوعی ڈیٹا
1. مکمل طور پر مصنوعی ڈیٹا
یہ ڈیٹا مکمل طور پر تیار کیا گیا ہے اور اس میں کوئی اصل ڈیٹا نہیں ہے۔
عام طور پر، اس قسم کا ڈیٹا جنریٹر حقیقی ڈیٹا میں خصوصیات کے کثافت کے افعال کی شناخت کرے گا اور ان کے پیرامیٹرز کا تخمینہ لگائے گا۔ بعد میں، پیش گوئی شدہ کثافت کے افعال سے، رازداری سے محفوظ سیریز ہر خصوصیت کے لیے بے ترتیب طور پر بنائی جاتی ہیں۔
اگر اصل ڈیٹا کی صرف چند خصوصیات کو اس کے ساتھ تبدیل کرنے کے لیے منتخب کیا جاتا ہے، تو ان خصوصیات کی محفوظ سیریز کو حقیقی ڈیٹا کی باقی خصوصیات کے ساتھ نقشہ بنا دیا جاتا ہے تاکہ محفوظ اور حقیقی سیریز کو اسی ترتیب میں درجہ دیا جا سکے۔
بوٹسٹریپ تکنیک اور ایک سے زیادہ نقوش مکمل طور پر مصنوعی ڈیٹا تیار کرنے کے دو روایتی طریقے ہیں۔
چونکہ ڈیٹا مکمل طور پر مصنوعی ہے اور کوئی حقیقی ڈیٹا موجود نہیں ہے، اس لیے یہ حکمت عملی ڈیٹا کی سچائی پر انحصار کے ساتھ بہترین رازداری کا تحفظ فراہم کرتی ہے۔
2. جزوی طور پر مصنوعی ڈیٹا
یہ ڈیٹا چند حساس خصوصیات کی اقدار کو تبدیل کرنے کے لیے صرف مصنوعی اقدار کا استعمال کرتا ہے۔
اس صورت حال میں، حقیقی اقدار صرف تب بدلی جاتی ہیں جب نمائش کا کافی خطرہ ہو۔ یہ تبدیلی تازہ تخلیق کردہ ڈیٹا کی رازداری کے تحفظ کے لیے کی گئی ہے۔
جزوی طور پر مصنوعی ڈیٹا تیار کرنے کے لیے ایک سے زیادہ نقائص اور ماڈل پر مبنی نقطہ نظر استعمال کیے جاتے ہیں۔ ان طریقوں کو حقیقی دنیا کے ڈیٹا میں گمشدہ اقدار کو بھرنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔
3. ہائبرڈ مصنوعی ڈیٹا
ہائبرڈ مصنوعی ڈیٹا میں اصل اور جعلی ڈیٹا دونوں شامل ہیں۔
اس میں ایک قریب کا ریکارڈ اصلی ڈیٹا کے ہر بے ترتیب ریکارڈ کے لیے چنا جاتا ہے، اور پھر دونوں کو جوڑ کر ہائبرڈ ڈیٹا تیار کیا جاتا ہے۔ اس میں مکمل طور پر مصنوعی اور جزوی طور پر مصنوعی ڈیٹا دونوں کے فوائد ہیں۔
اس لیے یہ دوسرے دو کے مقابلے میں اعلی افادیت کے ساتھ رازداری کا مضبوط تحفظ پیش کرتا ہے، لیکن زیادہ میموری اور پروسیسنگ وقت کی قیمت پر۔
مصنوعی ڈیٹا جنریشن کی تکنیک
کئی سالوں سے، مشین سے تیار کردہ ڈیٹا کا تصور مقبول رہا ہے۔ اب یہ پختہ ہو رہا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال ہونے والی کچھ تکنیکیں یہ ہیں:
1. تقسیم کی بنیاد پر
اگر کوئی حقیقی ڈیٹا موجود نہیں ہے، لیکن ڈیٹا تجزیہ کار کو اس بات کا مکمل خیال ہے کہ ڈیٹا سیٹ کی تقسیم کیسے ظاہر ہوگی؛ وہ کسی بھی تقسیم کا بے ترتیب نمونہ تیار کر سکتے ہیں، بشمول نارمل، ایکسپونیشنل، چی مربع، ٹی، لاگنارمل، اور یونیفارم۔
اس طریقہ کار میں مصنوعی ڈیٹا کی قدر ایک مخصوص ڈیٹا ماحول کے بارے میں تجزیہ کار کی سمجھ کی سطح پر منحصر ہوتی ہے۔
2. معلوم تقسیم میں حقیقی دنیا کا ڈیٹا
اگر حقیقی ڈیٹا موجود ہو تو کاروبار دیے گئے حقیقی ڈیٹا کے لیے بہترین فٹ ڈسٹری بیوشن کی نشاندہی کر کے اسے تیار کر سکتے ہیں۔
کاروبار اسے تیار کرنے کے لیے مونٹی کارلو اپروچ استعمال کر سکتے ہیں اگر وہ حقیقی ڈیٹا کو کسی معروف تقسیم میں فٹ کرنا اور تقسیم کے پیرامیٹرز کو جاننا چاہتے ہیں۔
اگرچہ مونٹی کارلو اپروچ کاروباروں کو دستیاب سب سے بڑے میچ کا پتہ لگانے میں مدد دے سکتا ہے، لیکن کمپنی کے مصنوعی ڈیٹا کی ضروریات کے لیے بہترین فٹ کا کافی استعمال نہیں ہو سکتا۔
کاروبار ان حالات میں تقسیم کے مطابق مشین لرننگ کے ماڈلز کو استعمال کر سکتے ہیں۔
مشین لرننگ کی تکنیکیں، جیسے فیصلہ سازی کے درخت، تنظیموں کو غیر کلاسیکی تقسیم کا نمونہ بنانے کے قابل بناتے ہیں، جو ملٹی ماڈل ہو سکتی ہیں اور تسلیم شدہ تقسیم کی مشترکہ خصوصیات کی کمی ہے۔
کاروبار مصنوعی ڈیٹا تیار کر سکتے ہیں جو اس مشین لرننگ فٹڈ ڈسٹری بیوشن کا استعمال کرتے ہوئے حقیقی ڈیٹا سے جڑتا ہے۔
تاہم، مشین سیکھنے کے ماڈل اوور فٹنگ کے لیے حساس ہوتے ہیں، جس کی وجہ سے وہ تازہ اعداد و شمار سے مماثلت یا مستقبل کے مشاہدات کی پیشن گوئی کرنے میں ناکام رہتے ہیں۔
3. گہری تعلیم
ڈیپ جنریٹو ماڈل جیسے ویریشنل آٹو اینکوڈر (VAE) اور جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورک (GAN) مصنوعی ڈیٹا تیار کر سکتے ہیں۔
تغیراتی آٹو اینکوڈر
VAE ایک غیر زیر نگرانی طریقہ ہے جس میں انکوڈر اصل ڈیٹاسیٹ کو کمپریس کرتا ہے اور ڈیٹا کو ڈیکوڈر کو بھیجتا ہے۔
ڈیکوڈر پھر آؤٹ پٹ تیار کرتا ہے جو اصل ڈیٹاسیٹ کی نمائندگی کرتا ہے۔
سسٹم کو سکھانے میں ان پٹ اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے درمیان ارتباط کو زیادہ سے زیادہ کرنا شامل ہے۔
جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورک
GAN ماڈل بار بار ماڈل کو دو نیٹ ورکس، جنریٹر، اور امتیازی سلوک کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دیتا ہے۔
جنریٹر بے ترتیب نمونہ ڈیٹا کے سیٹ سے مصنوعی ڈیٹاسیٹ بناتا ہے۔
Discriminator پہلے سے طے شدہ حالات کا استعمال کرتے ہوئے مصنوعی طور پر بنائے گئے ڈیٹا کا حقیقی ڈیٹا سیٹ سے موازنہ کرتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا فراہم کرنے والے
تشکیل ڈیٹا
ذیل میں ذکر کردہ پلیٹ فارم ٹیبلر ڈیٹا سے اخذ کردہ مصنوعی ڈیٹا فراہم کرتے ہیں۔
یہ جدولوں میں رکھے ہوئے حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی نقل تیار کرتا ہے اور اسے رویے، پیشین گوئی، یا لین دین کے تجزیے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- AI انسٹال کریں۔: یہ ایک مصنوعی ڈیٹا تخلیق کرنے والے نظام کا فراہم کنندہ ہے جو جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس اور تفریق رازداری کا استعمال کرتا ہے۔
- بہتر ڈیٹا: یہ AI، ڈیٹا شیئرنگ، اور پروڈکٹ ڈیولپمنٹ کے لیے پرائیویسی کو محفوظ کرنے والا مصنوعی ڈیٹا حل فراہم کرنے والا ہے۔
- ڈیوپلے: یہ Geminai کا فراہم کنندہ ہے، 'جڑواں' ڈیٹاسیٹس بنانے کے لیے ایک ایسا نظام جس میں اصل ڈیٹا کی طرح شماریاتی خصوصیات ہیں۔
غیر ساختہ ڈیٹا
ذیل میں ذکر کردہ پلیٹ فارم غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے ہیں، تربیتی وژن اور جاسوسی الگورتھم کے لیے مصنوعی ڈیٹا سامان اور خدمات فراہم کرتے ہیں۔
- ڈیٹاجن: یہ بصری AI سیکھنے اور ترقی کے لیے 3D نقلی تربیتی ڈیٹا فراہم کرتا ہے۔
- نیورو لیبز: Neurolabs کمپیوٹر وژن مصنوعی ڈیٹا پلیٹ فارم فراہم کرنے والا ہے۔
- متوازی ڈومین: یہ خود مختار نظام کی تربیت اور جانچ کے استعمال کے معاملات کے لیے مصنوعی ڈیٹا پلیٹ فارم فراہم کرنے والا ہے۔
- کوگناٹا۔: یہ ADAS اور خود مختار گاڑیوں کے ڈویلپرز کے لیے ایک نقلی فراہم کنندہ ہے۔
- Bifrost: یہ 3D ماحول بنانے کے لیے مصنوعی ڈیٹا APIs فراہم کرتا ہے۔
چیلنجز
میں اس کی ایک لمبی تاریخ ہے۔ مصنوعی ذہانت، اور جب کہ اس کے بہت سے فوائد ہیں، اس میں اہم خامیاں بھی ہیں جن کو آپ کو مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے وقت دور کرنے کی ضرورت ہے۔
یہاں ان میں سے کچھ یہ ہیں:
- پیچیدگی کو اصل ڈیٹا سے مصنوعی ڈیٹا میں نقل کرتے وقت بہت ساری غلطیاں ہوسکتی ہیں۔
- اس کی خراب فطرت اس کے رویے میں تعصبات کا باعث بنتی ہے۔
- مصنوعی اعداد و شمار کی آسان نمائندگیوں کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ الگورتھم کی کارکردگی میں کچھ پوشیدہ خامیاں ہو سکتی ہیں جو حال ہی میں اصل ڈیٹا سے نمٹنے کے دوران سامنے آئی ہیں۔
- حقیقی دنیا کے ڈیٹا سے تمام متعلقہ صفات کو نقل کرنا پیچیدہ ہو سکتا ہے۔ یہ بھی ممکن ہے کہ اس آپریشن کے دوران کچھ ضروری پہلوؤں کو نظر انداز کیا جائے۔
نتیجہ
مصنوعی ڈیٹا کی تیاری واضح طور پر لوگوں کی توجہ مبذول کر رہی ہے۔
یہ طریقہ ڈیٹا پیدا کرنے والے تمام معاملات کے لیے ایک ہی سائز کے لیے موزوں جواب نہیں ہو سکتا۔
اس کے علاوہ، تکنیک کے لیے AI/ML کے ذریعے ذہانت کی ضرورت ہو سکتی ہے اور یہ ایک دوسرے سے متعلقہ ڈیٹا بنانے کے لیے حقیقی دنیا کے پیچیدہ حالات سے نمٹنے کے قابل ہو سکتی ہے، مثالی طور پر ڈیٹا کسی مخصوص ڈومین کے لیے موزوں ہے۔
بہر حال، یہ ایک جدید ٹیکنالوجی ہے جو اس خلا کو پُر کرتی ہے جہاں پرائیویسی کو فعال کرنے والی دیگر ٹیکنالوجیز کم پڑ جاتی ہیں۔
آج، مصنوعی ڈیٹا پروڈکشن کو ڈیٹا ماسکنگ کے بقائے باہمی کی ضرورت ہو سکتی ہے۔.
مستقبل میں، دونوں کے درمیان زیادہ ہم آہنگی ہو سکتی ہے، جس کے نتیجے میں ڈیٹا پیدا کرنے کا ایک زیادہ جامع حل نکل سکتا ہے۔
تبصرے میں اپنے خیالات کا اشتراک کریں!
جواب دیجئے