Mundarija[Yashirish][Show]
Tadqiqotchilar va ma'lumotlar olimlari ko'pincha haqiqiy ma'lumotlarga ega bo'lmagan yoki maxfiylik yoki maxfiylik nuqtai nazaridan foydalana olmaydigan holatlarga duch kelishadi.
Ushbu muammoni hal qilish uchun sintetik ma'lumotlar ishlab chiqarish haqiqiy ma'lumotlarni almashtirish uchun ishlatiladi.
Algoritmning to'g'ri ishlashi uchun haqiqiy ma'lumotlarni mos ravishda almashtirish talab qilinadi, bu ham haqiqiy xarakterga ega bo'lishi kerak. Siz bunday maʼlumotlardan maxfiylikni saqlash, tizimlarni sinovdan oʻtkazish yoki mashinani oʻrganish algoritmlari uchun oʻquv maʼlumotlarini ishlab chiqarish uchun foydalanishingiz mumkin.
Keling, sintetik ma'lumotlarni yaratishni batafsil ko'rib chiqamiz va ular AI asrida nima uchun muhimligini bilib olaylik.
Sintetik ma'lumotlar nima?
Sintetik ma'lumotlar - bu haqiqiy ma'lumotlar o'rnini bosuvchi kompyuter simulyatsiyasi yoki algoritmlari tomonidan yaratilgan izohli ma'lumotlar. Bu haqiqiy ma'lumotlarning sun'iy intellekt tomonidan yaratilgan nusxasi.
Ilg'or AI algoritmlari yordamida ma'lumotlar naqshlari va o'lchovlaridan foydalanish mumkin. Ular o'qitilgandan so'ng asl o'quv ma'lumotlarini statistik jihatdan ifodalovchi cheksiz miqdordagi sintetik ma'lumotlarni yaratishi mumkin.
Sintetik ma'lumotlarni yaratishda bizga yordam beradigan turli yondashuvlar va texnologiyalar mavjud va siz turli ilovalarda foydalanishingiz mumkin.
Ma'lumot ishlab chiqarish dasturi ko'pincha talab qiladi:
- Sintetik ma'lumotlar yaratilishi kerak bo'lgan ma'lumotlar omborining metama'lumotlari.
- Ishonchli, ammo xayoliy qadriyatlarni yaratish texnikasi. Misollar qiymatlar ro'yxati va muntazam ifodalarni o'z ichiga oladi.
- Ma'lumotlar bazasi darajasida e'lon qilingan, shuningdek, dastur kodlari darajasida boshqariladigan barcha ma'lumotlar munosabatlari haqida keng qamrovli ma'lumot.
Modelni tasdiqlash va real ma'lumotlarning xulq-atvor tomonlarini model tomonidan yaratilgan ma'lumotlar bilan solishtirish ham xuddi shunday zarur.
Ushbu xayoliy ma'lumotlar to'plami haqiqiy narsaning barcha qiymatiga ega, ammo nozik ma'lumotlarning hech biri yo'q. Bu shirin, kaloriyasiz tortga o'xshaydi. U haqiqiy dunyoni aniq tasvirlaydi.
Natijada, siz uni haqiqiy ma'lumotlarni almashtirish uchun ishlatishingiz mumkin.
Sintetik ma'lumotlarning ahamiyati
Sintetik ma'lumotlar ma'lum talablarga yoki real dunyo ma'lumotlarida mavjud bo'lmagan holatlarga mos keladigan xususiyatlarga ega. Sinov uchun ma'lumotlar kam bo'lsa yoki maxfiylik birinchi navbatda e'tiborga olinsa, u yordamga keladi.
AI tomonidan yaratilgan ma'lumotlar to'plamlari moslashuvchan, xavfsiz va saqlash, almashish va yo'q qilish oson. Ma'lumotlarni sintez qilish texnikasi dastlabki ma'lumotlarni to'plash va yaxshilash uchun mos keladi.
Natijada, u sinov ma'lumotlari va AI o'quv ma'lumotlari sifatida foydalanish uchun idealdir.
- ML-ga asoslangan Uberni o'rgatish va Teslaning o'zi boshqariladigan avtomobillari.
- Tibbiyot va sog'liqni saqlash sohalarida haqiqiy ma'lumotlar mavjud bo'lmagan muayyan kasalliklar va holatlarni baholash uchun.
- Moliyaviy sektorda firibgarlikni aniqlash va himoya qilish juda muhim. Undan foydalanib, siz yangi firibgarlik holatlarini tekshirishingiz mumkin.
- Amazon sintetik ma'lumotlardan foydalangan holda Alexa til tizimini o'rgatmoqda.
- American Express firibgarlikni aniqlashni yaxshilash uchun sintetik moliyaviy ma'lumotlardan foydalanmoqda.
Sintetik ma'lumotlar turlari
Sintetik ma'lumotlar dastlabki ma'lumotlardagi xususiyatlar to'g'risidagi statistik ma'lumotlarni saqlagan holda maxfiy shaxsiy ma'lumotlarni yashirish maqsadida tasodifiy yaratilgan.
U asosan uch turga bo'linadi:
- To'liq sintetik ma'lumotlar
- Qisman sintetik ma'lumotlar
- Gibrid sintetik ma'lumotlar
1. To'liq sintetik ma'lumotlar
Ushbu ma'lumotlar to'liq yaratilgan va asl ma'lumotlarni o'z ichiga olmaydi.
Odatda, bunday turdagi ma'lumotlar generatori real ma'lumotlardagi xususiyatlarning zichlik funktsiyalarini aniqlaydi va ularning parametrlarini baholaydi. Keyinchalik, bashorat qilingan zichlik funktsiyalaridan har bir xususiyat uchun tasodifiy maxfiylik bilan himoyalangan seriyalar yaratiladi.
Haqiqiy ma'lumotlarning bir nechta xarakteristikalari u bilan almashtirilishi uchun tanlangan bo'lsa, himoyalangan va haqiqiy seriyalarni bir xil tartibda tartiblash uchun ushbu xususiyatlarning himoyalangan qatorlari haqiqiy ma'lumotlarning qolgan xususiyatlari bilan taqqoslanadi.
Bootstrap texnikasi va bir nechta imputatsiyalar to'liq sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqarishning ikkita an'anaviy usulidir.
Ma'lumotlar butunlay sintetik bo'lgani uchun va hech qanday haqiqiy ma'lumotlar mavjud emas, bu strategiya ma'lumotlarning haqiqatiga tayangan holda maxfiylikni mukammal himoya qiladi.
2. Qisman sintetik ma'lumotlar
Ushbu ma'lumotlar bir nechta nozik xususiyatlarning qiymatlarini almashtirish uchun faqat sintetik qiymatlardan foydalanadi.
Bunday holatda, haqiqiy qiymatlar faqat jiddiy ta'sir qilish xavfi mavjud bo'lganda o'zgartiriladi. Ushbu o'zgartirish yangi yaratilgan ma'lumotlarning maxfiyligini himoya qilish uchun amalga oshiriladi.
Qisman sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqarish uchun bir nechta imputatsiya va modelga asoslangan yondashuvlar qo'llaniladi. Ushbu usullar real ma'lumotlarda etishmayotgan qiymatlarni to'ldirish uchun ham ishlatilishi mumkin.
3. Gibrid sintetik ma'lumotlar
Gibrid sintetik ma'lumotlar ham haqiqiy, ham soxta ma'lumotlarni o'z ichiga oladi.
Haqiqiy ma'lumotlarning har bir tasodifiy yozuvi uchun undagi yaqin rekord tanlanadi va keyin gibrid ma'lumotlarni yaratish uchun ikkalasi birlashtiriladi. U to'liq sintetik va qisman sintetik ma'lumotlarning afzalliklariga ega.
Shuning uchun u boshqa ikkitasiga nisbatan yuqori foydalilik bilan, lekin ko'proq xotira va ishlov berish vaqti evaziga kuchli maxfiylikni saqlashni taklif qiladi.
Sintetik ma'lumotlarni yaratish texnikasi
Ko'p yillar davomida mashinada ishlab chiqarilgan ma'lumotlar tushunchasi mashhur bo'lib kelgan. Endi u pishib yetmoqda.
Sintetik ma'lumotlarni yaratishda qo'llaniladigan ba'zi texnikalar:
1. Tarqatish asosida
Agar haqiqiy ma'lumotlar mavjud bo'lmasa, lekin ma'lumotlar tahlilchisi ma'lumotlar to'plamining tarqalishi qanday paydo bo'lishi haqida to'liq tasavvurga ega bo'lsa; Ular har qanday taqsimotning tasodifiy namunasini ishlab chiqishi mumkin, jumladan, Oddiy, Eksponensial, Xi-kvadrat, t, lognormal va Uniform.
Ushbu usulda sintetik ma'lumotlarning qiymati tahlilchining ma'lum ma'lumotlar muhitini tushunish darajasiga qarab o'zgaradi.
2. Haqiqiy dunyo ma'lumotlarini ma'lum taqsimotga
Korxonalar, agar haqiqiy ma'lumotlar mavjud bo'lsa, berilgan haqiqiy ma'lumotlar uchun eng mos taqsimotlarni aniqlash orqali uni ishlab chiqishi mumkin.
Korxonalar, agar ular haqiqiy ma'lumotlarni ma'lum taqsimotga moslashtirmoqchi bo'lsalar va tarqatish parametrlarini bilmoqchi bo'lsalar, uni ishlab chiqarish uchun Monte-Karlo yondashuvidan foydalanishlari mumkin.
Garchi Monte-Karlo yondashuvi korxonalarga mavjud bo'lgan eng katta moslikni topishda yordam berishi mumkin bo'lsa-da, eng yaxshi moslashuv kompaniyaning sintetik ma'lumotlar ehtiyojlari uchun etarli darajada foydalanmasligi mumkin.
Korxonalar ushbu sharoitda taqsimotlarga mos keladigan mashinani o'rganish modellaridan foydalanishni o'rganishlari mumkin.
Qaror daraxtlari kabi mashinani o'rganish usullari tashkilotlarga klassik bo'lmagan taqsimotlarni modellashtirishga imkon beradi, ular multimodal bo'lishi mumkin va tan olingan taqsimotlarning umumiy xususiyatlariga ega emas.
Kompaniyalar ushbu mashinani o'rganish bilan jihozlangan tarqatish yordamida haqiqiy ma'lumotlarga ulanadigan sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqishi mumkin.
Shu bilan birga, mashinani o'rganish modellari haddan tashqari moslashishga moyil bo'lib, bu ularning yangi ma'lumotlarga mos kelmasligiga yoki kelajakdagi kuzatuvlarni bashorat qilishga olib keladi.
3. Chuqur o'rganish
Variatsion avtokodlovchi (VAE) va Generativ raqib tarmog'i (GAN) kabi chuqur generativ modellar sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqishi mumkin.
Variatsion avtokodlovchi
VAE - bu nazoratsiz yondashuv bo'lib, kodlovchi dastlabki ma'lumotlar to'plamini siqib chiqaradi va ma'lumotlarni dekoderga yuboradi.
Keyin dekoder asl ma'lumotlar to'plamining namoyishi bo'lgan chiqishni ishlab chiqaradi.
Tizimni o'rgatish kirish va chiqish ma'lumotlari o'rtasidagi bog'liqlikni maksimal darajada oshirishni o'z ichiga oladi.
Dushmanlarning umumiy tarmog'i
GAN modeli ikki tarmoq, generator va diskriminator yordamida modelni iterativ tarzda o'rgatadi.
Generator tasodifiy namunaviy ma'lumotlar to'plamidan sintetik ma'lumotlar to'plamini yaratadi.
Diskriminator sintetik tarzda yaratilgan ma'lumotlarni oldindan belgilangan shartlardan foydalangan holda haqiqiy ma'lumotlar to'plami bilan taqqoslaydi.
Sintetik ma'lumotlar provayderlari
Tuzilgan ma'lumotlar
Quyida keltirilgan platformalar jadval ma'lumotlaridan olingan sintetik ma'lumotlarni taqdim etadi.
U jadvallarda saqlanadigan real dunyo ma'lumotlarini takrorlaydi va xatti-harakatlar, bashorat qilish yoki tranzaksiya tahlili uchun ishlatilishi mumkin.
- AIni kiriting: Bu Generative Adversarial Networks va differentsial maxfiylikdan foydalanadigan sintetik ma'lumotlarni yaratish tizimining provayderi.
- Yaxshiroq ma'lumotlar: Bu sun'iy intellekt, ma'lumotlarni almashish va mahsulotlarni ishlab chiqish uchun maxfiylikni saqlaydigan sintetik ma'lumotlar yechimi provayderi.
- Divepale: Bu asl ma'lumotlar bilan bir xil statistik xususiyatlarga ega "egizak" ma'lumotlar to'plamini yaratish tizimi bo'lgan Geminai provayderi.
Tuzilmagan ma'lumotlar
Quyida keltirilgan platformalar tuzilmagan maʼlumotlar bilan ishlaydi, koʻrish va razvedka algoritmlarini oʻrgatish uchun sintetik maʼlumotlar tovarlari va xizmatlarini taqdim etadi.
- Datagen: U Visual AI o'rganish va rivojlantirish uchun 3D simulyatsiya qilingan o'quv ma'lumotlarini taqdim etadi.
- Neyrolaboratoriyalar: Neurolabs - bu kompyuter ko'rish uchun sintetik ma'lumotlar platformasi provayderi.
- Parallel domen: Bu avtonom tizimni o'qitish va foydalanish holatlarini sinab ko'rish uchun sintetik ma'lumotlar platformasi provayderi.
- Kognata: Bu ADAS va avtonom avtomobil ishlab chiqaruvchilari uchun simulyatsiya yetkazib beruvchi.
- Bifrost: U 3D muhitlarni yaratish uchun sintetik ma'lumotlar API-larini taqdim etadi.
muammolari
U uzoq tarixga ega Sun'iy intellekt, va u juda ko'p afzalliklarga ega bo'lsa-da, sintetik ma'lumotlar bilan ishlashda siz hal qilishingiz kerak bo'lgan muhim kamchiliklarga ham ega.
Mana, ulardan ba'zilari:
- Haqiqiy ma'lumotlardan sintetik ma'lumotlarga murakkablikni nusxalashda juda ko'p xatolar bo'lishi mumkin.
- Uning egiluvchanligi uning xatti-harakatlarida noto'g'rilikka olib keladi.
- Haqiqiy ma'lumotlar bilan ishlashda yaqinda paydo bo'lgan sintetik ma'lumotlarning soddalashtirilgan ko'rinishidan foydalangan holda o'qitilgan algoritmlarning ishlashida ba'zi yashirin kamchiliklar bo'lishi mumkin.
- Haqiqiy ma'lumotlardan barcha tegishli atributlarni takrorlash murakkablashishi mumkin. Ushbu operatsiya davomida ba'zi muhim jihatlar e'tibordan chetda qolishi ham mumkin.
Xulosa
Sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqarish odamlarning e'tiborini tortmoqda.
Bu usul barcha ma'lumotlarni ishlab chiqaruvchi holatlar uchun yagona javob bo'lmasligi mumkin.
Bundan tashqari, texnika AI/ML orqali razvedkani talab qilishi va o'zaro bog'liq ma'lumotlarni, ideal holda ma'lum bir domenga mos keladigan ma'lumotlarni yaratishning haqiqiy murakkab vaziyatlarini hal qila olishi mumkin.
Shunga qaramay, bu maxfiylikni ta'minlaydigan boshqa texnologiyalar yetishmaydigan bo'shliqni to'ldiradigan innovatsion texnologiya.
Bugungi kunda sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqarish ma'lumotlarni maskalashning birgalikda mavjudligini talab qilishi mumkin.
Kelajakda ikkalasi o'rtasida yaqinlashuv bo'lishi mumkin, bu esa ma'lumotlarni ishlab chiqaruvchi yanada keng qamrovli yechimga olib keladi.
Fikrlaringizni sharhlarda baham ko'ring!
Leave a Reply