ወደ ሰው ሰራሽ ውሂብ ማመንጨት መመሪያ፡ ፍቺ፣ አይነቶች እና መተግበሪያዎች
ንግዶች ከፍተኛ ጥራት ያለው መረጃን በማግኘት እና በማጋራት ረገድ ፈተናዎች እንደሚገጥሟቸው ሚስጥር አይደለም። ሰው ሰራሽ ውሂብ ማመንጨት ትልቅ ሰው ሰራሽ ዳታ ስብስቦችን እና ከፍተኛ ጥራት ያለው የሙከራ ውሂብ ያለ ግላዊነት ስጋት ወይም ቀይ ቴፕ ለማምረት የሚረዳ ተግባራዊ መፍትሄ ነው።
የተለያዩ አፕሊኬሽኖችን በማቅረብ ሰው ሰራሽ የዳታ ስብስቦች በተለያዩ ዘዴዎች ሊፈጠሩ ይችላሉ። በአግባቡ ሲገመገም የላቁ ስልተ ቀመሮችን በመጠቀም የሚመነጩ ሰው ሰራሽ ዳታ ስብስቦች ድርጅቶች ትንታኔያቸውን፣ ምርምራቸውን እና ሙከራቸውን እንዲያፋጥኑ ይረዳሉ። ስለዚህ ጠለቅ ብለን እንመርምር።
ይህ መጣጥፍ ዋና ዋና ዓይነቶችን፣ ስም-አልባ የመረጃ ስብስቦችን እና የቁጥጥር ልዩነቶችን ጨምሮ ወደ ሰው ሠራሽ ውሂብ ያስተዋውቀዎታል። በሰው ሰራሽ መንገድ የመነጨ ውሂብ ወሳኝ የውሂብ ችግሮችን እንዴት እንደሚፈታ እና የተወሰኑ አደጋዎችን እንደሚቀንስ ይማራሉ ። ከጉዳይ ጥናቶቻችን ምሳሌዎች ጋር በመታጀብ በሁሉም ኢንዱስትሪዎች ውስጥ ስላሉት ማመልከቻዎች እንነጋገራለን።
ዝርዝር ሁኔታ
ሰው ሰራሽ ውሂብ፡ ፍቺ እና የገበያ ስታቲስቲክስ
ሰው ሠራሽ ውሂብ ሚስጥራዊ ይዘት የሌለው ሰው ሰራሽ በሆነ መንገድ የመነጨ መረጃ ነው፣ እና ከእውነተኛ የውሂብ ስብስቦች አማራጭ ሆኖ ያገለግላል። የውሂብ ሳይንቲስቶች ብዙ ጊዜ ይደውሉ በ AI የመነጨ ሰው ሰራሽ ውሂብ እውነተኛ ውሂብን በመኮረጅ ረገድ ባለው ከፍተኛ የስታቲስቲክስ ትክክለኛነት ምክንያት የሰው ሰራሽ ውሂብ መንታ።
አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) ስልተ ቀመሮችን እና ማስመሰሎችን በመጠቀም ሰው ሰራሽ የመረጃ ስብስቦች የተፈጠሩት የዋናውን ውሂብ ቅጦች እና ትስስሮች የሚጠብቁ ናቸው። ይህ ውሂብ ጽሑፍን፣ ሠንጠረዦችን እና ሥዕሎችን ሊያካትት ይችላል። ስልተ ቀመሮቹ በግል የሚለይ መረጃን (PII) ይተካሉ የማሾፍ ውሂብ.
ግራንድ እይታ ምርምር ትንበያዎች ገበያው ለ ከጄነሬቲቭ AI ጋር ሰው ሰራሽ ውሂብ ማመንጨት በ 1.63 ከ $ 2022 ቢሊዮን ወደ $ 13.5 ቢሊዮን በ 2030 በ 35% CAGR ያድጋል. ጋርትነር እንደሚለው፣ በ 60 ለ AI ጥቅም ላይ የዋለው 2024% ውሂብ ሰው ሰራሽ ይሆናል። - ይህ ከ60 በ2021 እጥፍ ይበልጣል።
ሰው ሠራሽ የመረጃ መድረኮችም እየጨመሩ ነው። ገበያ ስቴትቪል ይጠብቃል። በ218 ከ 2022 ሚሊዮን ዶላር ወደ 3.7 ቢሊዮን ዶላር በ2033 ከነበረበት የአለምአቀፍ ሰው ሰራሽ ዳታ መድረክ ገበያ።
ሰው ሰራሽ መረጃ ለምን እየጨመረ ነው? አንዱ የመንዳት ሁኔታ ከቁጥጥር ቁጥጥር ነፃ መሆን ነው።
የግላዊነት ህጎች በ AI የመነጨ ሰው ሰራሽ ውሂብን ይቆጣጠራሉ?
ብዙ ዩኤስ እና የአውሮፓ ህብረት የውሂብ ደህንነት እና ግላዊነት በሚለይ የግል መረጃ ላይ ደንቦች ተፈጻሚ ይሆናሉ።
ግን እነዚህ ደንቦች አይተገበሩም ሰው ሠራሽ ውሂብ - ሰው ሰራሽ መረጃ በተመሳሳይ መልኩ ይስተናገዳል። ስም-አልባ ውሂብ. እነሱ የሌሎች የህግ ደንቦች "ዋና" የሚባሉትን ይመሰርታሉ.
ለምሳሌ, የ GDPR 26 ንባብ የግላዊነት ጥበቃ ደንቦች የሚተገበሩት ከሚለይ ሰው ጋር በተገናኘ መረጃ ላይ ብቻ እንደሆነ ይናገራል። ሰው ሰራሽ ውሂቡ ወደ ተለዩ ግለሰቦች ተመልሶ ሊገኝ በማይችል መልኩ ከተፈጠረ፣ ከቁጥጥር ቁጥጥር ነፃ ነው። የቁጥጥር ቁጥጥር ወደ ጎን፣ ንግዶች ሰራሽ ውሂብን እንዲያመነጩ የሚገፋፉ እውነተኛ ውሂብን ለመጠቀም ሌሎች መሰናክሎች አሉ።
እውነተኛ ውሂብን የመጠቀም ቁልፍ ተግዳሮቶች
ብዙ ኩባንያዎች አግባብነት ያለው ከፍተኛ ጥራት ያለው መረጃ ለማግኘት እና ለመጠቀም ይቸገራሉ፣ በተለይም በቂ መጠን ለ AI አልጎሪዝም ስልጠና። ባገኙትም ጊዜ፣ የውሂብ ስብስቦችን ማጋራት ወይም መጠቀም በግላዊነት ስጋቶች እና በተኳኋኝነት ችግሮች ምክንያት ፈታኝ ሊሆን ይችላል። ይህ ክፍል ቁልፉን ይዘረዝራል ሰው ሰራሽ ውሂብን ይፈታተናል። መፍታት ይችላል።
የግላዊነት አደጋዎች የውሂብ አጠቃቀምን እና ማጋራትን ያግዳሉ።
እንደ GDPR እና HIPAA ያሉ የውሂብ ደህንነት እና የግላዊነት ደንቦች የውሂብ መጋራት እና አጠቃቀም ላይ የቢሮክራሲያዊ እንቅፋቶችን ያስተዋውቃሉ። እንደ ጤና አጠባበቅ ባሉ ኢንዱስትሪዎች ውስጥ፣ በተመሳሳይ ድርጅት ውስጥ ባሉ ክፍሎች መካከል PII ን መጋራት እንኳን በአስተዳደር ፍተሻዎች ምክንያት ጊዜ የሚወስድ ሊሆን ይችላል። መረጃን ለውጭ አካላት ማጋራት የበለጠ ፈታኝ እና የበለጠ የደህንነት አደጋዎችን የሚያስከትል ነው።
ምርምር ከ Fortune የንግድ ግንዛቤዎች ሰው ሰራሽ የዳታ ልምምዶችን ለመቀበል እንደ ዋና ማበረታቻ እየጨመረ የግላዊነት ስጋቶችን ይለያል። ብዙ ውሂብ ባከማቻሉ መጠን ግላዊነትን የመጉዳት አደጋ ላይ ይጥላሉ። አጭጮርዲንግ ቶ የ2023 IBM የደህንነት ወጪ የውሂብ ጥሰት ሪፖርትበአሜሪካ ያለው አማካይ የውሂብ ጥሰት ወጪ 9.48 ሚሊዮን ዶላር ነበር። በአለም አቀፍ ደረጃ በአማካይ ወጪው 4.45 ሚሊዮን ዶላር ነበር; ከ 500 በታች ሰራተኞች ያሏቸው ኩባንያዎች በአንድ ጥሰት 3.31 ሚሊዮን ዶላር ያጣሉ ። ይህ ደግሞ ለስም መጎዳት አይቆጠርም።
ከፍተኛ ጥራት ያለው መረጃ የማግኘት ችግሮች
የ 2022 ቅኝት ከ 500 የመረጃ ባለሙያዎች መካከል 77% መሐንዲሶች፣ ተንታኞች እና የውሂብ ሳይንቲስቶች የውሂብ ጥራት ችግሮች እንዳጋጠሟቸው አረጋግጠዋል። እንደ ሪፖርቱ ከሆነ የመረጃ ጥራት የኩባንያውን የፋይናንስ አፈፃፀም እና ምርታማነት እንቅፋት ከመሆኑም በላይ የአገልግሎቶቹን አጠቃላይ እይታ ለማሳካት አስቸጋሪ ያደርገዋል።
ኩባንያዎች የማሽን መማሪያ (ML) ሞዴሎቻቸውን በትክክል ለማሰልጠን ከተወሰኑ የስነ-ሕዝብ መረጃዎች በቂ መረጃ ላይኖራቸው ይችላል። እና የውሂብ ስብስቦች ብዙውን ጊዜ አለመጣጣሞችን፣ ስህተቶችን እና የጎደሉ እሴቶችን ይይዛሉ። የእርስዎን AI መድረኮች ካሰለጠኑ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች ዝቅተኛ ጥራት ባለው መረጃ የስነ-ሕዝብ ልዩነት በሌለው መረጃ ላይ፣ ትክክለኛ ያልሆነ፣ የተዛባ ትንበያዎችን ያደርጋል። በተመሳሳይ፣ እንደ ማንነቱ ያልታወቀ መረጃ ማመንጨት፣ ያልተጣሩ ስልተ ቀመሮች በመረጃ ትንተና ውጤት ላይ ተጽእኖ የሚያሳድሩ አስተማማኝ ያልሆኑ ሰው ሰራሽ ዳታ ስብስቦችን ሊያዘጋጁ ይችላሉ።
በሰው ሰራሽ ዳታ ማሻሻል በመረጃ ቋቶች ውስጥ ያሉ አለመመጣጠንን በመፍታት የመረጃ ጥራትን ሊያሳድግ ይችላል። ይህ ዝቅተኛ ውክልና የሌላቸው ክፍሎች የበለጠ ተመጣጣኝ ውክልና እንዲቀበሉ እና አድልዎ እንዲቀንስ ያደርጋል። ይበልጥ ጠንካራ እና ተወካይ ያለው የውሂብ ስብስብ የተሻሻሉ የትንታኔ ውጤቶችን እና የሞዴል ስልጠናዎችን ይሰጣል።
የውሂብ ስብስብ አለመጣጣሞች
ከተለያዩ መነሻዎች ወይም ከብዙ ሠንጠረዥ ዳታቤዝ ውስጥ የተገኙ የመረጃ ቋቶች ተኳሃኝነቶችን ሊያስተዋውቁ ይችላሉ፣ ይህም በውሂብ ሂደት እና ትንተና ላይ ውስብስብ ነገሮችን ይፈጥራል እና ፈጠራን ያግዳል።
ለምሳሌ፣ በጤና እንክብካቤ ውስጥ የውሂብ ማሰባሰብ የኤሌክትሮኒክ የጤና መዝገቦችን (EHRs)፣ ተለባሾችን፣ የባለቤትነት ሶፍትዌሮችን እና የሶስተኛ ወገን መሳሪያዎችን ያካትታል። እያንዳንዱ ምንጭ የተለያዩ የመረጃ ቅርጸቶችን እና የመረጃ ስርዓቶችን ሊጠቀም ይችላል፣ ይህም በውህደት ወቅት በውሂብ ቅርጸቶች፣ አወቃቀሮች ወይም ክፍሎች ላይ ልዩነት እንዲኖር ያደርጋል። ሰው ሰራሽ ውሂብን መጠቀም ይህንን ተግዳሮት ሊፈታ ይችላል፣ ተኳኋኝነትን ያረጋግጣል እና ይፈቅዳል ውሂብ ማመንጨት በሚፈለገው ቅርጸት.
ማንነትን መደበቅ በቂ አይደለም።
የግላዊነት ስጋቶችን ወይም የውሂብ ጥራት ችግሮችን ለማሸነፍ ስም-አልባ ዘዴዎች በቂ አይደሉም። ከዚህም በላይ እ.ኤ.አ. መለያዎችን መደበቅ ወይም ማስወገድ ለጥልቅ ትንተና የሚያስፈልጉትን ዝርዝሮች ሊነጥቅ ይችላል። በትልቅ የውሂብ ስብስቦች ውስጥ.
በተጨማሪም፣ ማንነታቸው ያልታወቀ መረጃ እንደገና ሊታወቅ እና ወደ ግለሰቦች ሊገኝ ይችላል። ተንኮል አዘል ተዋናዮች ያልተለየ የሚመስሉ መረጃዎችን ስም-አልባነት የሚያበላሹ በጊዜ ላይ የተመሰረቱ ንድፎችን ለማግኘት የላቀ ትንታኔን መጠቀም ይችላሉ። በዚህ ረገድ ሰው ሰራሽ ውሂብ ከማይታወቅ ውሂብ የላቀ ነው።
የማይመሳስል ማንነትን መደበቅ፣ ሰው ሰራሽ ውሂብ ያሉትን የውሂብ ስብስቦችን አይለውጥም ነገር ግን የን ባህሪያት እና መዋቅር የሚመስል አዲስ ውሂብ ያመነጫል ጥሬ ውሂብ, መገልገያውን በመጠበቅ ላይ. በግል ሊለይ የሚችል መረጃ የሌለው ሙሉ ለሙሉ አዲስ የውሂብ ስብስብ ነው።
ግን ከዚያ የበለጠ የተወሳሰበ ነው። በርካታ ዓይነቶች አሉ ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት ዘዴዎች.
ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት ዓይነቶች
ሰው ሰራሽ ውሂብ መፍጠር ሂደቶች በሚፈለገው የውሂብ አይነት መሰረት ይለያያሉ. ሰው ሰራሽ የመረጃ አይነቶች ሙሉ በሙሉ AI የመነጨ፣ ህግን መሰረት ያደረጉ እና የማስመሰል መረጃዎችን ያካትታሉ - እያንዳንዳቸው የተለየ ፍላጎት ያሟላሉ።
ሙሉ በሙሉ AI የመነጨ ሰው ሰራሽ ውሂብ
ይህ አይነት ሰው ሠራሽ ውሂብ ML ስልተ ቀመሮችን በመጠቀም ከባዶ ነው የተሰራው። የ የማሽን መማሪያ ሞዴል ላይ ባቡሮች ትክክለኛ መረጃ ስለመረጃው አወቃቀር፣ ቅጦች እና ግንኙነቶች ለማወቅ። Generative AI በመቀጠል ይህን እውቀት ከመጀመሪያው የስታቲስቲክስ ባህሪያት ጋር የሚመሳሰል አዲስ ውሂብ ለማመንጨት ይጠቀማል (እንደገና የማይታወቅ ሆኖ ሳለ)።
ይህ አይነት ሙሉ በሙሉ ሰው ሠራሽ ውሂብ ለ AI ሞዴል ስልጠና ጠቃሚ ነው እና እንደ እውነተኛ መረጃ ለመጠቀም በቂ ነው. በተለይ በኮንትራት የግላዊነት ስምምነቶች ምክንያት የውሂብ ስብስቦችዎን ማጋራት ካልቻሉ ጠቃሚ ነው። ነገር ግን፣ ሰው ሠራሽ ውሂብ ለማመንጨት፣ ለመነሻ ያህል ከፍተኛ መጠን ያለው ኦሪጅናል ውሂብ ያስፈልግዎታል የማሽን መማሪያ ሞዴል ስልጠና.
ሰው ሰራሽ የማሾፍ መረጃ
ይህ ሰው ሠራሽ ውሂብ ዓይነት የእውነተኛውን መረጃ አወቃቀር እና ቅርፀት የሚመስል ነገር ግን የግድ ትክክለኛ መረጃን የማያንፀባርቅ ሰው ሰራሽ በሆነ መንገድ የተፈጠረ ውሂብን ያመለክታል። ገንቢዎች አፕሊኬሽኖቻቸው የተለያዩ ግብዓቶችን እና ሁኔታዎችን እውነተኛ፣ ግላዊ ወይም ሳይጠቀሙ ማስተናገድ እንደሚችሉ እንዲያረጋግጡ ያግዛል። ሚስጥራዊነት ያለው ውሂብ እና, ከሁሉም በላይ, በእውነተኛው ዓለም ውሂብ ላይ ሳይመሰረቱ. ይህ አሰራር ተግባራዊነትን ለመፈተሽ እና የሶፍትዌር አፕሊኬሽኖችን በቁጥጥር እና ደህንነቱ በተጠበቀ መልኩ ለማጣራት አስፈላጊ ነው።
መቼ እንደሚጠቀሙበት፡- ቀጥታ መለያዎችን (PII) ለመተካት ወይም በአሁኑ ጊዜ ውሂብ ሲጎድልዎት እና ደንቦችን ለመወሰን ጊዜ እና ጉልበት አለማዋልን ይመርጣሉ። ገንቢዎች በመጀመርያ የእድገት ደረጃዎች ውስጥ የመተግበሪያዎችን ተግባራዊነት እና ገጽታ ለመገምገም የይስሙላ ውሂብን ይጠቀማሉ፣ ይህም ሊሆኑ የሚችሉ ጉዳዮችን ወይም የንድፍ ጉድለቶችን እንዲለዩ ያስችላቸዋል።
ምንም እንኳን የማስመሰል መረጃ የገሃዱ ዓለም መረጃ ትክክለኛነት ባይኖረውም፣ ከውሂቡ ውህደት በፊት የስርዓቶችን ትክክለኛ ተግባር እና ምስላዊ ውክልና ለማረጋገጥ ጠቃሚ መሳሪያ ሆኖ ይቆያል።
ማሳሰቢያ፡- ሰው ሠራሽ የተሳለቀ ዳታ ብዙ ጊዜ እንደ 'የውሸት መረጃ፣ምንም እንኳን በትርጉም ሊለያዩ ስለሚችሉ እነዚህን ቃላት በተለዋዋጭነት ለመጠቀም አንመክርም።
ደንብ ላይ የተመሠረተ ሰው ሠራሽ ውሂብ
ደንብ ላይ የተመሠረተ ሰው ሠራሽ ውሂብ አስቀድሞ በተገለጹ ህጎች፣ ገደቦች እና አመክንዮዎች ላይ በመመስረት ብጁ የውሂብ ስብስቦችን ለመፍጠር ጠቃሚ መሣሪያ ነው። ይህ ዘዴ ተጠቃሚዎች የውሂብ ውፅዓትን በተወሰኑ የንግድ ፍላጎቶች መሰረት እንዲያዋቅሩ በመፍቀድ፣ እንደ ዝቅተኛ፣ ከፍተኛ እና አማካይ እሴቶች ያሉ መለኪያዎችን በማስተካከል ተለዋዋጭነትን ይሰጣል። ማበጀት ከሌለው ሙሉ በሙሉ AI የመነጨ ውሂብ በተቃራኒ ደንብ ላይ የተመሰረተ ሰው ሠራሽ ውሂብ የተለየ የአሠራር መስፈርቶችን ለማሟላት የተዘጋጀ መፍትሄ ይሰጣል። ይህ ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት ሂደት ትክክለኛ እና ቁጥጥር የሚደረግበት መረጃ ማመንጨት አስፈላጊ በሚሆንበት ጊዜ በሙከራ፣ በልማት እና በመተንተን ላይ በተለይ ጠቃሚ ነው።
እያንዳንዱ ሰው ሠራሽ ውሂብ የማመንጨት ዘዴ የተለያዩ አፕሊኬሽኖች አሉት። የሲንቶ መድረክ ጎልቶ የሚታየው ሰው ሠራሽ ዳታ መንትዮችን በመፍጠር በአንተ በኩል ብዙም ጥረት ሳያደርጉ ነው። በስታቲስቲክስ ትክክለኛ ትሆናለህ፣ ከፍተኛ ጥራት ያለው ሰው ሠራሽ ውሂብ ከታዛዥነት ነፃ ለሆኑ ፍላጎቶችዎ።
ሠንጠረዥ ሠራሽ ውሂብ
ቃሉ ሠንጠረዥ ሠራሽ ውሂብ ማመሳከር ሰው ሰራሽ ውሂብ መፍጠር የገሃዱ ዓለም አወቃቀሩን እና ስታቲስቲካዊ ባህሪያትን የሚመስሉ ንዑስ ስብስቦች የትርጉም ውሂብ።እንደ በሰንጠረዦች ወይም የተመን ሉሆች ውስጥ የተከማቸ ውሂብ። ይህ ሰው ሠራሽ ውሂብ በመጠቀም ነው የተፈጠረው ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት ስልተ ቀመሮች እና ባህሪያትን ለመድገም የተነደፉ ቴክኒኮች ምንጭ ውሂብ ሚስጥራዊ መሆኑን ወይም ሚስጥራዊነት ያለው ውሂብ አልተገለጸም።
ለማመንጨት ቴክኒኮች ታንክ ሰው ሠራሽ ውሂብ በተለምዶ የስታቲስቲክስ ሞዴሊንግ ያካትታል ፣ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች፣ ወይም እንደ ጀነሬቲቭ አድቨርሳሪያል አውታረ መረቦች (GANs) እና ተለዋዋጭ አውቶኢንኮደሮች (VAEs) ያሉ አመንጪ ሞዴሎች። እነዚህ ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት መሳሪያዎች በ ውስጥ ያሉትን ንድፎች፣ ስርጭቶች እና ትስስሮች ይተንትኑ እውነተኛ የውሂብ ስብስብ እና ከዚያ አዲስ ያመነጫሉ የውሂብ ነጥቦች ያ ከእውነተኛ ውሂብ ጋር በጣም ይመሳሰላል። ነገር ግን ምንም እውነተኛ መረጃ አልያዘም።
የተለመደ ሠንጠረዥ ሠራሽ ውሂብ አጠቃቀም ጉዳዮች የግላዊነት ስጋቶችን መፍታት፣ የውሂብ ተገኝነትን መጨመር እና በመረጃ በተደገፉ መተግበሪያዎች ውስጥ ምርምር እና ፈጠራን ማመቻቸትን ያካትታል። ሆኖም ፣ ይህንን ማረጋገጥ አስፈላጊ ነው ሰው ሠራሽ ውሂብ ለማቆየት ዋናውን ውሂብ መሰረታዊ ንድፎችን እና ስርጭቶችን በትክክል ይይዛል የውሂብ መገልገያ እና ለታችኛው ተፋሰስ ተግባራት ትክክለኛነት።
በጣም ታዋቂው ሰው ሠራሽ ውሂብ መተግበሪያዎች
ሰው ሰራሽ በሆነ መንገድ የመነጨ መረጃ ለጤና እንክብካቤ፣ ችርቻሮ፣ ማኑፋክቸሪንግ፣ ፋይናንስ እና ሌሎች ኢንዱስትሪዎች የፈጠራ እድሎችን ይከፍታል። ዋናው ጉዳቶችን መጠቀም የውሂብ መጨመርን፣ ትንታኔን፣ ሙከራን እና ማጋራትን ያካትቱ።
የውሂብ ስብስቦችን ለማሻሻል ማሻሻያ
አፕሳፕሊንግ ማለት ከትናንሾቹ ትላልቅ የመረጃ ስብስቦችን ማመንጨት እና መለካት ማለት ነው። ይህ ዘዴ የሚተገበረው እውነተኛው መረጃ እጥረት፣ ሚዛናዊ ያልሆነ ወይም ያልተሟላ ከሆነ ነው።
ጥቂት ምሳሌዎችን ተመልከት። ለፋይናንሺያል ተቋማት፣ ገንቢዎች ያልተለመዱ ምልከታዎችን እና የእንቅስቃሴ ቅጦችን በማሳደግ የማጭበርበርን ማወቂያ ሞዴሎችን ትክክለኛነት ማሻሻል ይችላሉ። የገንዘብ መረጃ. በተመሳሳይ፣ የግብይት ኤጀንሲ ብዙ ውክልና ካልሆኑ ቡድኖች ጋር የተዛመደ መረጃን ለመጨመር እና የመከፋፈል ትክክለኛነትን ሊያሳድግ ይችላል።
የላቀ ትንታኔ በ AI የመነጨ ውሂብ
ኩባንያዎች በ AI የመነጨ ከፍተኛ ጥራት ያለው ሰው ሠራሽ መረጃን ለመረጃ ሞዴሊንግ፣ ለንግድ ትንተና እና ለክሊኒካዊ ምርምር መጠቀም ይችላሉ። ውሂብ በማዋሃድ ላይ እውነተኛ የውሂብ ስብስቦችን ማግኘት በጣም ውድ ከሆነ ወይም ጊዜ የሚወስድ ከሆነ አዋጭ አማራጭ መሆኑን ያረጋግጣል።
ሰው ሠራሽ ውሂብ የታካሚውን ሚስጥራዊነት ሳያበላሹ ተመራማሪዎች ጥልቅ ትንታኔዎችን እንዲያካሂዱ ስልጣን ይሰጣቸዋል። የውሂብ ሳይንቲስቶች እና ተመራማሪዎች የታካሚ መረጃን፣ ስለ ክሊኒካዊ ሁኔታዎች መረጃ እና የህክምና ዝርዝሮችን ያገኛሉ፣ ይህም ከእውነተኛ መረጃ ጋር የበለጠ ጊዜ የሚወስድ ግንዛቤን ያገኛሉ። በተጨማሪም አምራቾች ለአፈጻጸም ሙከራ ስልተ ቀመሮችን ለመፍጠር ወይም የትንበያ ጥገናን ለማሻሻል የተቀነባበረ ጂፒኤስ እና የአካባቢ መረጃን በማካተት መረጃን በነጻ ከአቅራቢዎች ጋር ማጋራት ይችላሉ።
ይሁን እንጂ, ሰው ሠራሽ ውሂብ ግምገማ ወሳኝ ነው። የሲንቶ ሞተር ውፅዓት በውስጣዊ የጥራት ማረጋገጫ ቡድን እና የተረጋገጠ ነው። ከ SAS ተቋም የውጭ ባለሙያዎች. በመተንበይ ሞዴሊንግ ጥናት ላይ አራት አሠልጥነናል። የማሽን መማሪያ ሞዴሎች በእውነተኛ፣ ስም-አልባ እና ሰው ሠራሽ ውሂብ ላይ። ውጤቶቹ እንደሚያሳዩት በሰው ሰራሽ የመረጃ ቋቶች ላይ የሰለጠኑ ሞዴሎች በእውነተኛ የውሂብ ስብስቦች ላይ የሰለጠኑት ትክክለኛነት ደረጃ ያላቸው ሲሆኑ ማንነታቸው ያልተገለፀ መረጃ ደግሞ የሞዴሎቹን አገልግሎት ቀንሷል።
ውጫዊ እና ውስጣዊ የውሂብ መጋራት
ሰው ሰራሽ ውሂብ በድርጅቶች ውስጥ እና በድርጅቶች መካከል የመረጃ መጋራትን ያቃልላል። ትችላለህ ሰው ሰራሽ ውሂብን ይጠቀሙ ወደ የግላዊነት ጥሰቶችን ወይም የቁጥጥር አለመታዘዝን አደጋ ላይ ሳይጥሉ መረጃ መለዋወጥ። የሰው ሰራሽ መረጃ ጥቅሞች የተፋጠነ የምርምር ውጤቶችን እና የበለጠ ውጤታማ ትብብርን ያካትታሉ።
የችርቻሮ ኩባንያዎች የደንበኞችን ባህሪ፣ የእቃ ዝርዝር ደረጃዎችን ወይም ሌሎች ቁልፍ መለኪያዎችን የሚያንፀባርቅ ሰው ሰራሽ ውሂብን በመጠቀም ግንዛቤዎችን ለአቅራቢዎች ወይም አከፋፋዮች ማጋራት ይችላሉ። ይሁን እንጂ ከፍተኛውን ደረጃ ለማረጋገጥ የውሂብ ግላዊነት፣ ሚስጥራዊነት ያለው የደንበኛ ውሂብ እና የድርጅት ሚስጥሮች በሚስጥር ተጠብቀዋል።
ሲንቶ የ2023 Global SAS Hackathon አሸንፏል ለማመንጨት እና ለመጋራት ችሎታችን aትክክለኛ ሰው ሰራሽ ውሂብ ውጤታማ እና ከአደጋ-ነጻ. የመተንበይ ሞዴሎችን ውጤታማነት ለማሳየት የተለያዩ የታካሚዎች ብዛት ላላቸው ለብዙ ሆስፒታሎች የታካሚ መረጃዎችን አዘጋጅተናል። የተዋሃዱ የተዋሃዱ የውሂብ ስብስቦችን መጠቀም ልክ እንደ እውነተኛ ውሂብ ትክክለኛ ሆኖ ታይቷል።
ሰው ሠራሽ ሙከራ ውሂብ
ሰው ሰራሽ የፍተሻ ውሂብ ለማስመሰል የተቀየሰ በሰው ሰራሽ መንገድ የተፈጠረ ውሂብ ነው። የውሂብ ሙከራ የሶፍትዌር ልማት አካባቢ. የግላዊነት ስጋቶችን ከመቀነስ በተጨማሪ፣ ሰው ሰራሽ የፍተሻ ውሂብ ገንቢዎች የመተግበሪያዎችን አፈጻጸም፣ ደህንነት እና ተግባራዊነት በእውነተኛው ስርዓት ላይ ተጽእኖ ሳያሳድሩ በተለያዩ ሁኔታዎች ላይ በጥብቅ እንዲገመግሙ ያስችላቸዋል።
ከትልቁ የኔዘርላንድ ባንኮች ጋር ያለን ትብብር አጉልቶ ሰው ሠራሽ ውሂብ ጥቅሞች ለሶፍትዌር ሙከራ. የውሂብ ማመንጨትን ይሞክሩ በሲንቶ ኢንጂን አማካኝነት ባንኩ የሶፍትዌር ልማትን ለማፋጠን እና ሳንካዎችን ለይቶ ለማወቅ የሚረዳ የምርት መሰል የመረጃ ስብስቦችን አስገኝቷል፣ ይህም ፈጣን እና ደህንነቱ የተጠበቀ ሶፍትዌር እንዲለቀቅ አድርጓል።
ለማመንጨት ቴክኒኮች ታንክ ሰው ሠራሽ ውሂብ በተለምዶ የስታቲስቲክስ ሞዴሊንግ ያካትታል ፣ የማሽን መማሪያ ሞዴሎች፣ ወይም እንደ ጀነሬቲቭ አድቨርሳሪያል አውታረ መረቦች (GANs) እና ተለዋዋጭ አውቶኢንኮደሮች (VAEs) ያሉ አመንጪ ሞዴሎች። እነዚህ ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት መሳሪያዎች በ ውስጥ ያሉትን ንድፎች፣ ስርጭቶች እና ትስስሮች ይተንትኑ እውነተኛ የውሂብ ስብስብ እና ከዚያ አዲስ ያመነጫሉ የውሂብ ነጥቦች ያ ከእውነተኛ ውሂብ ጋር በጣም ይመሳሰላል። ነገር ግን ምንም እውነተኛ መረጃ አልያዘም።
የተለመደ ሠንጠረዥ ሠራሽ ውሂብ አጠቃቀም ጉዳዮች የግላዊነት ስጋቶችን መፍታት፣ የውሂብ ተገኝነትን መጨመር እና በመረጃ በተደገፉ መተግበሪያዎች ውስጥ ምርምር እና ፈጠራን ማመቻቸትን ያካትታል። ሆኖም ፣ ይህንን ማረጋገጥ አስፈላጊ ነው ሰው ሠራሽ ውሂብ ለማቆየት ዋናውን ውሂብ መሰረታዊ ንድፎችን እና ስርጭቶችን በትክክል ይይዛል የውሂብ መገልገያ እና ለታችኛው ተፋሰስ ተግባራት ትክክለኛነት።
የሲንቶ ሰራሽ ዳታ ማመንጨት መድረክ
ሲንቶ መረጃን ወደ ተወዳዳሪ ጫፍ በብልሃት እንዲቀይሩ ድርጅቶችን የሚያበረታታ ዘመናዊ ሰው ሰራሽ የመረጃ ማመንጨት መድረክን ያቀርባል። ሁሉንም ሰው ሠራሽ የመረጃ ማመንጨት ዘዴዎችን ወደ አንድ መድረክ በማቅረብ፣ የሚከተሉትን የሚሸፍን መረጃዎችን ለመጠቀም ለሚፈልጉ ድርጅቶች ሁሉን አቀፍ መፍትሔ ይሰጣል።
- በ AI የመነጨ ሰው ሰራሽ ውሂብ በሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ባለው ሰው ሰራሽ ውሂብ ውስጥ የሚገኘውን ኦሪጅናል ዳታ ስታትስቲካዊ ቅጦችን የሚመስል።
- ስማርት መታወቂያ ለመጠበቅ ሚስጥራዊነት ያለው ውሂብ በግል የሚለይ መረጃን (PII) በማስወገድ ወይም በማሻሻል።
- Test data management ያ ምርት ላልሆኑ አካባቢዎች የውክልና ሙከራ ውሂብ መፍጠር፣ ማቆየት እና መቆጣጠር።
የእኛ የመሣሪያ ስርዓቶች ወደ ማንኛውም ደመና ወይም በግቢው አካባቢ ይዋሃዳሉ። ከዚህም በላይ እቅዱን እና መዘርጋትን እንከባከባለን. ቡድናችን ሰራተኞችዎን እንዲጠቀሙ ያሠለጥናል Syntho ሞተር በውጤታማነት፣ እና ከስምሪት በኋላ ቀጣይነት ያለው ድጋፍ እንሰጣለን።
ስለ Sintho's ችሎታዎች የበለጠ ማንበብ ይችላሉ። ሰው ሠራሽ ውሂብ ውስጥ ትውልድ መድረክ የድረ-ገፃችን መፍትሄዎች ክፍል.
ለሰው ሠራሽ መረጃ ወደፊት ምን አለ?
ከጄነሬቲቭ AI ጋር ሰው ሰራሽ ውሂብ ማመንጨት ከፍተኛ መጠን ለመፍጠር እና ለማጋራት ይረዳል ተዛማጅ መረጃዎች፣ የቅርጸት ተኳኋኝነት ጉዳዮችን ፣ የቁጥጥር ገደቦችን እና የውሂብ ጥሰት ስጋትን ማለፍ።
ከስም መደበቅ በተለየ፣ ሰው ሰራሽ ውሂብ ማመንጨት በመረጃው ውስጥ መዋቅራዊ ግንኙነቶችን ለመጠበቅ ያስችላል. ይህ ሰው ሠራሽ መረጃዎችን ለላቁ ትንታኔዎች፣ ለምርምር እና ለልማት፣ ለልዩነት እና ለሙከራ ተስማሚ ያደርገዋል።
ሰው ሰራሽ የመረጃ ስብስቦችን መጠቀም በኢንዱስትሪዎች ውስጥ ብቻ ይስፋፋል። ኩባንያዎች ዝግጁ ናቸው። ሰው ሰራሽ ውሂብ መፍጠር ፣ ወሰንን ወደ ውስብስብ ምስሎች፣ ኦዲዮ እና ቪዲዮ ይዘቶች ማራዘም። ኩባንያዎች አጠቃቀሙን ያስፋፋሉ። የማሽን መማሪያ ሞዴሎች ወደ የላቀ ማስመሰያዎች እና መተግበሪያዎች.
የበለጠ ተግባራዊ መተግበሪያዎችን መማር ይፈልጋሉ ሰው ሠራሽ ውሂብ? ነፃነት ይሰማህ ማሳያ መርሐግብር ያውጡ ዌብሳይታችን.
ስለ ሲንቶ
ሲንቶ ብልህ ያቀርባል ሰው ሰራሽ ውሂብ ማመንጨት መድረክ, ጥቅም ላይ ማዋል በርካታ ሰው ሠራሽ የውሂብ ቅጾች እና የማመንጨት ዘዴዎች፣ ድርጅቶች መረጃን ወደ ተወዳዳሪ ጫፍ በብልሃት እንዲቀይሩ ማስቻል። እንደ SAS ባሉ የውጪ ባለሙያዎች እንደተገመገመው የእኛ AI የመነጨ ሰው ሰራሽ ውሂብ የዋናውን ውሂብ እስታቲስቲካዊ ንድፎችን ያስመስላል፣ ትክክለኛነትን፣ ግላዊነትን እና ፍጥነትን ያረጋግጣል። በዘመናዊ መታወቂያ ባህሪያት እና ወጥ በሆነ የካርታ ስራ፣ የማጣቀሻ ታማኝነትን በመጠበቅ ሚስጥራዊነት ያለው መረጃ ይጠበቃል። የእኛ መድረክ ደንብን መሰረት ያደረጉ አካባቢዎችን የሙከራ ውሂብ መፍጠር፣ ማስተዳደር እና መቆጣጠር ያስችላል። ሰው ሰራሽ ውሂብ የማመንጨት ዘዴዎች ለታለመላቸው ሁኔታዎች. በተጨማሪም, ተጠቃሚዎች ይችላሉ ሰው ሰራሽ መረጃዎችን በፕሮግራም ማመንጨት ማግኘት እና ማግኘት ተጨባጭ የሙከራ ውሂብ አጠቃላይ የሙከራ እና የእድገት ሁኔታዎችን በቀላሉ ለማዳበር።
ደራሲው ስለ
ዊም ኬስ ጃንሰን
ዋና ሥራ አስፈፃሚ እና መስራች
ሲንቶ፣ በ AI በመነጨ ሰው ሰራሽ ዳታ የመረጃ ኢንዱስትሪውን እያስተጓጎለ ያለው ልኬት-አፕ። ዊም ኪስ መረጃዎችን ይበልጥ ብልህ እና ፈጣን ለማድረግ ድርጅቶቹ በመረጃ ላይ የተመሰረተ ፈጠራን እንዲገነዘቡ ግላዊነትን የሚነካ መረጃ መክፈት እንደሚችል በSyntho አረጋግጧል። በውጤቱም ዊም ኪ እና ሲንቶ የተከበረውን የፊሊፕስ ኢንኖቬሽን ሽልማት አሸንፈዋል፣ በጤና አጠባበቅ እና በህይወት ሳይንስ የSAS ግሎባል ሀክቶን አሸንፈዋል እና በNVDIA እንደ መሪ ጄኔሬቲቭ AI Scale-Up ተመርጠዋል።