સિન્થેટિક ડેટા જનરેટર્સમાં ઉપયોગિતા અને સામ્યતાનું મૂલ્યાંકન: એક તકનીકી ડીપ ડાઇવ અને તુલનાત્મક વિશ્લેષણ

પ્રકાશિત:
ફેબ્રુઆરી 27, 2024

પરિચય

આજના ડિજિટલ યુગમાં, ડેટા ગોપનીયતાની જાગૃતિ નોંધપાત્ર રીતે વધી છે. વપરાશકર્તાઓ વધુને વધુ તેમના ડેટાને અનન્ય ડિજિટલ ફિંગરપ્રિન્ટ તરીકે ઓળખે છે, ડેટા ભંગની ઘટનામાં તેમની ગોપનીયતા માટે જોખમ ઊભું કરે છે. આ ચિંતા GDPR જેવા નિયમો દ્વારા વધુ વિસ્તૃત થાય છે, જે વપરાશકર્તાઓને તેમના ડેટાને કાઢી નાખવાની વિનંતી કરવા માટે સશક્તિકરણ કરે છે. ખૂબ જ જરૂરી હોવા છતાં, આ કાયદો કંપનીઓ માટે ખૂબ ખર્ચાળ હોઈ શકે છે કારણ કે ડેટાની ઍક્સેસ ઓછી કરવામાં આવી છે; નિયંત્રણો જેને દૂર કરવા માટે ઘણી વખત સમય અને સંસાધનોનો ઉપયોગ થાય છે. 

સામગ્રીનું કોષ્ટક

સિન્થેટિક ડેટા જનરેટર શું છે?

સિન્થેટીક ડેટા દાખલ કરો, આ કોયડાનો ઉકેલ. સિન્થેટિક ડેટા જનરેટર્સ ડેટાસેટ્સ બનાવે છે જે અનામી અને ગોપનીયતા જાળવીને વાસ્તવિક વપરાશકર્તા ડેટાની નકલ કરે છે. આ અભિગમ સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં, આરોગ્યસંભાળથી માંડીને ફાઇનાન્સ સુધી, જ્યાં ગોપનીયતા સર્વોપરી છે, આકર્ષણ મેળવી રહી છે.  

આ પોસ્ટ સિન્થેટિક ડેટા જનરેટરના મૂલ્યાંકન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને ડેટા વ્યાવસાયિકો અને ઉત્સાહીઓ માટે તૈયાર કરવામાં આવી છે. અમે મુખ્ય મેટ્રિક્સનો અભ્યાસ કરીશું અને સિન્થોના એન્જિન અને તેના ઓપન-સોર્સ વિકલ્પો વચ્ચે તુલનાત્મક પૃથ્થકરણ કરીશું, સિન્થેટિક ડેટા જનરેશનની સોલ્યુશન ગુણવત્તાનું અસરકારક રીતે મૂલ્યાંકન કેવી રીતે કરવું તે અંગેની આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરીશું. વધુમાં, અમે આ દરેક મોડલના સમયની કિંમતનું પણ મૂલ્યાંકન કરીશું જેથી મોડલ્સના કામકાજમાં વધુ સમજ આપવામાં આવે. 

યોગ્ય સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન પદ્ધતિ કેવી રીતે પસંદ કરવી?

કૃત્રિમ ડેટા જનરેશનના વૈવિધ્યસભર લેન્ડસ્કેપમાં, વિપુલ પ્રમાણમાં પદ્ધતિઓ ઉપલબ્ધ છે, દરેક તેની અનન્ય ક્ષમતાઓ સાથે ધ્યાન આકર્ષિત કરે છે. ચોક્કસ એપ્લિકેશન માટે સૌથી યોગ્ય પદ્ધતિ પસંદ કરવા માટે દરેક વિકલ્પની પ્રદર્શન લાક્ષણિકતાઓની સંપૂર્ણ સમજ જરૂરી છે. આને જાણકાર નિર્ણય લેવા માટે સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત મેટ્રિક્સના સમૂહના આધારે વિવિધ સિન્થેટિક ડેટા જનરેટર્સનું વ્યાપક મૂલ્યાંકન જરૂરી છે. 

જાણીતા ઓપન-સોર્સ ફ્રેમવર્ક, સિન્થેટિક ડેટા વૉલ્ટ (SDV)ની સાથે સિન્થો એન્જિનનું કઠોર તુલનાત્મક વિશ્લેષણ નીચે મુજબ છે. આ વિશ્લેષણમાં, અમે આંકડાકીય વફાદારી, અનુમાનિત ચોકસાઈ અને આંતર-ચલ સંબંધ જેવા સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કર્યો છે. 

સિન્થેટિક ડેટા મૂલ્યાંકન મેટ્રિક્સ

કોઈપણ વિશિષ્ટ મેટ્રિકનો પરિચય આપતા પહેલા, આપણે સ્વીકારવું જોઈએ કે સિન્થેટિક ડેટાના મૂલ્યાંકન વિશે અસંખ્ય વિચારધારાઓ છે, જેમાંથી દરેક ડેટાના ચોક્કસ પાસાની સમજ આપે છે. આને ધ્યાનમાં રાખીને, નીચેની ત્રણ શ્રેણીઓ મહત્વપૂર્ણ અને વ્યાપક તરીકે બહાર આવે છે. આ મેટ્રિક્સ ડેટા ગુણવત્તાના વિવિધ પાસાઓમાં આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે. આ શ્રેણીઓ છે: 

      1. આંકડાકીય વફાદારી મેટ્રિક્સ: કૃત્રિમ ડેટા મૂળ ડેટાસેટની આંકડાકીય પ્રોફાઇલ સાથે સંરેખિત છે તેની ખાતરી કરવા માટે, ડેટાની મૂળભૂત આંકડાકીય વિશેષતાઓની તપાસ કરવી, જેમ કે અર્થ અને ભિન્નતા. 

        1. અનુમાનિત ચોકસાઈ: સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન મોડલની કામગીરીની તપાસ કરવી, મૂળ ડેટા સાથે પ્રશિક્ષિત અને સિન્થેટિક ડેટા પર મૂલ્યાંકન (ટ્રેન રિયલ – ટેસ્ટ સિન્થેટિક, TRTS) અને ઊલટું (ટ્રેન સિન્થેટિક – ટેસ્ટ રિયલ, TSTR) 

          1. આંતર-ચલ સંબંધો: આ સંયુક્ત શ્રેણીમાં શામેલ છે: 

            • લક્ષણ સહસંબંધ: અમે મૂલ્યાંકન કરીએ છીએ કે સિન્થેટીક ડેટા સહસંબંધ ગુણાંકનો ઉપયોગ કરીને ચલ વચ્ચેના સંબંધોને કેટલી સારી રીતે જાળવી રાખે છે. પ્રોપેન્સિટી મીન સ્ક્વેર્ડ એરર (PMSE) જેવું જાણીતું મેટ્રિક આ પ્રકારનું હશે. 

            • પરસ્પર માહિતી: માત્ર સહસંબંધોની બહાર આ સંબંધોની ઊંડાઈને સમજવા માટે અમે ચલો વચ્ચેની પરસ્પર નિર્ભરતાને માપીએ છીએ. 

          તુલનાત્મક વિશ્લેષણ: સિન્થો એન્જિન વિ. ઓપન-સોર્સ વિકલ્પો

          તુલનાત્મક પૃથ્થકરણ સિન્થો એન્જિન અને SDV મોડલ્સ સહિત તમામ મોડલ્સમાં પ્રમાણિત મૂલ્યાંકનાત્મક ફ્રેમવર્ક અને સમાન પરીક્ષણ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને હાથ ધરવામાં આવ્યું હતું. સમાન સ્ત્રોતોમાંથી ડેટાસેટ્સનું સંશ્લેષણ કરીને અને તેમને સમાન આંકડાકીય પરીક્ષણો અને મશીન લર્નિંગ મોડલ મૂલ્યાંકનોને આધીન કરીને, અમે ન્યાયી અને નિષ્પક્ષ સરખામણીની ખાતરી કરીએ છીએ. વિભાગ કે જે અનુસરે છે તે દરેક સિન્થેટિક ડેટા જનરેટરના પ્રદર્શનની ઉપર પ્રસ્તુત મેટ્રિક્સની શ્રેણીમાં વિગતો આપે છે.  

           

          મૂલ્યાંકન માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાસેટ માટે, અમે તેનો ઉપયોગ કર્યો UCI પુખ્તની વસ્તી ગણતરી ડેટાસેટ જે મશીન લર્નિંગ સમુદાયમાં જાણીતો ડેટાસેટ છે. અમે તમામ તાલીમ પહેલાં ડેટા સાફ કર્યો અને પછી ડેટાસેટને બે સેટમાં વિભાજિત કર્યો (એક તાલીમ અને પરીક્ષણ માટે હોલ્ડઆઉટ સેટ). અમે દરેક મોડલ સાથે 1 મિલિયન નવા ડેટાપોઈન્ટ જનરેટ કરવા માટે તાલીમ સેટનો ઉપયોગ કર્યો અને આ જનરેટ કરેલા ડેટાસેટ્સ પર વિવિધ મેટ્રિક્સનું મૂલ્યાંકન કર્યું. વધુ મશીન લર્નિંગ મૂલ્યાંકન માટે, અમે TSTR અને TRTS જેવા મેટ્રિક્સનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે હોલ્ડઆઉટ સેટનો ઉપયોગ કર્યો છે.  

           

          દરેક જનરેટર ડિફોલ્ટ પરિમાણો સાથે ચલાવવામાં આવ્યું હતું. સિન્થો જેવા કેટલાક મોડલ કોઈપણ ટેબ્યુલર ડેટા પર આઉટ-ઓફ-ધ-બોક્સ કામ કરી શકે છે, કોઈ ફાઈન ટ્યુનિંગ કરવામાં આવ્યું ન હતું. દરેક મૉડલ માટે યોગ્ય હાયપરપેરામીટર શોધવામાં ઘણો સમય લાગશે અને કોષ્ટક 2 પહેલેથી જ સિન્થોના મૉડલ અને તેની સામે પરીક્ષણ કરાયેલા મોડલ વચ્ચે સમયનો મોટો તફાવત દર્શાવે છે. 

           

          નોંધનીય છે કે SDV માં બાકીના મોડલ્સની વિરુદ્ધ, ગૌસિયન કોપુલા સિન્થેસાઇઝર આંકડાકીય પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે. તેનાથી વિપરીત, બાકીના ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પર આધારિત છે જેમ કે જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN) મોડલ અને વેરિયેશનલ ઓટો-એન્કોડર્સ. આથી જ ગૌસિયન કોપુલાને ચર્ચા કરાયેલા તમામ મોડલ્સ માટે આધારરેખા તરીકે જોઈ શકાય છે. 

          પરિણામો

          ડેટા ગુણવત્તા

          આકૃતિ 1. તમામ મોડેલો માટે મૂળભૂત ગુણવત્તા પરિણામોનું વિઝ્યુલાઇઝેશન

          ડેટામાં વલણો અને રજૂઆતોનું અગાઉ ચર્ચા કરેલ પાલન આકૃતિ 1 અને કોષ્ટક 1 માં મળી શકે છે. અહીં, ઉપયોગમાં લેવાતા દરેક મેટ્રિક્સનું નીચે પ્રમાણે અર્થઘટન કરી શકાય છે:

          • એકંદર ગુણવત્તા સ્કોર: આંકડાકીય સમાનતા અને ડેટા લાક્ષણિકતાઓ જેવા વિવિધ પાસાઓને જોડીને સિન્થેટિક ડેટાની ગુણવત્તાનું એકંદર મૂલ્યાંકન. 
          • કૉલમ આકાર: સિન્થેટિક ડેટા દરેક કૉલમ માટે વાસ્તવિક ડેટા જેવો જ વિતરણ આકાર જાળવી રાખે છે કે કેમ તેનું મૂલ્યાંકન કરે છે. 
          • કૉલમ જોડી વલણો: વાસ્તવિક ડેટાની તુલનામાં સિન્થેટિક ડેટામાં કૉલમની જોડી વચ્ચેના સંબંધ અથવા સહસંબંધોનું મૂલ્યાંકન કરે છે. 
          •  

          એકંદરે, તે નોંધી શકાય છે કે સિન્થો સમગ્ર બોર્ડમાં ખૂબ ઊંચા સ્કોર હાંસલ કરે છે. શરૂઆતમાં, જ્યારે એકંદર ડેટા ગુણવત્તા (SDV મેટ્રિક્સ લાઇબ્રેરી સાથે મૂલ્યાંકન) જોતા હોય ત્યારે સિન્થો 99% (99.92% ની કૉલમ આકાર પાલન સાથે અને 99.31% ની કૉલમ જોડી આકાર પાલન સાથે) પરિણામ પ્રાપ્ત કરી શકે છે. આ જ્યારે SDV મહત્તમ 90.84% ​​(ગૌસિયન કોપુલા સાથે, 93.82% ની કૉલમ આકાર પાલન અને 87.86% કૉલમ જોડી આકાર પાલન સાથે) પરિણામ મેળવે છે. 

          મૉડલ દીઠ દરેક જનરેટ કરેલા ડેટાસેટના ગુણવત્તા સ્કોર્સનું ટેબ્યુલર પ્રતિનિધિત્વ

          કોષ્ટક 1. મોડેલ દીઠ દરેક જનરેટ થયેલ ડેટાસેટના ગુણવત્તા સ્કોર્સનું કોષ્ટક પ્રતિનિધિત્વ 

          ડેટા કવરેજ

          SDV ના ડાયગ્નોસિસ રિપોર્ટ મોડ્યુલ અમારા ધ્યાન પર લાવે છે કે SDV-જનરેટેડ ડેટા (તમામ કિસ્સાઓમાં) 10% થી વધુ આંકડાકીય રેન્જમાં ખૂટે છે; ટ્રિપ્લેટ-આધારિત વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર (TVAE) ના કિસ્સામાં, મૂળ ડેટાસેટની તુલનામાં સમાન પ્રમાણમાં વર્ગીકૃત ડેટા પણ ખૂટે છે. સિન્થોનો ઉપયોગ કરીને પ્રાપ્ત પરિણામો સાથે આવી કોઈ ચેતવણીઓ જનરેટ કરવામાં આવી નથી.  

          બધા મોડલ્સ માટે સરેરાશ કૉલમ મુજબના પ્રદર્શન મેટ્રિક્સનું વિઝ્યુલાઇઝેશન
           
           

          આકૃતિ 2. બધા મોડલ્સ માટે સરેરાશ કૉલમ મુજબના પ્રદર્શન મેટ્રિક્સનું વિઝ્યુલાઇઝેશન 

          તુલનાત્મક પૃથ્થકરણમાં, આકૃતિ 2 નો પ્લોટ દર્શાવે છે કે SDV આર્કાઇવ્સ તેમના કેટલાક મોડલ્સ (જેમ કે GaussianCopula, CopulaGAN, અને Conditional Tabular GAN – CTGAN સાથે) કેટેગરીના કવરેજમાં નજીવા સારા પરિણામો આપે છે. તેમ છતાં, તે હાઇલાઇટ કરવું અગત્યનું છે કે સિન્થોના ડેટાની વિશ્વસનીયતા SDV મોડલ્સ કરતાં વધી જાય છે, કારણ કે શ્રેણીઓ અને શ્રેણીઓમાં કવરેજમાં વિસંગતતા ન્યૂનતમ છે, માત્ર 1.1% તફાવત દર્શાવે છે. તેનાથી વિપરિત, SDV મોડલ્સ નોંધપાત્ર ભિન્નતા દર્શાવે છે, જે 14.6% થી 29.2% સુધીની છે. 

           

          અહીં રજૂ કરેલ મેટ્રિક્સ, નીચે પ્રમાણે અર્થઘટન કરી શકાય છે: 

          • કેટેગરી કવરેજ: વાસ્તવિક ડેટાની તુલનામાં સિન્થેટિક ડેટામાં તમામ કેટેગરીની હાજરીને માપે છે.
          • શ્રેણી કવરેજ: સિન્થેટિક ડેટામાં મૂલ્યોની શ્રેણી વાસ્તવિક ડેટા સાથે કેટલી સારી રીતે મેળ ખાય છે તેનું મૂલ્યાંકન કરે છે. 
          મોડેલ દીઠ આપેલ વિશેષતા પ્રકારના સરેરાશ કવરેજનું ટેબ્યુલર રજૂઆત

          કોષ્ટક 2. મોડેલ દીઠ આપેલ વિશેષતા પ્રકારના સરેરાશ કવરેજનું કોષ્ટક પ્રતિનિધિત્વ 

          ઉપયોગિતા

          સિન્થેટીક ડેટાની ઉપયોગિતાના વિષય પર આગળ વધતા, ડેટા પરના પ્રશિક્ષણ મોડલ્સની બાબત સુસંગત બને છે. તમામ ફ્રેમવર્ક વચ્ચે સંતુલિત અને વાજબી સરખામણી કરવા માટે અમે SciKit Learn લાઇબ્રેરીમાંથી ડિફૉલ્ટ ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ ક્લાસિફાયર પસંદ કર્યું છે, તે જોઈને તે આઉટ-ઓફ-ધ-બૉક્સ સેટિંગ્સ સાથે સારી કામગીરી કરનાર મોડેલ તરીકે સ્વીકાર્ય છે.  

           

          બે અલગ-અલગ મોડલ પ્રશિક્ષિત છે, એક સિન્થેટિક ડેટા પર (TSTR માટે) અને એક મૂળ ડેટા પર (TRTS માટે). સિન્થેટીક ડેટા પર પ્રશિક્ષિત મોડેલનું મૂલ્યાંકન હોલ્ડઆઉટ ટેસ્ટ સેટ (જેનો સિન્થેટીક ડેટા જનરેશન દરમિયાન ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો ન હતો) નો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે અને મૂળ ડેટા પર પ્રશિક્ષિત મોડેલનું સિન્થેટીક ડેટાસેટ પર પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે.  

          મોડેલ દીઠ પદ્ધતિ દીઠ વળાંક હેઠળના ક્ષેત્ર (AUC) સ્કોર્સનું વિઝ્યુલાઇઝેશન

          આકૃતિ 3. મોડલ દીઠ પદ્ધતિ દીઠ વળાંક (AUC) સ્કોર્સ હેઠળ વિસ્તારનું વિઝ્યુલાઇઝેશન 

           ઉપરોક્ત વિઝ્યુઅલાઈઝ પરિણામો અન્ય પદ્ધતિઓની તુલનામાં સિન્થો એન્જિન દ્વારા સિન્થેટિક ડેટા જનરેશનની શ્રેષ્ઠતા દર્શાવે છે, વિવિધ પદ્ધતિઓ દ્વારા મેળવેલા પરિણામો વચ્ચે કોઈ તફાવત નથી (સિન્થેટિક અને વાસ્તવિક ડેટા વચ્ચે ઉચ્ચ સમાનતા તરફ નિર્દેશ કરે છે). ઉપરાંત, પ્લોટમાં હાજર લાલ ટપકાંવાળી રેખા એ અવલોકન કરેલ મેટ્રિક્સ માટે બેઝલાઇન પ્રદાન કરવા માટે ટ્રેન રિયલ, ટેસ્ટ રિયલ (TRTR) પરીક્ષણના આધાર પ્રદર્શનનું મૂલ્યાંકન કરીને મેળવેલ પરિણામ છે. આ રેખા 0.92 મૂલ્યનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે વાસ્તવિક ડેટા પર પ્રશિક્ષિત અને વાસ્તવિક ડેટા પર પરીક્ષણ કરાયેલ મોડેલ દ્વારા પ્રાપ્ત કરેલ એરિયા અંડર ધ કર્વ સ્કોર (AUC સ્કોર) છે. 

          મોડેલ દીઠ અનુક્રમે TRTS અને TSTR દ્વારા હાંસલ કરાયેલ AUC સ્કોર્સનું ટેબ્યુલર પ્રતિનિધિત્વ.

          કોષ્ટક 3. મોડેલ દીઠ અનુક્રમે TRTS અને TSTR દ્વારા હાંસલ કરાયેલ AUC સ્કોર્સનું કોષ્ટક પ્રતિનિધિત્વ. 

          સમય મુજબની સરખામણી

          સ્વાભાવિક રીતે, આ પરિણામો ઉત્પન્ન કરવામાં ખર્ચવામાં આવેલા સમયને ધ્યાનમાં લેવું મહત્વપૂર્ણ છે. નીચેનું વિઝ્યુલાઇઝેશન ફક્ત આને સમજાવે છે.

          GPU સાથે અને વગરના મોડેલ સાથે 10 લાખ ડેટાપોઈન્ટના સિન્થેટીક ડેટા જનરેશનને તાલીમ આપવા અને કરવા માટે લેવાયેલા સમયનું વિઝ્યુલાઇઝેશન.

          આકૃતિ 5. પ્રશિક્ષણ અને પ્રદર્શન માટે લેવામાં આવેલા સમયનું વિઝ્યુલાઇઝેશન કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન GPU સાથે અને વગર મોડેલ સાથેના 10 લાખ ડેટાપોઇન્ટ્સ. 

          આકૃતિ 5 બે અલગ-અલગ સેટિંગ્સમાં સિન્થેટીક ડેટા જનરેટ કરવામાં લાગેલા સમયને દર્શાવે છે. જેમાંથી પ્રથમ (અહીં GPU વિના તરીકે ઓળખવામાં આવે છે), ટેસ્ટ રન 16 GHz પર ચાલતા 2.20 કોરો સાથે Intel Xeon CPU સાથે સિસ્ટમ પર ચલાવવામાં આવ્યા હતા. "GPU સાથે ચાલી" તરીકે ચિહ્નિત થયેલ પરીક્ષણો AMD Ryzen 9 7945HX CPU સાથે 16GHz પર ચાલતા 2.5 કોરો અને NVIDIA GeForce RTX 4070 લેપટોપ GPU સાથેની સિસ્ટમ પર હતા. આકૃતિ 2 અને નીચે કોષ્ટક 2 માં નોંધનીય છે તેમ, તે જોઈ શકાય છે કે સિન્થો સિન્થેટિક ડેટા (બંને દૃશ્યોમાં) જનરેટ કરવામાં નોંધપાત્ર રીતે ઝડપી છે જે ગતિશીલ વર્કફ્લોમાં મહત્વપૂર્ણ છે. 

          GPU સાથે અને વગર દરેક મોડલ સાથે 1 મિલિયન ડેટાપોઈન્ટના સિન્થેટિક ડેટા જનરેશનમાં લાગેલા સમયને દર્શાવતું ટેબલ

          કોષ્ટક 5. લેવામાં આવેલા સમયનું ટેબ્યુલર રજૂઆત કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન GPU સાથે અને વગર દરેક મોડેલ સાથેના 10 લાખ ડેટાપોઇન્ટ્સ 

          સમાપન ટિપ્પણી અને ભાવિ દિશાઓ 

          તારણો યોગ્ય સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન પદ્ધતિ પસંદ કરવા માટે સંપૂર્ણ ગુણવત્તા મૂલ્યાંકનના મહત્વને અન્ડરસ્કોર કરે છે. સિન્થોનું એન્જિન, તેના AI-સંચાલિત અભિગમ સાથે, ચોક્કસ મેટ્રિક્સમાં નોંધપાત્ર શક્તિઓ દર્શાવે છે, જ્યારે SDV જેવા ઓપન-સોર્સ ટૂલ્સ તેમની વર્સેટિલિટી અને સમુદાય-આધારિત સુધારાઓમાં ચમકે છે. 

          જેમ જેમ સિન્થેટિક ડેટાનું ક્ષેત્ર સતત વિકસિત થઈ રહ્યું છે, અમે તમને તમારા પ્રોજેક્ટ્સમાં આ મેટ્રિક્સ લાગુ કરવા, તેમની જટિલતાઓનું અન્વેષણ કરવા અને તમારા અનુભવો શેર કરવા માટે પ્રોત્સાહિત કરીએ છીએ. ભાવિ પોસ્ટ્સ માટે ટ્યુન રહો જ્યાં અમે અન્ય મેટ્રિક્સમાં ઊંડા ઉતરીશું અને તેમની એપ્લિકેશનના વાસ્તવિક-વિશ્વના ઉદાહરણોને પ્રકાશિત કરીશું. 

          દિવસના અંતે, સિન્થેટીક ડેટા પર પાણીનું પરીક્ષણ કરવા માંગતા લોકો માટે, પ્રસ્તુત ઓપન-સોર્સ વિકલ્પ સુલભતાને જોતાં વાજબી પસંદગી બની શકે છે; જો કે, આ આધુનિક ટેક્નોલોજીનો તેમની વિકાસ પ્રક્રિયામાં સમાવેશ કરતા વ્યાવસાયિકો માટે, સુધારણાની કોઈપણ તક લેવી જોઈએ અને તમામ અવરોધો ટાળવા જોઈએ. તેથી ઉપલબ્ધ શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ પસંદ કરવો મહત્વપૂર્ણ છે. ઉપર આપેલા વિશ્લેષણોથી તે સ્પષ્ટ થાય છે કે સિન્થો અને તેની સાથે સિન્થો એન્જિન પ્રેક્ટિશનરો માટે ખૂબ જ સક્ષમ સાધન છે. 

          સિન્થો વિશે

          સિન્થો એક સ્માર્ટ સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન પ્લેટફોર્મ પૂરું પાડે છે, બહુવિધ સિન્થેટિક ડેટા ફોર્મ્સ અને જનરેશન પદ્ધતિઓનો લાભ લે છે, સંસ્થાઓને માહિતીને સ્પર્ધાત્મક ધારમાં બુદ્ધિપૂર્વક રૂપાંતરિત કરવા માટે સશક્તિકરણ કરે છે. અમારો AI-જનરેટેડ સિન્થેટીક ડેટા મૂળ ડેટાની આંકડાકીય પેટર્નની નકલ કરે છે, ચોકસાઈ, ગોપનીયતા અને ઝડપની ખાતરી કરે છે, જેનું મૂલ્યાંકન SAS જેવા બાહ્ય નિષ્ણાતો દ્વારા કરવામાં આવે છે. સ્માર્ટ ડિ-ઓઇડેન્ટિફિકેશન ફીચર્સ અને સતત મેપિંગ સાથે, સંદર્ભની અખંડિતતાને જાળવી રાખીને સંવેદનશીલ માહિતી સુરક્ષિત રહે છે. અમારું પ્લેટફોર્મ લક્ષિત દૃશ્યો માટે નિયમ-આધારિત સિન્થેટીક ડેટા જનરેશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને બિન-ઉત્પાદન વાતાવરણ માટે પરીક્ષણ ડેટાના નિર્માણ, સંચાલન અને નિયંત્રણને સક્ષમ કરે છે. વધુમાં, વપરાશકર્તાઓ સિન્થેટીક ડેટા પ્રોગ્રામેટિકલી જનરેટ કરી શકે છે અને વ્યાપક પરીક્ષણ અને વિકાસના દૃશ્યો વિકસાવવા માટે વાસ્તવિક પરીક્ષણ ડેટા મેળવી શકે છે.  

          શું તમે કૃત્રિમ ડેટાની વધુ વ્યવહારુ એપ્લિકેશનો શીખવા માંગો છો? બિન્દાસ શેડ્યૂલ ડેમો!

          લેખકો વિશે

          સિન્થોની રોહમ કોહેસ્તાની - રાઉન્ડ ફ્રેમ

          રોહમ કોહેસ્તાની

          સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ ઇન્ટર્ન

          રોહam ડેલ્ફ્ટ યુનિવર્સિટી ઓફ ટેક્નોલોજીમાં સ્નાતક વિદ્યાર્થી છે અને સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ ઈન્ટર્ન છે સિન્થો.  

          Linkedin
          સિન્થોની મિહાઈ એન્કા - રાઉન્ડ ફ્રેમ

          મિહાઈ એન્કા, પીએચડી

          મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયર

          મિહાઈએ માંથી પીએચડી હાંસલ કર્યું યુનિવર્સિટી ઓફ બ્રિસ્ટોલ રોબોટિક્સ પર લાગુ હાયરાર્કિકલ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ વિષય પર અને એ મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયર એt સિન્થો. 

          Linkedin

          સિન્થો માર્ગદર્શિકા કવર

          તમારી કૃત્રિમ ડેટા માર્ગદર્શિકા હવે સાચવો!

          • કૃત્રિમ ડેટા શું છે?
          • શા માટે સંસ્થાઓ તેનો ઉપયોગ કરે છે?
          • સિન્થેટીક ડેટા ક્લાયંટ કેસોનું મૂલ્ય ઉમેરવું
          • કેવી રીતે શરૂ કરવું
          માર્ગદર્શિકાની વિનંતી કરો
          નિષ્ણાતોનો સંપર્ક કરો