કૃત્રિમ ડેટા એ ડેટાનો સંદર્ભ આપે છે જે વાસ્તવિક-વિશ્વ સ્ત્રોતોમાંથી એકત્રિત કરવાને બદલે કૃત્રિમ રીતે જનરેટ કરવામાં આવે છે. સામાન્ય રીતે, જ્યારે વ્યક્તિઓ (ગ્રાહકો, દર્દીઓ, વગેરે) સાથેની તમારી તમામ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓમાં અને તમારી બધી આંતરિક પ્રક્રિયાઓ દ્વારા મૂળ ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવે છે, ત્યારે સિન્થેટીક ડેટા કમ્પ્યુટર અલ્ગોરિધમ દ્વારા જનરેટ થાય છે.

કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ નિયંત્રિત વાતાવરણમાં મોડલ્સનું પરીક્ષણ અને મૂલ્યાંકન કરવા માટે અથવા વાસ્તવિક-વિશ્વના ડેટા જેવો હોય પરંતુ તેમાં કોઈ સંવેદનશીલ માહિતી ન હોય તેવા ડેટા જનરેટ કરીને સંવેદનશીલ માહિતીને સુરક્ષિત કરવા માટે પણ ઉપયોગ કરી શકાય છે. સિન્થેટિક ડેટાનો ઉપયોગ ઘણીવાર ગોપનીયતા સંવેદનશીલ ડેટાના વિકલ્પ તરીકે થાય છે અને તેનો ઉપયોગ ટેસ્ટડેટા તરીકે, એનાલિટિક્સ માટે અથવા મશીન લર્નિંગને તાલીમ આપવા માટે થઈ શકે છે.

વધુ વાંચો

ખાતરી આપવી કે સિન્થેટીક ડેટા અસલ ડેટાની સમાન ડેટા ગુણવત્તા ધરાવે છે તે પડકારજનક હોઈ શકે છે, અને ઘણીવાર ચોક્કસ ઉપયોગના કેસ અને સિન્થેટીક ડેટા જનરેટ કરવા માટે વપરાતી પદ્ધતિઓ પર આધાર રાખે છે. કૃત્રિમ ડેટા જનરેટ કરવા માટેની કેટલીક પદ્ધતિઓ, જેમ કે જનરેટિવ મોડલ્સ, એવા ડેટાનું ઉત્પાદન કરી શકે છે જે મૂળ ડેટા સાથે ખૂબ સમાન હોય છે. મુખ્ય પ્રશ્ન: આ કેવી રીતે દર્શાવવું?

સિન્થેટીક ડેટાની ગુણવત્તા સુનિશ્ચિત કરવાની કેટલીક રીતો છે:

• અમારા ડેટા ગુણવત્તા રિપોર્ટ દ્વારા ડેટા ગુણવત્તા મેટ્રિક્સ: સિન્થેટીક ડેટા મૂળ ડેટાની સમાન ડેટા ગુણવત્તા ધરાવે છે તેની ખાતરી કરવાની એક રીત એ છે કે કૃત્રિમ ડેટાને મૂળ ડેટા સાથે સરખાવવા માટે ડેટા ગુણવત્તા મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરવો. આ મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ ડેટાની સમાનતા, ચોકસાઈ અને સંપૂર્ણતા જેવી બાબતોને માપવા માટે થઈ શકે છે. સિન્થો સોફ્ટવેરમાં વિવિધ ડેટા ક્વોલિટી મેટ્રિસિસ સાથે ડેટા ક્વોલિટી રિપોર્ટનો સમાવેશ થાય છે.
• બાહ્ય મૂલ્યાંકન: મૂળ ડેટાની સરખામણીમાં સિન્થેટીક ડેટાની ડેટા ગુણવત્તા મહત્ત્વની હોવાથી, અમે તાજેતરમાં SAS (વિશ્લેષણમાં માર્કેટ લીડર) ના ડેટા નિષ્ણાતો સાથે વાસ્તવિક ડેટાની સરખામણીમાં સિન્થો દ્વારા સિન્થેટિક ડેટાની ડેટા ગુણવત્તા દર્શાવવા માટે મૂલ્યાંકન કર્યું હતું. એડવિન વાન યુનેન, SAS ના એનાલિટિક્સ નિષ્ણાત, વિવિધ એનાલિટિક્સ (AI) મૂલ્યાંકનો દ્વારા સિન્થોમાંથી જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટાસેટ્સનું મૂલ્યાંકન કર્યું અને પરિણામો શેર કર્યા. તે વિડીયોની ટૂંકી રીકેપ અહીં જુઓ.
• જાતે પરીક્ષણ અને મૂલ્યાંકન: સિન્થેટિક ડેટાની વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટા સાથે સરખામણી કરીને અથવા મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સને તાલીમ આપવા માટે તેનો ઉપયોગ કરીને અને વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટા પર પ્રશિક્ષિત મૉડલ્સ સાથે તેમના પ્રદર્શનની સરખામણી કરીને તેનું પરીક્ષણ અને મૂલ્યાંકન કરી શકાય છે. કૃત્રિમ ડેટાની ડેટા ગુણવત્તા જાતે કેમ ચકાસતા નથી? અહીં આની શક્યતાઓ માટે અમારા નિષ્ણાતોને પૂછો. 

એ નોંધવું અગત્યનું છે કે સિન્થેટીક ડેટા ક્યારેય પણ મૂળ ડેટાની જેમ 100% સમાન હોવાની બાંયધરી આપી શકતો નથી, પરંતુ તે ચોક્કસ ઉપયોગના કેસ માટે ઉપયોગી થવા માટે પૂરતો નજીક હોઈ શકે છે. આ વિશિષ્ટ ઉપયોગ કેસ અદ્યતન એનાલિટિક્સ અથવા તાલીમ મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ પણ હોઈ શકે છે.

ક્લાસિક 'અનામીકરણ' હંમેશા શ્રેષ્ઠ ઉકેલ નથી, કારણ કે:

1. ગોપનીયતા જોખમ - તમારી પાસે હંમેશા રહેશે
   ગોપનીયતાનું જોખમ. તે લાગુ
   ક્લાસિક અનામીકરણ તકનીકો
   તે માત્ર મુશ્કેલ બનાવે છે, પરંતુ નહીં
   વ્યક્તિઓને ઓળખવી અશક્ય છે.
2. ડેટાનો નાશ - વધુ તમે
   અનામી, વધુ સારી રીતે તમે સુરક્ષિત
   તમારી ગોપનીયતા, પરંતુ વધુ તમે
   તમારા ડેટાનો નાશ કરો. આ શું નથી
   તમે વિશ્લેષણ કરવા માંગો છો, કારણ કે
   નાશ થયેલ ડેટા ખરાબમાં પરિણમશે
   આંતરદૃષ્ટિ
3. સમય માંગે તેવું - તે એક ઉકેલ છે
   તે ઘણો સમય લે છે, કારણ કે
   તે તકનીકો અલગ કામ કરે છે
   પ્રતિ ડેટાસેટ અને પ્રતિ ડેટાટાઈપ.

સિન્થેટીક ડેટાનો હેતુ આ બધી ખામીઓને ઉકેલવાનો છે. તફાવત એટલો આકર્ષક છે કે અમે તેના વિશે એક વિડિઓ બનાવ્યો છે. તેને અહીં જુઓ.