સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન માટેની માર્ગદર્શિકા: વ્યાખ્યા, પ્રકાર અને એપ્લિકેશન
તે કોઈ રહસ્ય નથી કે વ્યવસાયો ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટા પ્રાપ્ત કરવા અને શેર કરવામાં પડકારોનો સામનો કરે છે. સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન એક વ્યવહારુ ઉકેલ છે જે ગોપનીયતાના જોખમો અથવા લાલ ટેપ વિના મોટા કૃત્રિમ ડેટાસેટ્સ અને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા પરીક્ષણ ડેટાનું ઉત્પાદન કરવામાં મદદ કરે છે.
કૃત્રિમ ડેટાસેટ્સ વિવિધ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને બનાવી શકાય છે, વિવિધ એપ્લિકેશનો ઓફર કરે છે. જ્યારે યોગ્ય રીતે મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે, ત્યારે અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને જનરેટ કરાયેલ સિન્થેટિક ડેટાસેટ્સ સંસ્થાઓને તેમના વિશ્લેષણ, સંશોધન અને પરીક્ષણને ઝડપી બનાવવામાં મદદ કરે છે. તો ચાલો નજીકથી નજર કરીએ.
આ લેખ તમને કૃત્રિમ ડેટાનો પરિચય કરાવે છે, જેમાં મુખ્ય પ્રકારો, અનામી ડેટાસેટ્સના તફાવતો અને નિયમનકારી ઘોંઘાટનો સમાવેશ થાય છે. તમે શીખી શકશો કે કેવી રીતે કૃત્રિમ રીતે જનરેટ થયેલ ડેટા મહત્વપૂર્ણ ડેટા સમસ્યાઓનું નિરાકરણ લાવે છે અને ચોક્કસ જોખમો ઘટાડે છે. અમે અમારા કેસ સ્ટડીઝના ઉદાહરણો સાથે તમામ ઉદ્યોગોમાં તેની એપ્લિકેશનની પણ ચર્ચા કરીશું.
સામગ્રીનું કોષ્ટક
કૃત્રિમ ડેટા: વ્યાખ્યા અને બજાર આંકડા
કૃત્રિમ ડેટા ગોપનીય સામગ્રીથી વંચિત કૃત્રિમ રીતે જનરેટ કરેલી માહિતી છે, અને તે વાસ્તવિક ડેટાસેટ્સના વિકલ્પ તરીકે સેવા આપે છે. ડેટા વૈજ્ઞાનિકો વારંવાર ફોન કરે છે AI-જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા વાસ્તવિક ડેટાની નકલ કરવામાં તેની ઉચ્ચ આંકડાકીય ચોકસાઈને કારણે સિન્થેટિક ડેટા ટ્વીન.
કૃત્રિમ ડેટાસેટ્સ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) એલ્ગોરિધમ્સ અને સિમ્યુલેશન્સનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે જે મૂળ ડેટાની પેટર્ન અને સહસંબંધ જાળવી રાખે છે. આ ડેટામાં ટેક્સ્ટ, કોષ્ટકો અને ચિત્રોનો સમાવેશ થઈ શકે છે. અલ્ગોરિધમ્સ વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી શકાય તેવી માહિતી (PII) ને બદલે છે મોક ડેટા.
ગ્રાન્ડ વ્યુ સંશોધનની આગાહીઓ કે માટે બજાર જનરેટિવ AI સાથે સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન 1.63માં $2022 બિલિયનથી વધીને 13.5%ના CAGR પર 2030 સુધીમાં લગભગ $35 બિલિયન થશે. ગાર્ટનર મુજબ, 60માં AI માટે વપરાતો 2024% ડેટા સિન્થેટિક હશે - તે 60 કરતાં 2021 ગણું વધારે છે.
સિન્થેટિક ડેટા પ્લેટફોર્મ પણ વધી રહ્યા છે. માર્કેટ સ્ટેટવિલે અપેક્ષા રાખે છે વૈશ્વિક સિન્થેટિક ડેટા પ્લેટફોર્મ માર્કેટ 218માં $2022 મિલિયનથી વધીને 3.7 સુધીમાં $2033 બિલિયન થશે.
કૃત્રિમ ડેટા કેમ વધી રહ્યો છે? એક ડ્રાઇવિંગ પરિબળ એ નિયમનકારી દેખરેખથી સ્વતંત્રતા છે.
શું ગોપનીયતા કાયદા AI-જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટાનું નિયમન કરે છે?
ઘણા યુએસ અને ઇયુ ડેટા સુરક્ષા અને ગોપનીયતા નિયમો ઓળખી શકાય તેવા વ્યક્તિગત ડેટા પર લાગુ થાય છે.
પરંતુ તે નિયમો લાગુ પડતા નથી કૃત્રિમ માહિતી કૃત્રિમ ડેટાને સમાન રીતે ગણવામાં આવે છે અનામી ડેટા. તેઓ અન્ય કાનૂની નિયમોના કહેવાતા "કોર" બનાવે છે.
દાખ્લા તરીકે, જીડીપીઆરનો પાઠ 26 કહે છે કે ગોપનીયતા સુરક્ષા નિયમો ફક્ત તે ડેટા પર લાગુ થાય છે જે ઓળખી શકાય તેવી વ્યક્તિ સાથે સંબંધિત હોય. જો તમારો કૃત્રિમ ડેટા એવી રીતે જનરેટ કરવામાં આવ્યો છે કે તેને ઓળખી શકાય તેવી વ્યક્તિઓ સુધી શોધી શકાતો નથી, તો તેને નિયમનકારી દેખરેખમાંથી મુક્તિ મળે છે. નિયમનકારી દેખરેખને બાજુ પર રાખીને, વાસ્તવિક ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં અન્ય અવરોધો છે જે વ્યવસાયોને સિન્થેટિક ડેટા જનરેટ કરવા માટે ચલાવે છે.
વાસ્તવિક ડેટાનો ઉપયોગ કરવાના મુખ્ય પડકારો
ઘણી કંપનીઓને સંબંધિત, ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટા શોધવા અને તેનો ઉપયોગ કરવામાં મુશ્કેલ સમય હોય છે, ખાસ કરીને AI અલ્ગોરિધમ તાલીમ માટે પૂરતી માત્રામાં. જ્યારે તેઓ તેને શોધી કાઢે છે ત્યારે પણ, ગોપનીયતાના જોખમો અને સુસંગતતા સમસ્યાઓને કારણે ડેટાસેટ્સને શેર કરવું અથવા તેનો ઉપયોગ કરવો પડકારરૂપ બની શકે છે. આ વિભાગ કીની રૂપરેખા આપે છે સિન્થેટિક ડેટાને પડકારે છે ઉકેલી શકે છે.
ગોપનીયતાના જોખમો ડેટાના ઉપયોગ અને શેરિંગને અવરોધે છે
ડેટા સુરક્ષા અને ગોપનીયતા નિયમો, જેમ કે GDPR અને HIPAA, ડેટા શેરિંગ અને ઉપયોગ માટે અમલદારશાહી અવરોધો રજૂ કરે છે. હેલ્થકેર જેવા ઉદ્યોગોમાં, એક જ સંસ્થાની અંદરના વિભાગો વચ્ચે PIIની વહેંચણી પણ ગવર્નન્સ તપાસને કારણે સમય માંગી શકે છે. બાહ્ય એકમો સાથે ડેટા શેર કરવો એ વધુ પડકારજનક છે અને વધુ સુરક્ષા જોખમો ધરાવે છે.
માંથી સંશોધન ફોર્ચ્યુન વ્યાપાર આંતરદૃષ્ટિ સિન્થેટિક ડેટા પ્રેક્ટિસ અપનાવવા માટે પ્રાથમિક ઉત્પ્રેરક તરીકે વધતા ગોપનીયતા જોખમોને ઓળખે છે. તમે જેટલો વધુ ડેટા સ્ટોર કરશો, તેટલું વધુ તમે ગોપનીયતા સાથે ચેડા કરવાનું જોખમ રાખો છો. અનુસાર ડેટા ભંગ અહેવાલની 2023 IBM સુરક્ષા કિંમત, યુએસમાં સરેરાશ ડેટા ભંગ ખર્ચ $9.48 મિલિયન હતો. વિશ્વભરમાં, સરેરાશ કિંમત $4.45 મિલિયન હતી; 500 થી ઓછા કામદારો ધરાવતી કંપનીઓ ઉલ્લંઘન દીઠ $3.31 મિલિયન ગુમાવે છે. અને તે પ્રતિષ્ઠાને નુકસાન માટે જવાબદાર નથી.
ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટા શોધવામાં મુશ્કેલીઓ
2022 નો સર્વે 500 ડેટા પ્રોફેશનલ્સમાંથી બહાર આવ્યું છે કે 77% ઇજનેરો, વિશ્લેષકો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને ડેટાની ગુણવત્તાની સમસ્યાઓનો સામનો કરવો પડ્યો હતો. રિપોર્ટ અનુસાર, ડેટાની ગુણવત્તા કંપનીની નાણાકીય કામગીરી અને ઉત્પાદકતાને અવરોધે છે અને તેની સેવાઓના સર્વગ્રાહી દૃષ્ટિકોણને ભાગ્યે જ પ્રાપ્ત કરી શકાય તેવું બનાવે છે.
કંપનીઓ પાસે તેમના મશીન લર્નિંગ (ML) મોડલ્સને યોગ્ય રીતે તાલીમ આપવા માટે ચોક્કસ વસ્તી વિષયક માહિતીનો પૂરતો અભાવ હોઈ શકે છે. અને ડેટાસેટ્સમાં ઘણીવાર અસંગતતાઓ, અચોક્કસતા અને ખૂટતા મૂલ્યો હોય છે. જો તમે તમારા AI પ્લેટફોર્મને તાલીમ આપો છો મશીન લર્નિંગ મોડેલો વસ્તીવિષયક વિવિધતાનો અભાવ ધરાવતા નિમ્ન-ગુણવત્તાવાળા ડેટા પર, તે અચોક્કસ, પક્ષપાતી આગાહીઓ કરશે. એ જ રીતે, અનામી ડેટા જનરેશનની જેમ, અશુદ્ધ અલ્ગોરિધમ્સ અવિશ્વસનીય કૃત્રિમ ડેટાસેટ્સ ઉત્પન્ન કરી શકે છે જે ડેટા વિશ્લેષણના પરિણામને અસર કરે છે.
સિન્થેટીક ડેટા સાથે અપસેમ્પલિંગ ડેટાસેટ્સમાં અસંતુલનને દૂર કરીને ડેટાની ગુણવત્તામાં વધારો કરી શકે છે. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે અન્ડરપ્રેઝેન્ટેડ વર્ગો વધુ પ્રમાણસર પ્રતિનિધિત્વ મેળવે છે અને પૂર્વગ્રહ ઘટાડે છે. વધુ મજબૂત અને પ્રતિનિધિ ડેટાસેટ સુધારેલ વિશ્લેષણ પરિણામો અને મોડેલ તાલીમ આપે છે.
ડેટાસેટ અસંગતતાઓ
વિવિધ મૂળમાંથી મેળવેલ ડેટાસેટ્સ અથવા મલ્ટી-ટેબલ ડેટાબેઝમાં અસંગતતાઓ રજૂ કરી શકે છે, ડેટા પ્રોસેસિંગ અને વિશ્લેષણમાં જટિલતાઓ ઊભી કરી શકે છે અને નવીનતાને અવરોધે છે.
દાખલા તરીકે, હેલ્થકેરમાં ડેટા એકત્રીકરણમાં ઈલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHR), વેરેબલ્સ, પ્રોપ્રાઈટરી સોફ્ટવેર અને થર્ડ-પાર્ટી ટૂલ્સનો સમાવેશ થાય છે. દરેક સ્ત્રોત અલગ-અલગ ડેટા ફોર્મેટ્સ અને ઇન્ફર્મેશન સિસ્ટમ્સનો ઉપયોગ કરી શકે છે, જે એકીકરણ દરમિયાન ડેટા ફોર્મેટ્સ, સ્ટ્રક્ચર્સ અથવા એકમોમાં અસમાનતા તરફ દોરી જાય છે. કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ આ પડકારને સંબોધિત કરી શકે છે, સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરી શકે છે અને પરવાનગી આપે છે ડેટા જનરેટ કરો ઇચ્છિત ફોર્મેટમાં.
અનામીકરણ અપૂરતું છે
ગોપનીયતાના જોખમો અથવા ડેટાની ગુણવત્તાની સમસ્યાઓને દૂર કરવા માટે અનામી તકનીકો પૂરતી નથી. વધુમાં, ઓળખકર્તાઓને માસ્કિંગ અથવા દૂર કરવાથી ઊંડાણપૂર્વક વિશ્લેષણ માટે જરૂરી વિગતો છીનવાઈ શકે છે મોટા ડેટાસેટ્સમાં.
આ ઉપરાંત, અનામી ડેટાને ફરીથી ઓળખી શકાય છે અને વ્યક્તિઓને પાછા શોધી શકાય છે. દૂષિત અભિનેતાઓ સમય-આધારિત પેટર્નને ઉજાગર કરવા માટે અદ્યતન વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરી શકે છે જે દેખીતી રીતે બિન-ઓળખાયેલ ડેટાની અનામી સાથે સમાધાન કરે છે. સિન્થેટીક ડેટા તે સંદર્ભમાં અનામી ડેટા કરતા શ્રેષ્ઠ છે.
વિપરીત અનામીકરણ, કૃત્રિમ ડેટા હાલના ડેટાસેટ્સને બદલતું નથી પરંતુ નવા ડેટા જનરેટ કરે છે જે તેની લાક્ષણિકતાઓ અને બંધારણને મળતું આવે છે. અધ કચરી માહિતી, તેની ઉપયોગિતા સાચવીને. તે એક સંપૂર્ણપણે નવો ડેટાસેટ છે જેમાં કોઈ વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી શકાય તેવી માહિતી નથી.
પરંતુ તે તેના કરતાં વધુ સૂક્ષ્મ છે. ત્યાં ઘણા પ્રકારો છે કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન પદ્ધતિઓ.
સિન્થેટિક ડેટા જનરેશનના પ્રકાર
કૃત્રિમ ડેટા બનાવટ જરૂરી ડેટાના પ્રકાર પર આધારિત પ્રક્રિયાઓ બદલાય છે. કૃત્રિમ ડેટા પ્રકારોમાં સંપૂર્ણ રીતે AI-જનરેટેડ, નિયમ-આધારિત અને મોક ડેટાનો સમાવેશ થાય છે — દરેક અલગ જરૂરિયાત પૂરી કરે છે.
સંપૂર્ણપણે AI-જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા
આ પ્રકારના કૃત્રિમ માહિતી ML અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને શરૂઆતથી બનાવવામાં આવે છે. આ મશીન લર્નિંગ મોડલ ટ્રેન ચાલુ વાસ્તવિક ડેટા ડેટાની રચના, પેટર્ન અને સંબંધો વિશે જાણવા માટે. જનરેટિવ AI પછી આ જ્ઞાનનો ઉપયોગ નવો ડેટા જનરેટ કરવા માટે કરે છે જે મૂળના આંકડાકીય ગુણધર્મોને નજીકથી મળતા આવે છે (ફરીથી, જ્યારે તેને ઓળખી ન શકાય તેવું બનાવે છે).
આ પ્રકારના સંપૂર્ણ કૃત્રિમ ડેટા AI મોડલ તાલીમ માટે ઉપયોગી છે અને તે વાસ્તવિક ડેટા હોય તેમ ઉપયોગમાં લેવા માટે પૂરતું સારું છે. જ્યારે તમે કરાર આધારિત ગોપનીયતા કરારોને કારણે તમારા ડેટાસેટ્સ શેર કરી શકતા નથી ત્યારે તે ખાસ કરીને ફાયદાકારક છે. જો કે, સિન્થેટિક ડેટા જનરેટ કરવા માટે, તમારે પ્રારંભિક બિંદુ તરીકે મૂળ ડેટાની નોંધપાત્ર માત્રાની જરૂર છે મશીન લર્નિંગ મોડલ તાલીમ
સિન્થેટિક મોક ડેટા
આ કૃત્રિમ માહિતી પ્રકાર એ કૃત્રિમ રીતે બનાવેલ ડેટાનો સંદર્ભ આપે છે જે વાસ્તવિક ડેટાની રચના અને ફોર્મેટનું અનુકરણ કરે છે પરંતુ વાસ્તવિક માહિતીને પ્રતિબિંબિત કરતું નથી. તે વિકાસકર્તાઓને ખાતરી કરવામાં મદદ કરે છે કે તેમની એપ્લિકેશન વાસ્તવિક, ખાનગી અથવા ઉપયોગ કર્યા વિના વિવિધ ઇનપુટ્સ અને દૃશ્યોને હેન્ડલ કરી શકે છે સંવેદનશીલ માહિતી અને, સૌથી અગત્યનું, વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટા પર આધાર રાખ્યા વિના. આ પ્રેક્ટિસ કાર્યક્ષમતા ચકાસવા અને નિયંત્રિત અને સુરક્ષિત રીતે સોફ્ટવેર એપ્લિકેશન્સને શુદ્ધ કરવા માટે જરૂરી છે.
તેનો ઉપયોગ ક્યારે કરવો: ડાયરેક્ટ આઇડેન્ટિફાયર (PII) ને બદલવા માટે અથવા જ્યારે તમારી પાસે હાલમાં ડેટાનો અભાવ હોય અને નિયમો વ્યાખ્યાયિત કરવામાં સમય અને શક્તિનું રોકાણ ન કરવાનું પસંદ કરો. વિકાસકર્તાઓ સામાન્ય રીતે વિકાસના પ્રારંભિક તબક્કા દરમિયાન એપ્લિકેશનની કાર્યક્ષમતા અને દેખાવનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે મોક ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે, જે તેમને સંભવિત સમસ્યાઓ અથવા ડિઝાઇન ખામીઓને ઓળખવાની મંજૂરી આપે છે.
મોક ડેટામાં વાસ્તવિક-વિશ્વની માહિતીની અધિકૃતતાનો અભાવ હોવા છતાં, તે વાસ્તવિક ડેટા એકીકરણ પહેલાં સિસ્ટમ્સની યોગ્ય કામગીરી અને દ્રશ્ય રજૂઆતને સુનિશ્ચિત કરવા માટે એક મૂલ્યવાન સાધન છે.
નોંધ: સિન્થેટીક મોકડ ડેટાને ઘણીવાર ' તરીકે ઓળખવામાં આવે છેનકલી ડેટા,' જો કે અમે આ શબ્દોને એકબીજાના બદલે વાપરવાની ભલામણ કરતા નથી કારણ કે તે અર્થમાં ભિન્ન હોઈ શકે છે.
નિયમ-આધારિત કૃત્રિમ ડેટા
નિયમ-આધારિત કૃત્રિમ ડેટા પૂર્વવ્યાખ્યાયિત નિયમો, અવરોધો અને તર્કના આધારે કસ્ટમાઇઝ્ડ ડેટાસેટ્સ બનાવવા માટે ઉપયોગી સાધન છે. આ પદ્ધતિ વપરાશકર્તાઓને ચોક્કસ વ્યવસાય જરૂરિયાતો અનુસાર ડેટા આઉટપુટને ગોઠવવાની મંજૂરી આપીને, લઘુત્તમ, મહત્તમ અને સરેરાશ મૂલ્યો જેવા પરિમાણોને સમાયોજિત કરીને લવચીકતા પૂરી પાડે છે. સંપૂર્ણપણે AI-જનરેટેડ ડેટાથી વિપરીત, જેમાં કસ્ટમાઇઝેશનનો અભાવ છે, નિયમ-આધારિત કૃત્રિમ ડેટા અલગ ઓપરેશનલ જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા માટે અનુકૂળ ઉકેલ પ્રદાન કરે છે. આ કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન પ્રક્રિયા પરીક્ષણ, વિકાસ અને વિશ્લેષણમાં ખાસ કરીને ઉપયોગી સાબિત થાય છે, જ્યાં ચોક્કસ અને નિયંત્રિત ડેટા જનરેશન આવશ્યક છે.
દરેક કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન પદ્ધતિમાં વિવિધ એપ્લિકેશનો હોય છે. સિન્થોનું પ્લેટફોર્મ સિન્થેટીક ડેટા ટ્વીન બનાવીને તમારા તરફથી બહુ ઓછા પ્રયત્નો કર્યા વિના અલગ છે. તમે આંકડાકીય રીતે સચોટ મેળવો છો, ઉચ્ચ ગુણવત્તાની કૃત્રિમ માહિતી તમારી જરૂરિયાતો માટે જે કમ્પ્લાયન્સ ઓવરહેડથી મુક્ત છે.
ટેબ્યુલર સિન્થેટીક ડેટા
શબ્દ ટેબ્યુલર સિન્થેટિક ડેટા વાત કરવા માટે કૃત્રિમ ડેટા બનાવવો સબસેટ્સ કે જે વાસ્તવિક દુનિયાની રચના અને આંકડાકીય ગુણધર્મોની નકલ કરે છે કોષ્ટક ડેટા, જેમ કે કોષ્ટકો અથવા સ્પ્રેડશીટ્સમાં સંગ્રહિત ડેટા. આ કૃત્રિમ માહિતી નો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે સિન્થેટીક ડેટા જનરેશન એલ્ગોરિધમ્સ અને ની લાક્ષણિકતાઓની નકલ કરવા માટે રચાયેલ તકનીકો સ્ત્રોત ડેટા ગોપનીયતાની ખાતરી કરતી વખતે અથવા સંવેદનશીલ માહિતી જાહેર નથી.
બનાવવા માટેની તકનીકો કોષ્ટક કૃત્રિમ માહિતી સામાન્ય રીતે આંકડાકીય મોડેલિંગનો સમાવેશ થાય છે, મશીન લર્નિંગ મોડેલો, અથવા જનરેટિવ મોડલ જેમ કે જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN) અને વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર્સ (VAEs). આ કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન સાધનો માં હાજર પેટર્ન, વિતરણો અને સહસંબંધોનું વિશ્લેષણ કરો વાસ્તવિક ડેટાસેટ અને પછી નવું જનરેટ કરો ડેટા પોઈન્ટ કે વાસ્તવિક ડેટાને નજીકથી મળતા આવે છે પરંતુ તેમાં કોઈ વાસ્તવિક માહિતી નથી.
લાક્ષણિક ટેબ્યુલર કૃત્રિમ ડેટાના ઉપયોગના કિસ્સાઓ ગોપનીયતાની ચિંતાઓને દૂર કરવા, ડેટાની ઉપલબ્ધતામાં વધારો અને ડેટા-આધારિત એપ્લિકેશન્સમાં સંશોધન અને નવીનતાની સુવિધાનો સમાવેશ થાય છે. જો કે, તે સુનિશ્ચિત કરવું આવશ્યક છે કે કૃત્રિમ માહિતી જાળવવા માટે મૂળ ડેટાની અંતર્ગત પેટર્ન અને વિતરણને ચોક્કસ રીતે મેળવે છે ડેટા ઉપયોગિતા અને ડાઉનસ્ટ્રીમ કાર્યો માટે માન્યતા.
સૌથી વધુ લોકપ્રિય કૃત્રિમ ડેટા એપ્લિકેશન્સ
કૃત્રિમ રીતે જનરેટ કરેલ ડેટા હેલ્થકેર, રિટેલ, મેન્યુફેક્ચરિંગ, ફાઇનાન્સ અને અન્ય ઉદ્યોગો માટે નવીનતાની શક્યતાઓ ખોલે છે. પ્રાથમિક કેસનો ઉપયોગ કરો ડેટા અપસેમ્પલિંગ, એનાલિટિક્સ, પરીક્ષણ અને શેરિંગનો સમાવેશ થાય છે.
ડેટાસેટ્સને વધારવા માટે અપસેમ્પલિંગ
અપસેમ્પલિંગનો અર્થ છે સ્કેલિંગ અને વૈવિધ્યકરણ માટે નાનામાંથી મોટા ડેટાસેટ્સ જનરેટ કરવા. જ્યારે વાસ્તવિક ડેટા દુર્લભ, અસંતુલિત અથવા અપૂર્ણ હોય ત્યારે આ પદ્ધતિ લાગુ કરવામાં આવે છે.
થોડા ઉદાહરણો ધ્યાનમાં લો. નાણાકીય સંસ્થાઓ માટે, વિકાસકર્તાઓ દુર્લભ અવલોકનો અને પ્રવૃત્તિ પેટર્નના નમૂના લઈને છેતરપિંડી શોધ મોડલની ચોકસાઈ સુધારી શકે છે. નાણાકીય માહિતી. એ જ રીતે, માર્કેટિંગ એજન્સી વિભાજનની ચોકસાઈને વધારીને, અન્ડરપ્રેઝેન્ટેડ જૂથોથી સંબંધિત ડેટાને વધારવા માટે નમૂનારૂપ બની શકે છે.
AI-જનરેટેડ ડેટા સાથે એડવાન્સ્ડ એનાલિટિક્સ
કંપનીઓ ડેટા મોડેલિંગ, બિઝનેસ એનાલિટિક્સ અને ક્લિનિકલ સંશોધન માટે AI-જનરેટેડ ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા સિન્થેટિક ડેટાનો લાભ લઈ શકે છે. ડેટાનું સંશ્લેષણ જ્યારે વાસ્તવિક ડેટાસેટ્સ મેળવવું કાં તો ખૂબ ખર્ચાળ અથવા સમય માંગી લેતું હોય ત્યારે તે એક સક્ષમ વિકલ્પ સાબિત થાય છે.
કૃત્રિમ ડેટા સંશોધકોને દર્દીની ગોપનીયતા સાથે સમાધાન કર્યા વિના ઊંડાણપૂર્વક વિશ્લેષણ કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. ડેટા વૈજ્ .ાનિકો અને સંશોધકો દર્દીના ડેટા, ક્લિનિકલ પરિસ્થિતિઓ વિશેની માહિતી અને સારવારની વિગતોની ઍક્સેસ મેળવે છે, આંતરદૃષ્ટિ પ્રાપ્ત કરે છે જે વાસ્તવિક ડેટા સાથે નોંધપાત્ર રીતે વધુ સમય માંગી શકે છે. તદુપરાંત, ઉત્પાદકો મુક્તપણે સપ્લાયર્સ સાથે ડેટા શેર કરી શકે છે, મેનિપ્યુલેટેડ GPS અને સ્થાન ડેટાનો સમાવેશ કરીને પ્રદર્શન પરીક્ષણ માટે અલ્ગોરિધમ્સ બનાવવા અથવા અનુમાનિત જાળવણીને વધારવા માટે.
જો કે, કૃત્રિમ માહિતી મૂલ્યાંકન જટિલ છે. સિન્થો એન્જિનનું આઉટપુટ આંતરિક ગુણવત્તા ખાતરી ટીમ દ્વારા માન્ય કરવામાં આવે છે અને SAS સંસ્થાના બાહ્ય નિષ્ણાતો. અનુમાનિત મોડેલિંગના અભ્યાસમાં, અમે ચારને તાલીમ આપી મશીન લર્નિંગ મોડેલો વાસ્તવિક, અનામી અને સિન્થેટિક ડેટા પર. પરિણામો દર્શાવે છે કે અમારા સિન્થેટિક ડેટાસેટ્સ પર પ્રશિક્ષિત મોડલ્સમાં વાસ્તવિક ડેટાસેટ્સ પર પ્રશિક્ષિત લોકો જેટલું જ ચોકસાઈનું સ્તર હતું, જ્યારે અનામી ડેટાએ મોડલ્સની ઉપયોગિતામાં ઘટાડો કર્યો હતો.
બાહ્ય અને આંતરિક ડેટા શેરિંગ
સિન્થેટિક ડેટા સંસ્થાઓની અંદર અને સમગ્ર ડેટા શેરિંગને સરળ બનાવે છે. તમે કરી શકો છો કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ કરો થી ગોપનીયતા ભંગ અથવા નિયમનકારી બિન-અનુપાલનને જોખમમાં મૂક્યા વિના માહિતીની આપ-લે કરો. સિન્થેટીક ડેટાના ફાયદાઓમાં ઝડપી સંશોધન પરિણામો અને વધુ અસરકારક સહયોગનો સમાવેશ થાય છે.
રિટેલ કંપનીઓ ગ્રાહકની વર્તણૂક, ઇન્વેન્ટરી સ્તર અથવા અન્ય મુખ્ય મેટ્રિક્સને પ્રતિબિંબિત કરતા સિન્થેટિક ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સપ્લાયર્સ અથવા વિતરકો સાથે આંતરદૃષ્ટિ શેર કરી શકે છે. જો કે, ઉચ્ચતમ સ્તરની ખાતરી કરવા માટે માહિતી ગોપનીયતા, સંવેદનશીલ ગ્રાહક ડેટા અને કોર્પોરેટ રહસ્યો ગોપનીય રાખવામાં આવે છે.
સિન્થોએ 2023 ગ્લોબલ SAS હેકાથોન જીતી જનરેટ અને શેર કરવાની અમારી ક્ષમતા માટે aસચોટ કૃત્રિમ ડેટા અસરકારક અને જોખમ મુક્ત. અમે અનુમાનિત મોડલની અસરકારકતા દર્શાવવા માટે વિવિધ દર્દીઓની વસ્તી ધરાવતી બહુવિધ હોસ્પિટલો માટે દર્દીના ડેટાનું સંશ્લેષણ કર્યું છે. સંયુક્ત કૃત્રિમ ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ વાસ્તવિક ડેટાનો ઉપયોગ કરવા જેટલો જ સચોટ હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું હતું.
કૃત્રિમ પરીક્ષણ ડેટા
સિન્થેટીક ટેસ્ટ ડેટા એ કૃત્રિમ રીતે જનરેટ કરેલ ડેટા છે જે અનુકરણ કરવા માટે રચાયેલ છે ડેટા પરીક્ષણ સોફ્ટવેર વિકાસ માટે વાતાવરણ. ગોપનીયતાના જોખમો ઘટાડવા ઉપરાંત, સિન્થેટીક ટેસ્ટ ડેટા વિકાસકર્તાઓને વાસ્તવિક સિસ્ટમને અસર કર્યા વિના સંભવિત દૃશ્યોની શ્રેણીમાં એપ્લિકેશનના પ્રદર્શન, સુરક્ષા અને કાર્યક્ષમતાનું સખત મૂલ્યાંકન કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
સૌથી મોટી ડચ બેંકોમાંની એક સાથે અમારો સહયોગ શોકેસ કૃત્રિમ ડેટા લાભો સોફ્ટવેર પરીક્ષણ માટે. ટેસ્ટ ડેટા જનરેશન સિન્થો એન્જિન સાથે ઉત્પાદન જેવા ડેટાસેટ્સમાં પરિણમ્યું જેણે બેંકને સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ અને બગ ડિટેક્શનને ઝડપી બનાવવામાં મદદ કરી, જે ઝડપી અને વધુ સુરક્ષિત સોફ્ટવેર રિલીઝ તરફ દોરી જાય છે.
બનાવવા માટેની તકનીકો કોષ્ટક કૃત્રિમ માહિતી સામાન્ય રીતે આંકડાકીય મોડેલિંગનો સમાવેશ થાય છે, મશીન લર્નિંગ મોડેલો, અથવા જનરેટિવ મોડલ જેમ કે જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN) અને વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર્સ (VAEs). આ કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન સાધનો માં હાજર પેટર્ન, વિતરણો અને સહસંબંધોનું વિશ્લેષણ કરો વાસ્તવિક ડેટાસેટ અને પછી નવું જનરેટ કરો ડેટા પોઈન્ટ કે વાસ્તવિક ડેટાને નજીકથી મળતા આવે છે પરંતુ તેમાં કોઈ વાસ્તવિક માહિતી નથી.
લાક્ષણિક ટેબ્યુલર કૃત્રિમ ડેટાના ઉપયોગના કિસ્સાઓ ગોપનીયતાની ચિંતાઓને દૂર કરવા, ડેટાની ઉપલબ્ધતામાં વધારો અને ડેટા-આધારિત એપ્લિકેશન્સમાં સંશોધન અને નવીનતાની સુવિધાનો સમાવેશ થાય છે. જો કે, તે સુનિશ્ચિત કરવું આવશ્યક છે કે કૃત્રિમ માહિતી જાળવવા માટે મૂળ ડેટાની અંતર્ગત પેટર્ન અને વિતરણને ચોક્કસ રીતે મેળવે છે ડેટા ઉપયોગિતા અને ડાઉનસ્ટ્રીમ કાર્યો માટે માન્યતા.
સિન્થોનું સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન પ્લેટફોર્મ
સિન્થો સ્માર્ટ સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન પ્લેટફોર્મ પૂરું પાડે છે, જે સંસ્થાઓને માહિતીને સ્પર્ધાત્મક ધારમાં બુદ્ધિપૂર્વક રૂપાંતરિત કરવા માટે સશક્ત બનાવે છે. એક પ્લેટફોર્મમાં તમામ સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરીને, સિન્થો માહિતીનો ઉપયોગ કરવાનું લક્ષ્ય રાખતી સંસ્થાઓ માટે એક વ્યાપક ઉકેલ પ્રદાન કરે છે જેમાં આવરી લેવામાં આવે છે:
- AI-જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા જે કૃત્રિમ બુદ્ધિની શક્તિ સાથે સિન્થેટિક ડેટામાં મૂળ ડેટાના આંકડાકીય પેટર્નની નકલ કરે છે.
- સ્માર્ટ ડી-ઓળખ રક્ષણ કરવા સંવેદનશીલ માહિતી વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી શકાય તેવી માહિતી (PII) દૂર કરીને અથવા સંશોધિત કરીને.
- Test data management કે સક્રિય કરે છે બિન-ઉત્પાદન વાતાવરણ માટે પ્રતિનિધિ પરીક્ષણ ડેટાનું સર્જન, જાળવણી અને નિયંત્રણ.
અમારા પ્લેટફોર્મ કોઈપણ ક્લાઉડ અથવા ઓન-પ્રિમિસીસ વાતાવરણમાં એકીકૃત થાય છે. વધુમાં, અમે આયોજન અને જમાવટનું ધ્યાન રાખીએ છીએ. અમારી ટીમ તમારા કર્મચારીઓને ઉપયોગ કરવા માટે તાલીમ આપશે સિન્થો એન્જિન અસરકારક રીતે, અને અમે સતત પોસ્ટ-ડિપ્લોયમેન્ટ સપોર્ટ પ્રદાન કરીશું.
તમે સિન્થોની ક્ષમતાઓ વિશે વધુ વાંચી શકો છો કૃત્રિમ માહિતી માં જનરેશન પ્લેટફોર્મ અમારી વેબસાઇટનો સોલ્યુશન્સ વિભાગ.
સિન્થેટિક ડેટા માટે ભવિષ્યમાં શું છે?
જનરેટિવ AI સાથે સિન્થેટિક ડેટા જનરેશન નું ઉચ્ચ વોલ્યુમ બનાવવામાં અને શેર કરવામાં મદદ કરે છે સંબંધિત ડેટા, ફોર્મેટ સુસંગતતા સમસ્યાઓ, નિયમનકારી અવરોધો અને ડેટા ભંગના જોખમને બાયપાસ કરીને.
અનામીકરણથી વિપરીત, કૃત્રિમ ડેટા જનરેટ કરે છે ડેટામાં માળખાકીય સંબંધો સાચવવા માટે પરવાનગી આપે છે. આ અદ્યતન એનાલિટિક્સ, સંશોધન અને વિકાસ, વૈવિધ્યકરણ અને પરીક્ષણ માટે સિન્થેટિક ડેટાને યોગ્ય બનાવે છે.
સિન્થેટિક ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં જ વિસ્તરણ કરશે. કંપનીઓ તૈયાર છે કૃત્રિમ ડેટા બનાવો, જટિલ છબીઓ, ઑડિઓ અને વિડિયો સામગ્રી સુધી તેના અવકાશને વિસ્તારવા. કંપનીઓ તેનો ઉપયોગ વિસ્તારશે મશીન લર્નિંગ મોડેલો વધુ અદ્યતન સિમ્યુલેશન અને કાર્યક્રમો.
શું તમે ની વધુ પ્રાયોગિક એપ્લિકેશનો શીખવા માંગો છો કૃત્રિમ માહિતી? બિન્દાસ ડેમો શેડ્યૂલ કરો અમારી વેબસાઇટ.
સિન્થો વિશે
સિન્થો સ્માર્ટ પ્રદાન કરે છે કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન પ્લેટફોર્મ, લાભ બહુવિધ કૃત્રિમ ડેટા સ્વરૂપો અને જનરેશન પદ્ધતિઓ, સંસ્થાઓને માહિતીને સ્પર્ધાત્મક ધારમાં બુદ્ધિપૂર્વક રૂપાંતરિત કરવા માટે સશક્તિકરણ. 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 નિયમ-આધારિત ઉપયોગ કરીને બિન-ઉત્પાદન વાતાવરણ માટે પરીક્ષણ ડેટાના નિર્માણ, સંચાલન અને નિયંત્રણને સક્ષમ કરે છે. કૃત્રિમ ડેટા જનરેશન પદ્ધતિઓ લક્ષિત દૃશ્યો માટે. વધુમાં, વપરાશકર્તાઓ કરી શકે છે પ્રોગ્રામેટિકલી સિન્થેટિક ડેટા જનરેટ કરો અને મેળવો વાસ્તવિક પરીક્ષણ ડેટા સરળતા સાથે વ્યાપક પરીક્ષણ અને વિકાસના દૃશ્યો વિકસાવવા.
લેખક વિશે
વિમ કીસ જેન્સન
સીઇઓ અને સ્થાપક
સિન્થો, સ્કેલ-અપ કે જે AI-જનરેટેડ સિન્થેટિક ડેટા સાથે ડેટા ઉદ્યોગને વિક્ષેપિત કરી રહ્યું છે. Wim Kees એ સિન્થો સાથે સાબિત કર્યું છે કે તે ડેટાને સ્માર્ટ અને ઝડપી ઉપલબ્ધ બનાવવા માટે ગોપનીયતા-સંવેદનશીલ ડેટાને અનલૉક કરી શકે છે જેથી સંસ્થાઓ ડેટા-આધારિત નવીનતાનો અનુભવ કરી શકે. પરિણામે, વિમ કીઝ અને સિન્થોએ પ્રતિષ્ઠિત ફિલિપ્સ ઇનોવેશન એવોર્ડ જીત્યો, હેલ્થકેર અને લાઇફ સાયન્સમાં SAS વૈશ્વિક હેકાથોન જીત્યો અને NVIDIA દ્વારા અગ્રણી જનરેટિવ AI સ્કેલ-અપ તરીકે પસંદ કરવામાં આવ્યા.