Սինթետիկ տվյալների ստեղծման ուղեցույց. սահմանում, տեսակներ և կիրառություններ
Գաղտնիք չէ, որ բիզնեսները բախվում են բարձրորակ տվյալների ձեռքբերման և փոխանակման մարտահրավերների: Սինթետիկ տվյալների ստեղծում պրակտիկ լուծում է, որն օգնում է արտադրել մեծ արհեստական տվյալների հավաքածուներ և բարձրորակ թեստային տվյալներ՝ առանց գաղտնիության ռիսկերի կամ բյուրոկրատների:
Սինթետիկ տվյալների հավաքածուները կարող են ստեղծվել տարբեր մեթոդների կիրառմամբ՝ առաջարկելով տարբեր ծրագրեր: Երբ պատշաճ կերպով գնահատվում են, առաջադեմ ալգորիթմների միջոցով ստեղծված սինթետիկ տվյալների հավաքածուները օգնում են կազմակերպություններին արագացնել իրենց վերլուծությունը, հետազոտությունը և փորձարկումը: Այսպիսով, եկեք ավելի սերտ նայենք:
Այս հոդվածը ձեզ ներկայացնում է սինթետիկ տվյալներ, ներառյալ հիմնական տեսակները, անանուն տվյալների հավաքածուներից տարբերությունները և կարգավորող նրբությունները: Դուք կսովորեք, թե ինչպես են արհեստականորեն ստեղծված տվյալները լուծում տվյալների կարևոր խնդիրները և նվազագույնի են հասցնում որոշակի ռիսկերը: Մենք նաև կքննարկենք դրա կիրառությունները արդյունաբերության մեջ՝ ուղեկցվելով մեր դեպքերի ուսումնասիրության օրինակներով:
Բառը
Սինթետիկ տվյալներ. սահմանում և շուկայի վիճակագրություն
Սինթետիկ տվյալներ արհեստականորեն ստեղծվող տեղեկատվություն է՝ զուրկ գաղտնի բովանդակությունից, և այն ծառայում է որպես իրական տվյալների հավաքածուների այլընտրանք: Տվյալների գիտնականները հաճախ զանգահարում են AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալներ սինթետիկ տվյալների երկվորյակ՝ իրական տվյալների նմանակման բարձր վիճակագրական ճշգրտության պատճառով:
Արհեստական տվյալների հավաքածուները ստեղծվում են արհեստական ինտելեկտի (AI) ալգորիթմների և սիմուլյացիաների միջոցով, որոնք պահպանում են սկզբնական տվյալների օրինաչափությունները և հարաբերակցությունները: Այս տվյալները կարող են ներառել տեքստ, աղյուսակներ և նկարներ: Ալգորիթմները փոխարինում են անհատական ճանաչելի տեղեկատվությունը (PII)-ով ծաղրական տվյալներ.
Grand View Research-ի կանխատեսումները որ շուկան համար սինթետիկ տվյալների ստեղծում Generative AI-ով 1.63 թվականին 2022 միլիարդ դոլարից մինչև 13.5 թվականը կաճի մոտ 2030 միլիարդ դոլար՝ 35% CAGR-ով: Ըստ Gartner-ի՝ 60 թվականին AI-ի համար օգտագործվող տվյալների 2024%-ը կլինի սինթետիկ — դա 60 անգամ ավելի է, քան 2021 թվականին։
Սինթետիկ տվյալների հարթակները նույնպես աճում են: Market Statesville-ն ակնկալում է Համաշխարհային սինթետիկ տվյալների հարթակի շուկան 218 թվականին 2022 միլիոն դոլարից մինչև 3.7 թվականը կաճի մինչև 2033 միլիարդ դոլար:
Ինչու՞ են աճում արհեստական տվյալները: Շարժիչ գործոններից մեկը կարգավորող վերահսկողությունից ազատությունն է:
Արդյո՞ք գաղտնիության մասին օրենքները կարգավորում են AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալները:
Շատ ԱՄՆ և ԵՄ տվյալների անվտանգություն և գաղտնիություն կանոնակարգերը կիրառվում են ճանաչելի անհատական տվյալների նկատմամբ:
Բայց այդ կանոնակարգերը չեն վերաբերում սինթետիկ տվյալներ — սինթետիկ տվյալները վերաբերվում են նույն կերպ անանուն տվյալներ: Դրանք կազմում են այլ իրավական կանոնների այսպես կոչված «միջուկը»:
Օրինակ, GDPR-ի 26-րդ կետ ասում է, որ գաղտնիության պաշտպանության կանոնները կիրառվում են միայն այն տվյալների վրա, որոնք վերաբերում են նույնականացման ենթակա անձին: Եթե ձեր սինթետիկ տվյալները ստեղծվում են այնպես, որ դրանք հնարավոր չէ գտնել նույնականացման ենթակա անձանց, ապա դրանք ազատված են կարգավորող վերահսկողությունից: Կարգավորող վերահսկողությունը մի կողմ, կան իրական տվյալների օգտագործման այլ խոչընդոտներ, որոնք բիզնեսներին մղում են սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու:
Իրական տվյալների օգտագործման հիմնական մարտահրավերները
Շատ ընկերություններ դժվարանում են գտնել և օգտագործել համապատասխան, բարձրորակ տվյալներ, հատկապես AI ալգորիթմի ուսուցման համար բավարար քանակությամբ: Նույնիսկ երբ նրանք գտնում են այն, տվյալների հավաքածուների փոխանակումը կամ օգտագործումը կարող է դժվար լինել գաղտնիության ռիսկերի և համատեղելիության խնդիրների պատճառով: Այս բաժինը ուրվագծում է բանալին մարտահրավեր է նետում սինթետիկ տվյալներին կարող է լուծել:
Գաղտնիության ռիսկերը խոչընդոտում են տվյալների օգտագործմանը և փոխանակմանը
Տվյալների անվտանգության և գաղտնիության կանոնակարգերը, ինչպիսիք են GDPR-ը և HIPAA-ն, բյուրոկրատական խոչընդոտներ են ներկայացնում տվյալների փոխանակման և օգտագործման համար: Առողջապահության նման ոլորտներում, նույնիսկ նույն կազմակերպության ստորաբաժանումների միջև PII-ի փոխանակումը կարող է ժամանակատար լինել կառավարման ստուգումների պատճառով: Արտաքին կազմակերպությունների հետ տվյալների փոխանակումն էլ ավելի դժվար է և ավելի շատ անվտանգության ռիսկեր է պարունակում:
Հետազոտություններ Fortune Business Insights- ը նույնացնում է գաղտնիության պահպանման աճող ռիսկերը՝ որպես սինթետիկ տվյալների կիրառման հիմնական կատալիզատոր: Որքան շատ տվյալներ եք պահում, այնքան ավելի շատ եք վտանգում գաղտնիությունը: Համաձայն 2023 թվականի IBM տվյալների խախտումների անվտանգության արժեքի հաշվետվությունը, տվյալների խախտման միջին արժեքը ԱՄՆ-ում կազմել է 9.48 միլիոն դոլար: Ամբողջ աշխարհում միջին արժեքը կազմել է 4.45 մլն դոլար; 500-ից պակաս աշխատող ունեցող ընկերությունները կորցնում են 3.31 միլիոն դոլար մեկ խախտման համար: Եվ դա հաշվի չի առնում հեղինակության վնասը:
Բարձրորակ տվյալներ գտնելու դժվարություններ
2022-ի հարցում Տվյալների 500 մասնագետներից պարզվել է, որ ինժեներների, վերլուծաբանների և տվյալների գիտնականների 77%-ը բախվել է տվյալների որակի հետ կապված խնդիրներին: Զեկույցի համաձայն՝ տվյալների որակը խոչընդոտում է ընկերության ֆինանսական կատարողականին և արտադրողականությանը և դժվար թե հասանելի է դարձնում նրա ծառայությունների ամբողջական տեսակետը:
Ընկերությունները կարող են չունենալ բավականաչափ տվյալներ կոնկրետ ժողովրդագրական տվյալներից՝ իրենց մեքենայական ուսուցման (ML) մոդելները ճիշտ վարժեցնելու համար: Եվ տվյալների հավաքածուները հաճախ պարունակում են անհամապատասխանություններ, անճշտություններ և բացակայող արժեքներ: Եթե դուք մարզում եք ձեր AI հարթակները մեքենայական ուսուցման մոդելներ Ժողովրդագրական բազմազանությունից զուրկ ցածրորակ տվյալների վրա այն կկատարի ոչ ճշգրիտ, կողմնակալ կանխատեսումներ: Նմանապես, ինչպես անանուն տվյալների ստեղծումը, չմշակված ալգորիթմները կարող են արտադրել անվստահելի արհեստական տվյալների հավաքածուներ, որոնք ազդում են տվյալների վերլուծության արդյունքի վրա:
Սինթետիկ տվյալների հետ նմուշառումը կարող է բարելավել տվյալների որակը՝ շտկելով տվյալների հավաքածուների անհավասարակշռությունը: Սա ապահովում է, որ թերներկայացված խավերը ստանան ավելի համամասնական ներկայացվածություն և նվազեցնում է կողմնակալությունը: Ավելի ամուր և ներկայացուցչական տվյալների բազան ապահովում է վերլուծության բարելավված արդյունքներ և մոդելային ուսուցում:
Տվյալների հավաքածուի անհամատեղելիություններ
Տարբեր ծագումներից կամ բազմասեղանային տվյալների բազաներից ստացված տվյալների հավաքածուները կարող են անհամատեղելիություններ առաջացնել՝ բարդություններ ստեղծելով տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ և խոչընդոտելով նորարարությանը:
Օրինակ, առողջապահության ոլորտում տվյալների համախմբումը ներառում է էլեկտրոնային առողջապահական գրառումներ (EHR), կրելի սարքեր, սեփական ծրագրային ապահովում և երրորդ կողմի գործիքներ: Յուրաքանչյուր աղբյուր կարող է օգտագործել տվյալների տարբեր ձևաչափեր և տեղեկատվական համակարգեր, ինչը ինտեգրման ընթացքում հանգեցնելով տվյալների ձևաչափերի, կառուցվածքների կամ միավորների անհավասարության: Սինթետիկ տվյալների օգտագործումը կարող է լուծել այս մարտահրավերը՝ ապահովելով համատեղելիությունը և թույլ տալով տվյալների ստեղծում ցանկալի ձևաչափով։
Անանունացումն անբավարար է
Անանունացման մեթոդները բավարար չեն գաղտնիության ռիսկերը կամ տվյալների որակի հետ կապված խնդիրները հաղթահարելու համար: Ավելին, նույնացուցիչները դիմակավորելը կամ հեռացնելը կարող է հեռացնել մանրամասները, որոնք անհրաժեշտ են խորը վերլուծության համար մեծ տվյալների հավաքածուներում:
Բացի այդ, անանուն տվյալները կարող են կրկին նույնականացվել և հետագծվել դեպի անհատներ: Վնասակար դերակատարները կարող են օգտագործել առաջադեմ վերլուծություններ՝ բացահայտելու ժամանակի վրա հիմնված օրինաչափություններ, որոնք վտանգի են ենթարկում թվացյալ ապանույնականացված տվյալների անանունությունը: Սինթետիկ տվյալներն այդ առումով գերազանցում են անանուն տվյալներին:
Ի տարբերություն անանունացում, սինթետիկ տվյալներ չի փոխում առկա տվյալների հավաքածուները, այլ ստեղծում է նոր տվյալներ, որոնք նման են տվյալների բնութագրերին և կառուցվածքին չմշակված տվյալներ, պահպանելով դրա օգտակարությունը։ Դա բոլորովին նոր տվյալների հավաքածու է, որը չի պարունակում անձնական նույնականացման տվյալներ:
Բայց դա ավելի նրբերանգ է, քան դա: Կան մի քանի տեսակներ սինթետիկ տվյալների ստեղծման մեթոդներ.
Սինթետիկ տվյալների ստեղծման տեսակները
Սինթետիկ տվյալների ստեղծում գործընթացները տարբերվում են՝ կախված պահանջվող տվյալների տեսակից: Սինթետիկ տվյալների տեսակները ներառում են ամբողջությամբ AI-ի կողմից ստեղծված, կանոնների վրա հիմնված և կեղծ տվյալներ՝ յուրաքանչյուրը բավարարում է տարբեր կարիքներ:
Լիովին AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալներ
Այս տեսակի սինթետիկ տվյալներ կառուցված է զրոյից՝ օգտագործելով ML ալգորիթմները: Այն մեքենայական ուսուցման մոդել գնացքների վրա փաստացի տվյալներ ծանոթանալ տվյալների կառուցվածքին, օրինաչափություններին և հարաբերություններին: Generative AI-ն այնուհետև օգտագործում է այս գիտելիքը նոր տվյալներ ստեղծելու համար, որոնք շատ նման են բնօրինակի վիճակագրական հատկություններին (կրկին՝ միաժամանակ դարձնելով այն անճանաչելի):
Այս տեսակի լիովին սինթետիկ տվյալներ օգտակար է արհեստական ինտելեկտի մոդելների ուսուցման համար և բավականաչափ լավ է օգտագործելու համար, կարծես իրական տվյալներ են: Հատկապես ձեռնտու է, երբ դուք չեք կարող կիսել ձեր տվյալների հավաքածուները պայմանագրային գաղտնիության համաձայնագրերի պատճառով: Այնուամենայնիվ, սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար ձեզ անհրաժեշտ է զգալի քանակությամբ բնօրինակ տվյալներ որպես ելակետ մեքենայական ուսուցման մոդել ուսուցում:
Սինթետիկ կեղծ տվյալներ
այս սինթետիկ տվյալներ տեսակը վերաբերում է արհեստականորեն ստեղծված տվյալներին, որոնք ընդօրինակում են իրական տվյալների կառուցվածքը և ձևաչափը, բայց պարտադիր չէ, որ արտացոլեն իրական տեղեկատվությունը: Այն օգնում է մշակողներին համոզվել, որ իրենց հավելվածները կարող են կարգավորել տարբեր մուտքեր և սցենարներ՝ առանց իրական, մասնավոր կամ զգայուն տվյալներ և, ամենակարևորը, առանց հենվելու իրական աշխարհի տվյալների վրա: Այս պրակտիկան կարևոր է ֆունկցիոնալությունը փորձարկելու և ծրագրային ապահովման հավելվածները վերահսկվող և անվտանգ եղանակով կատարելագործելու համար:
Ե՞րբ օգտագործել այն. Փոխարինելու ուղղակի նույնացուցիչները (PII) կամ երբ ներկայումս ձեզ պակասում են տվյալներ և նախընտրում եք ժամանակ և էներգիա չներդնել կանոնների սահմանման համար: Մշակողները սովորաբար օգտագործում են կեղծ տվյալներ՝ զարգացման վաղ փուլերում հավելվածների ֆունկցիոնալությունը և տեսքը գնահատելու համար՝ թույլ տալով նրանց բացահայտել պոտենցիալ խնդիրները կամ դիզայնի թերությունները:
Չնայած կեղծ տվյալներին բացակայում է իրական աշխարհի տեղեկատվության իսկությունը, այն շարունակում է մնալ արժեքավոր գործիք՝ ապահովելու համակարգերի պատշաճ գործունեությունը և տեսողական ներկայացումը մինչև տվյալների իրական ինտեգրումը:
Նշում. Սինթետիկ ծաղրված տվյալները հաճախ կոչվում են «կեղծ տվյալներ,Թեև մենք խորհուրդ չենք տալիս օգտագործել այս տերմինները փոխադարձաբար, քանի որ դրանք կարող են տարբերվել իմաստով:
Կանոնների վրա հիմնված սինթետիկ տվյալներ
Կանոնների վրա հիմնված սինթետիկ տվյալներ Օգտակար գործիք է անհատականացված տվյալների հավաքածուներ ստեղծելու համար՝ հիմնված նախապես սահմանված կանոնների, սահմանափակումների և տրամաբանության վրա: Այս մեթոդը ապահովում է ճկունություն՝ թույլ տալով օգտվողներին կարգավորել տվյալների ելքը՝ ըստ բիզնեսի հատուկ կարիքների՝ կարգավորելով այնպիսի պարամետրեր, ինչպիսիք են նվազագույն, առավելագույն և միջին արժեքները: Ի տարբերություն լիովին AI-ի կողմից ստեղծված տվյալների, որոնք չունեն հարմարեցում, կանոնների վրա հիմնված սինթետիկ տվյալները առաջարկում են հարմարեցված լուծում՝ որոշակի գործառնական պահանջները բավարարելու համար: Սա սինթետիկ տվյալների ստեղծման գործընթաց Այն հատկապես օգտակար է թեստավորման, մշակման և վերլուծության մեջ, որտեղ ճշգրիտ և վերահսկվող տվյալների ստեղծումը կարևոր է:
Սինթետիկ տվյալների ստեղծման յուրաքանչյուր մեթոդ ունի տարբեր կիրառություններ: Syntho-ի հարթակն առանձնանում է՝ ստեղծելով սինթետիկ տվյալների երկվորյակներ՝ ձեր կողմից քիչ կամ առանց ջանք գործադրելու: Դուք ստանում եք վիճակագրորեն ճշգրիտ, բարձրորակ սինթետիկ տվյալներ ձեր կարիքների համար, որոնք զերծ են համապատասխանության գերավճարներից:
Աղյուսակային սինթետիկ տվյալներ
Ժամկետը աղյուսակային սինթետիկ տվյալներ վերաբերում է արհեստական տվյալների ստեղծում ենթաբազմություններ, որոնք ընդօրինակում են իրական աշխարհի կառուցվածքը և վիճակագրական հատկությունները աղյուսակային տվյալներ, ինչպիսիք են աղյուսակներում կամ աղյուսակներում պահվող տվյալները: Սա սինթետիկ տվյալներ ստեղծվում է օգտագործելով սինթետիկ տվյալների ստեղծման ալգորիթմներ և տեխնիկա, որոնք նախատեսված են վերարտադրելու բնութագրերը աղբյուրի տվյալները միաժամանակ ապահովելով, որ գաղտնի կամ զգայուն տվյալներ չի բացահայտվում։
Ստեղծելու տեխնիկա աղյուսակ սինթետիկ տվյալներ սովորաբար ներառում է վիճակագրական մոդելավորում, մեքենայական ուսուցման մոդելներ, կամ գեներատիվ մոդելներ, ինչպիսիք են գեներատիվ հակառակորդ ցանցերը (GANs) և փոփոխական ինքնակոդավորիչները (VAE): Սրանք սինթետիկ տվյալների ստեղծման գործիքներ վերլուծել առկա օրինաչափությունները, բաշխումները և հարաբերակցությունները իրական տվյալների բազա այնուհետև ստեղծեք նորը տվյալների կետեր Որ շատ նման են իրական տվյալներին բայց չեն պարունակում իրական տեղեկատվություն:
Տիպիկ աղյուսակ սինթետիկ տվյալների օգտագործման դեպքեր ներառում է գաղտնիության հետ կապված խնդիրների լուծումը, տվյալների հասանելիության բարձրացումը և տվյալների վրա հիմնված հավելվածներում հետազոտության և նորարարության խթանումը: Այնուամենայնիվ, կարևոր է ապահովել, որ սինթետիկ տվյալներ ճշգրիտ պատկերում է բնօրինակ տվյալների հիմքում ընկած օրինաչափությունները և բաշխումները, որոնք պետք է պահպանվեն տվյալների կոմունալ և վավերականություն ներքևում գտնվող առաջադրանքների համար:
Սինթետիկ տվյալների ամենատարածված հավելվածները
Արհեստականորեն ստեղծված տվյալները նորարարական հնարավորություններ են բացում առողջապահության, մանրածախ առևտրի, արտադրության, ֆինանսների և այլ ոլորտների համար: Առաջնային օգտագործման դեպքեր ներառում է տվյալների հավաքագրում, վերլուծություն, թեստավորում և փոխանակում:
Տվյալների հավաքածուն ընդլայնելու համար նմուշառում
Upsampling նշանակում է ավելի մեծ տվյալների հավաքածուներ ստեղծել փոքրերից՝ մասշտաբավորման և դիվերսիֆիկացման համար: Այս մեթոդը կիրառվում է, երբ իրական տվյալները սակավ են, անհավասարակշռված կամ թերի:
Նկատի առնենք մի քանի օրինակ։ Ֆինանսական հաստատությունների համար մշակողները կարող են բարելավել խարդախության հայտնաբերման մոդելների ճշգրտությունը՝ ավելացնելով հազվագյուտ դիտարկումները և գործունեության օրինաչափությունները: ֆինանսական տվյալներ. Նմանապես, մարքեթինգային գործակալությունը կարող է նմուշառել՝ ավելացնելու թերներկայացված խմբերի հետ կապված տվյալները՝ բարձրացնելով սեգմենտավորման ճշգրտությունը:
Ընդլայնված վերլուծություն՝ AI-ի կողմից ստեղծված տվյալների հետ
Ընկերությունները կարող են օգտագործել AI-ի կողմից ստեղծված բարձրորակ սինթետիկ տվյալներ տվյալների մոդելավորման, բիզնեսի վերլուծության և կլինիկական հետազոտությունների համար: Տվյալների սինթեզում ապացուցում է, որ կենսունակ այլընտրանք է, երբ իրական տվյալների հավաքածուներ ձեռք բերելը կամ չափազանց թանկ է կամ ժամանակատար:
Սինթետիկ տվյալներ հնարավորություն է տալիս հետազոտողներին խորը վերլուծություններ անցկացնել՝ առանց հիվանդի գաղտնիությունը խախտելու: Տվյալների գիտնականներ և հետազոտողները հասանելի են դառնում հիվանդի տվյալներին, կլինիկական վիճակների և բուժման մանրամասներին վերաբերող տեղեկատվությանը՝ ստանալով պատկերացումներ, որոնք զգալիորեն ավելի ժամանակատար կլինեն իրական տվյալների հետ: Ավելին, արտադրողները կարող են ազատորեն կիսվել տվյալներ մատակարարների հետ՝ ներառելով մանիպուլյացիայի ենթարկված GPS և տեղորոշման տվյալները՝ կատարողականության փորձարկման ալգորիթմներ ստեղծելու կամ կանխատեսող սպասարկումը բարելավելու համար:
Սակայն, սինթետիկ տվյալների գնահատում քննադատական է. Syntho Engine-ի արտադրանքը վավերացվում է որակի ներքին ապահովման թիմի կողմից և SAS ինստիտուտի արտաքին փորձագետներ. Կանխատեսող մոդելավորման ուսումնասիրության ժամանակ մենք վերապատրաստեցինք չորսին մեքենայական ուսուցման մոդելներ իրական, անանուն և սինթետիկ տվյալների վրա: Արդյունքները ցույց են տվել, որ մեր սինթետիկ տվյալների շտեմարանների վրա ուսուցանված մոդելներն ունեն նույն ճշգրտության մակարդակը, ինչ իրական տվյալների հավաքածուների վրա պատրաստված մոդելները, մինչդեռ անանուն տվյալները նվազեցնում են մոդելների օգտակարությունը:
Արտաքին և ներքին տվյալների փոխանակում
Սինթետիկ տվյալները հեշտացնում են տվյալների փոխանակումը կազմակերպությունների ներսում և դրանց միջև: Դու կարող ես օգտագործել սինթետիկ տվյալներ դեպի փոխանակել տեղեկատվություն՝ չվտանգելով գաղտնիության խախտումները կամ կանոնակարգերի անհամապատասխանությունը: Սինթետիկ տվյալների առավելությունները ներառում են հետազոտության արագացված արդյունքներ և ավելի արդյունավետ համագործակցություն:
Մանրածախ առևտրային ընկերությունները կարող են կիսվել մատակարարների կամ դիստրիբյուտորների հետ՝ օգտագործելով սինթետիկ տվյալներ, որոնք արտացոլում են հաճախորդների վարքագիծը, գույքագրման մակարդակը կամ այլ հիմնական չափումները: Այնուամենայնիվ, ապահովելու ամենաբարձր մակարդակը տվյալների գաղտնիությունը, հաճախորդների զգայուն տվյալները և կորպորատիվ գաղտնիքները գաղտնի են պահվում:
Syntho-ն հաղթել է 2023 թվականի Global SAS Hackathon-ում ստեղծելու և կիսվելու մեր ունակության համար aճշգրիտ սինթետիկ տվյալներ արդյունավետ և առանց ռիսկի: Մենք սինթեզեցինք հիվանդների տվյալները տարբեր հիվանդների պոպուլյացիաներով բազմաթիվ հիվանդանոցների համար՝ ցույց տալու կանխատեսող մոդելների արդյունավետությունը: Համակցված սինթետիկ տվյալների հավաքածուների օգտագործումը նույնքան ճշգրիտ է, որքան իրական տվյալները:
Սինթետիկ փորձարկման տվյալներ
Սինթետիկ թեստի տվյալները արհեստականորեն ստեղծված տվյալներ են, որոնք նախատեսված են մոդելավորման համար տվյալների փորձարկում ծրագրային ապահովման մշակման միջավայրեր: Գաղտնիության ռիսկերը նվազեցնելուց բացի, սինթետիկ թեստի տվյալները ծրագրավորողներին հնարավորություն են տալիս խստորեն գնահատել հավելվածների կատարումը, անվտանգությունը և ֆունկցիոնալությունը մի շարք հնարավոր սցենարներում՝ առանց իրական համակարգի վրա ազդելու:
Մեր համագործակցությունը հոլանդական խոշորագույն բանկերից մեկի հետ ցուցափեղկեր սինթետիկ տվյալների առավելությունները ծրագրային ապահովման փորձարկման համար: Թեստային տվյալների ստեղծում Syntho Engine-ի հետ հանգեցրեց արտադրության նման տվյալների հավաքածուներ, որոնք օգնեցին բանկին արագացնել ծրագրային ապահովման մշակումը և սխալների հայտնաբերումը, ինչը հանգեցրեց ավելի արագ և անվտանգ ծրագրային ապահովման թողարկումներին:
Ստեղծելու տեխնիկա աղյուսակ սինթետիկ տվյալներ սովորաբար ներառում է վիճակագրական մոդելավորում, մեքենայական ուսուցման մոդելներ, կամ գեներատիվ մոդելներ, ինչպիսիք են գեներատիվ հակառակորդ ցանցերը (GANs) և փոփոխական ինքնակոդավորիչները (VAE): Սրանք սինթետիկ տվյալների ստեղծման գործիքներ վերլուծել առկա օրինաչափությունները, բաշխումները և հարաբերակցությունները իրական տվյալների բազա այնուհետև ստեղծեք նորը տվյալների կետեր Որ շատ նման են իրական տվյալներին բայց չեն պարունակում իրական տեղեկատվություն:
Տիպիկ աղյուսակ սինթետիկ տվյալների օգտագործման դեպքեր ներառում է գաղտնիության հետ կապված խնդիրների լուծումը, տվյալների հասանելիության բարձրացումը և տվյալների վրա հիմնված հավելվածներում հետազոտության և նորարարության խթանումը: Այնուամենայնիվ, կարևոր է ապահովել, որ սինթետիկ տվյալներ ճշգրիտ պատկերում է բնօրինակ տվյալների հիմքում ընկած օրինաչափությունները և բաշխումները, որոնք պետք է պահպանվեն տվյալների կոմունալ և վավերականություն ներքևում գտնվող առաջադրանքների համար:
Syntho-ի սինթետիկ տվյալների ստեղծման հարթակ
Syntho-ն տրամադրում է խելացի սինթետիկ տվյալների ստեղծման հարթակ՝ հնարավորություն տալով կազմակերպություններին խելամտորեն փոխակերպել տվյալները մրցակցային առավելությունների: Սինթետիկ տվյալների ստեղծման բոլոր մեթոդները մեկ հարթակում տրամադրելով՝ Syntho-ն առաջարկում է համապարփակ լուծում այն կազմակերպությունների համար, որոնք նպատակ ունեն օգտագործել տվյալներ, որոնք ներառում են.
- AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալներ որը նմանակում է բնօրինակ տվյալների վիճակագրական օրինաչափությունները սինթետիկ տվյալների մեջ՝ արհեստական ինտելեկտի հզորությամբ:
- Խելացի նույնականացում պաշտպանել զգայուն տվյալներ հեռացնելով կամ փոփոխելով անձնական նույնականացման տվյալները (PII):
- Test data management որը հնարավորություն է տալիս ոչ արտադրական միջավայրերի համար ներկայացուցչական թեստային տվյալների ստեղծում, պահպանում և վերահսկում:
Մեր հարթակները ինտեգրվում են ցանկացած ամպային կամ ներտնային միջավայրում: Ավելին, մենք հոգում ենք պլանավորման և տեղակայման մասին: Մեր թիմը կսովորեցնի ձեր աշխատակիցներին օգտագործել Syntho շարժիչ արդյունավետ կերպով, և մենք շարունակական աջակցություն կցուցաբերենք տեղակայումից հետո:
Դուք կարող եք ավելին կարդալ Syntho's-ի հնարավորությունների մասին սինթետիկ տվյալներ սերնդի հարթակում Մեր կայքի լուծումների բաժինը.
Ի՞նչ է սպասվում ապագայում սինթետիկ տվյալների համար:
Սինթետիկ տվյալների ստեղծում՝ գեներատիվ AI-ով օգնում է ստեղծել և տարածել մեծ ծավալներ համապատասխան տվյալներ, շրջանցելով ձևաչափերի համատեղելիության խնդիրները, կարգավորող սահմանափակումները և տվյալների խախտման վտանգը:
Ի տարբերություն անանունացման, սինթետիկ տվյալների ստեղծում թույլ է տալիս պահպանել կառուցվածքային հարաբերությունները տվյալների մեջ: Սա սինթետիկ տվյալները դարձնում է հարմար առաջադեմ վերլուծության, հետազոտության և զարգացման, դիվերսիֆիկացման և փորձարկման համար:
Սինթետիկ տվյալների հավաքածուների օգտագործումը կընդլայնվի միայն արդյունաբերության մեջ: Ընկերությունները պատրաստ են ստեղծել սինթետիկ տվյալներ, ընդլայնելով դրա շրջանակը բարդ պատկերների, աուդիո և վիդեո բովանդակության վրա: Ընկերությունները կընդլայնեն օգտագործումը մեքենայական ուսուցման մոդելներ դեպի ավելի առաջադեմ սիմուլյացիաներ և դիմումները.
Ցանկանու՞մ եք ավելի շատ գործնական կիրառություններ սովորել սինթետիկ տվյալներ? Ազատ զգալ պլանավորեք ցուցադրություն մեր կայքը.
Սինթոյի մասին
Սինթո ապահովում է խելացի սինթետիկ տվյալների ստեղծում հարթակ, լծակ բազմաթիվ սինթետիկ տվյալների ձևեր և գեներացման մեթոդներ՝ կազմակերպություններին հնարավորություն տալով խելամտորեն փոխակերպել տվյալները մրցակցային առավելությունների: AI-ի կողմից ստեղծված մեր սինթետիկ տվյալները ընդօրինակում են բնօրինակ տվյալների վիճակագրական օրինաչափությունները՝ ապահովելով ճշգրտություն, գաղտնիություն և արագություն, ինչպես գնահատվել է արտաքին փորձագետների կողմից, ինչպիսին է SAS-ը: Խելացի ապանույնականացման առանձնահատկությունների և հետևողական քարտեզագրման շնորհիվ զգայուն տեղեկատվությունը պաշտպանված է` պահպանելով հղումների ամբողջականությունը: Մեր հարթակը հնարավորություն է տալիս ստեղծել, կառավարել և վերահսկել թեստային տվյալները ոչ արտադրական միջավայրերի համար՝ օգտագործելով կանոնների վրա հիմնված սինթետիկ տվյալների ստեղծման մեթոդներ նպատակային սցենարների համար։ Բացի այդ, օգտվողները կարող են ստեղծել սինթետիկ տվյալներ ծրագրային եղանակով և ձեռք բերել իրատեսական թեստային տվյալներ հեշտությամբ մշակել համապարփակ փորձարկման և զարգացման սցենարներ:
Մասին հեղինակի
Վիմ Կիս Յանսսեն
Գործադիր տնօրեն և հիմնադիր
Syntho, մասշտաբը, որը խաթարում է տվյալների արդյունաբերությունը AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալների միջոցով: Wim Kees-ը Syntho-ի հետ ապացուցել է, որ կարող է բացել գաղտնիության նկատմամբ զգայուն տվյալները՝ տվյալներն ավելի խելացի և արագ հասանելի դարձնելու համար, որպեսզի կազմակերպությունները կարողանան իրականացնել տվյալների վրա հիմնված նորարարությունը: Արդյունքում, Wim Kees-ը և Syntho-ն շահեցին հեղինակավոր Philips Innovation Award-ը, շահեցին SAS գլոբալ հաքաթոնը առողջապահության և կյանքի գիտության ոլորտում և ընտրվեցին որպես առաջատար գեներատիվ AI Scale-Up-ի կողմից NVIDIA-ի կողմից: