សំណួរញឹកញាប់
សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់អំពីទិន្នន័យសំយោគ
យល់ហើយ! សំណាងល្អ យើងមានចម្លើយ ហើយយើងនៅទីនេះដើម្បីជួយ។ ពិនិត្យមើលសំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់របស់យើង។
សូមបើកសំណួរខាងក្រោម ហើយចុចលើតំណភ្ជាប់ដើម្បីស្វែងរកព័ត៌មានបន្ថែម។ មានសំណួរដែលស្មុគស្មាញជាងនេះ ដែលមិនបានបញ្ជាក់នៅទីនេះ? សួរអ្នកជំនាញរបស់យើងដោយផ្ទាល់!
សំណួរដែលគេសួរច្រើនបំផុត
ទិន្នន័យសំយោគសំដៅលើទិន្នន័យដែលបង្កើតដោយសិប្បនិម្មិត ជាជាងប្រមូលពីប្រភពពិភពពិត។ ជាទូទៅ ខណៈពេលដែលទិន្នន័យដើមត្រូវបានប្រមូលនៅក្នុងរាល់អន្តរកម្មរបស់អ្នកជាមួយមនុស្ស (អតិថិជន អ្នកជំងឺ។ល។) និងតាមរយៈដំណើរការផ្ទៃក្នុងរបស់អ្នកទាំងអស់ ទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយក្បួនដោះស្រាយកុំព្យូទ័រ
ទិន្នន័យសំយោគក៏អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីសាកល្បង និងវាយតម្លៃគំរូនៅក្នុងបរិយាកាសដែលបានគ្រប់គ្រង ឬដើម្បីការពារព័ត៌មានរសើបដោយបង្កើតទិន្នន័យដែលស្រដៀងទៅនឹងទិន្នន័យពិភពលោកពិត ប៉ុន្តែមិនមានព័ត៌មានរសើបណាមួយឡើយ។ ជាញឹកញាប់ ទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានប្រើជាជម្រើសសម្រាប់ទិន្នន័យរសើបឯកជនភាព ហើយអាចត្រូវបានប្រើជាទិន្នន័យសាកល្បង សម្រាប់ការវិភាគ ឬបណ្តុះបណ្តាលការរៀនម៉ាស៊ីន។
ការធានាថាទិន្នន័យសំយោគមានគុណភាពទិន្នន័យដូចគ្នានឹងទិន្នន័យដើមអាចជាបញ្ហាប្រឈម ហើយជារឿយៗអាស្រ័យលើករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់ និងវិធីសាស្ត្រដែលប្រើដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ។ វិធីសាស្រ្តមួយចំនួនសម្រាប់បង្កើតទិន្នន័យសំយោគ ដូចជាគំរូជំនាន់អាចបង្កើតទិន្នន័យដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងនឹងទិន្នន័យដើម។ សំណួរសំខាន់៖ របៀបបង្ហាញវា?
មានវិធីមួយចំនួនដើម្បីធានាគុណភាពនៃទិន្នន័យសំយោគ៖
- រង្វាស់គុណភាពទិន្នន័យតាមរយៈរបាយការណ៍គុណភាពទិន្នន័យរបស់យើង។៖ វិធីមួយដើម្បីធានាថាទិន្នន័យសំយោគរក្សាបាននូវគុណភាពទិន្នន័យដូចគ្នាទៅនឹងទិន្នន័យដើមគឺត្រូវប្រើរង្វាស់គុណភាពទិន្នន័យដើម្បីប្រៀបធៀបទិន្នន័យសំយោគទៅនឹងទិន្នន័យដើម។ ម៉ែត្រទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវាស់វែងអ្វីៗដូចជាភាពស្រដៀងគ្នា ភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពពេញលេញនៃទិន្នន័យ។ កម្មវិធី Syntho រួមបញ្ចូលរបាយការណ៍គុណភាពទិន្នន័យ ជាមួយនឹងការវាស់វែងគុណភាពទិន្នន័យផ្សេងៗ.
- ការវាយតម្លៃខាងក្រៅ៖ ដោយសារគុណភាពទិន្នន័យនៃទិន្នន័យសំយោគក្នុងការប្រៀបធៀបទៅនឹងទិន្នន័យដើមគឺជាគន្លឹះ ថ្មីៗនេះយើងបានធ្វើការវាយតម្លៃជាមួយអ្នកជំនាញទិន្នន័យរបស់ SAS (អ្នកដឹកនាំទីផ្សារក្នុងការវិភាគ) ដើម្បីបង្ហាញពីគុណភាពទិន្នន័យនៃទិន្នន័យសំយោគដោយ Syntho ក្នុងការប្រៀបធៀបទៅនឹងទិន្នន័យពិត។ Edwin van Unen អ្នកជំនាញវិភាគមកពី SAS បានវាយតម្លៃសំណុំទិន្នន័យសំយោគដែលបានបង្កើតពី Syntho តាមរយៈការវាយតម្លៃផ្សេងៗគ្នា (AI) និងចែករំលែកលទ្ធផល។ សូមទស្សនាការសង្ខេបខ្លីៗនៃវីដេអូនោះនៅទីនេះ.
- តេស្ត និងវាយតម្លៃដោយខ្លួនឯង។៖ ទិន្នន័យសំយោគអាចត្រូវបានសាកល្បង និងវាយតម្លៃដោយប្រៀបធៀបវាទៅនឹងទិន្នន័យពិភពលោកពិត ឬដោយប្រើវាដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន និងប្រៀបធៀបការអនុវត្តរបស់ពួកគេទៅនឹងម៉ូដែលដែលបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យពិភពលោកពិត។ ហេតុអ្វីមិនសាកល្បងគុណភាពទិន្នន័យនៃទិន្នន័យសំយោគដោយខ្លួនឯង? សួរអ្នកជំនាញរបស់យើងសម្រាប់លទ្ធភាពនៃការនេះនៅទីនេះ.
វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថាទិន្នន័យសំយោគមិនអាចធានាបាន 100% ស្រដៀងនឹងទិន្នន័យដើមនោះទេ ប៉ុន្តែវាអាចមានភាពជិតស្និទ្ធគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីមានប្រយោជន៍សម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់មួយ។ ករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់នេះអាចជាការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ ឬគំរូការរៀនម៉ាស៊ីនបណ្តុះបណ្តាល។
'អនាមិក' បុរាណមិនតែងតែជាដំណោះស្រាយដ៏ល្អបំផុតនោះទេ ពីព្រោះ៖
- ហានិភ័យឯកជនភាព - អ្នកនឹងមានជានិច្ច
ហានិភ័យឯកជនភាព។ ការអនុវត្តទាំងនោះ
បច្ចេកទេសអនាមិកបុរាណ
ធ្វើឱ្យវាកាន់តែពិបាក ប៉ុន្តែមិនមែនទេ។
មិនអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណបុគ្គលបានទេ។ - ការបំផ្លាញទិន្នន័យ - អ្នកកាន់តែច្រើន
អនាមិក អ្នកការពារកាន់តែប្រសើរ
ឯកជនភាពរបស់អ្នក ប៉ុន្តែអ្នកកាន់តែច្រើន
បំផ្លាញទិន្នន័យរបស់អ្នក។ នេះមិនមែនជាអ្វីទេ។
អ្នកចង់បានការវិភាគពីព្រោះ
ទិន្នន័យដែលបានបំផ្លាញនឹងមានលទ្ធផលអាក្រក់
ការយល់ដឹង។ - ស៊ីម៉ោង - វាគឺជាដំណោះស្រាយ
វាត្រូវការពេលវេលាច្រើន ពីព្រោះ
បច្ចេកទេសទាំងនោះដំណើរការខុសគ្នា
ក្នុងមួយសំណុំទិន្នន័យ និងតាមប្រភេទទិន្នន័យ។
ទិន្នន័យសំយោគមានគោលបំណងដោះស្រាយរាល់ចំណុចខ្វះខាតទាំងនេះ។ ភាពខុសគ្នានេះគឺគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ខ្លាំងណាស់ដែលយើងបានធ្វើវីដេអូអំពីវា។ មើលវានៅទីនេះ.
សំណួរដែលគេបានសួរច្រើន
ទិន្នន័យសំយោគ
ជាទូទៅ អតិថិជនរបស់យើងភាគច្រើនប្រើទិន្នន័យសំយោគសម្រាប់៖
- ការធ្វើតេស្តនិងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី
- ទិន្នន័យសំយោគសម្រាប់ការវិភាគ ការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ និងការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ (AI & ML)
- ការបង្ហាញផលិតផល
ភ្លោះទិន្នន័យសំយោគគឺជាការចម្លងដែលបង្កើតដោយក្បួនដោះស្រាយនៃសំណុំទិន្នន័យ និង/ឬមូលដ្ឋានទិន្នន័យពិភពលោកពិត។ ជាមួយនឹង Synthetic Data Twin, Syntho មានគោលបំណងធ្វើត្រាប់តាមសំណុំទិន្នន័យដើម ឬមូលដ្ឋានទិន្នន័យឱ្យជិតបំផុតតាមដែលអាចធ្វើទៅបានទៅនឹងទិន្នន័យដើម ដើម្បីបង្កើតតំណាងជាក់ស្តែងនៃប្រភពដើម។ ជាមួយនឹងទិន្នន័យសំយោគភ្លោះ យើងមានគោលបំណងសម្រាប់គុណភាពទិន្នន័យសំយោគល្អជាងបើធៀបនឹងទិន្នន័យដើម។ យើងធ្វើដូចនេះជាមួយនឹងកម្មវិធីទិន្នន័យសំយោគរបស់យើងដែលប្រើគំរូ AI ទំនើប។ ម៉ូដែល AI ទាំងនោះបង្កើតចំណុចទិន្នន័យថ្មីទាំងស្រុង ហើយយកគំរូតាមវិធីដែលយើងរក្សាលក្ខណៈ ទំនាក់ទំនង និងគំរូស្ថិតិនៃទិន្នន័យដើមដល់កម្រិតដែលអ្នកអាចប្រើវាបាន បើវាជាទិន្នន័យដើម។
វាអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់គោលបំណងជាច្រើនដូចជាការសាកល្បង និងបណ្ដុះបណ្ដាលគំរូនៃការរៀនម៉ាស៊ីន ការក្លែងធ្វើសេណារីយ៉ូសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ និងការអភិវឌ្ឍន៍ និងការបង្កើតបរិយាកាសនិម្មិតសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល និងការអប់រំ។ ទិន្នន័យសំយោគអាចប្រើដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យពិត និងតំណាងដែលអាចត្រូវបានប្រើជំនួសទិន្នន័យពិភពលោកពិត នៅពេលដែលវាមិនមាន ឬនៅពេលប្រើទិន្នន័យពិភពលោកពិតនឹងមិនសមហេតុផល ឬគ្មានសីលធម៌ ដោយសារបទប្បញ្ញត្តិឯកជនភាពទិន្នន័យតឹងរ៉ឹង។
បាទយើងយល់ព្រម។ យើងផ្តល់ជូននូវមុខងារបង្កើនប្រសិទ្ធភាពទិន្នន័យសំយោគ និងការបន្ថែមតម្លៃផ្សេងៗ រួមទាំងការចំអក ដើម្បីនាំទិន្នន័យរបស់អ្នកទៅកម្រិតបន្ទាប់។
ទិន្នន័យក្លែងក្លាយ និងទិន្នន័យសំយោគដែលបង្កើតដោយ AI គឺជាប្រភេទទិន្នន័យសំយោគទាំងពីរ ប៉ុន្តែពួកវាត្រូវបានបង្កើតតាមរបៀបផ្សេងៗគ្នា និងបម្រើគោលបំណងផ្សេងៗគ្នា។
ទិន្នន័យក្លែងក្លាយគឺជាប្រភេទទិន្នន័យសំយោគដែលត្រូវបានបង្កើតដោយដៃ ហើយជារឿយៗត្រូវបានប្រើសម្រាប់គោលបំណងសាកល្បង និងការអភិវឌ្ឍន៍។ ជាធម្មតាវាត្រូវបានប្រើដើម្បីក្លែងធ្វើឥរិយាបទនៃទិន្នន័យពិភពពិតនៅក្នុងបរិយាកាសដែលបានគ្រប់គ្រង ហើយជារឿយៗត្រូវបានប្រើដើម្បីសាកល្បងមុខងារនៃប្រព័ន្ធ ឬកម្មវិធី។ ជារឿយៗវាសាមញ្ញ ងាយស្រួលក្នុងការបង្កើត និងមិនតម្រូវឱ្យមានគំរូស្មុគស្មាញ ឬក្បួនដោះស្រាយ។ ជាញឹកញយ អ្នកបញ្ជូនបន្តម្នាក់ក៏ចំអកទិន្នន័យថាជា "ទិន្នន័យក្លែងក្លាយ" ឬ "ទិន្នន័យក្លែងក្លាយ" ។
ម្យ៉ាងវិញទៀត ទិន្នន័យសំយោគដែលបង្កើតដោយ AI ត្រូវបានបង្កើតដោយប្រើបច្ចេកទេសបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ដូចជាការរៀនម៉ាស៊ីន ឬគំរូបង្កើត។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យជាក់ស្តែង និងតំណាងដែលអាចត្រូវបានប្រើជំនួសទិន្នន័យពិភពលោកពិត នៅពេលដែលការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពិភពលោកពិតនឹងមិនសមហេតុផល ឬគ្មានសីលធម៌ ដោយសារបទប្បញ្ញត្តិឯកជនភាពតឹងរ៉ឹង។ វាច្រើនតែស្មុគស្មាញ ហើយត្រូវការធនធានគណនាច្រើនជាងទិន្នន័យក្លែងក្លាយដោយដៃ។ ជាលទ្ធផល វាមានភាពប្រាកដនិយមជាង និងធ្វើត្រាប់តាមទិន្នន័យដើមឱ្យជិតតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន។
សរុបមក ទិន្នន័យក្លែងក្លាយត្រូវបានបង្កើតដោយដៃ ហើយជាទូទៅត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការធ្វើតេស្ត និងការអភិវឌ្ឍន៍ ខណៈដែលទិន្នន័យសំយោគដែលបង្កើតដោយ AI ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយប្រើបច្ចេកទេសបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យតំណាង និងជាក់ស្តែង។
គុណភាពទិន្នន័យ
ការធានាថាទិន្នន័យសំយោគមានគុណភាពទិន្នន័យដូចគ្នានឹងទិន្នន័យដើមអាចជាបញ្ហាប្រឈម ហើយជារឿយៗអាស្រ័យលើករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់ និងវិធីសាស្ត្រដែលប្រើដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យសំយោគ។ វិធីសាស្រ្តមួយចំនួនសម្រាប់បង្កើតទិន្នន័យសំយោគ ដូចជាគំរូជំនាន់អាចបង្កើតទិន្នន័យដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងនឹងទិន្នន័យដើម។ សំណួរសំខាន់៖ របៀបបង្ហាញវា?
មានវិធីមួយចំនួនដើម្បីធានាគុណភាពនៃទិន្នន័យសំយោគ៖
- រង្វាស់គុណភាពទិន្នន័យតាមរយៈរបាយការណ៍គុណភាពទិន្នន័យរបស់យើង។៖ វិធីមួយដើម្បីធានាថាទិន្នន័យសំយោគរក្សាបាននូវគុណភាពទិន្នន័យដូចគ្នាទៅនឹងទិន្នន័យដើមគឺត្រូវប្រើរង្វាស់គុណភាពទិន្នន័យដើម្បីប្រៀបធៀបទិន្នន័យសំយោគទៅនឹងទិន្នន័យដើម។ ម៉ែត្រទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវាស់វែងអ្វីៗដូចជាភាពស្រដៀងគ្នា ភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពពេញលេញនៃទិន្នន័យ។ កម្មវិធី Syntho រួមបញ្ចូលរបាយការណ៍គុណភាពទិន្នន័យ ជាមួយនឹងការវាស់វែងគុណភាពទិន្នន័យផ្សេងៗ.
- ការវាយតម្លៃខាងក្រៅ៖ ដោយសារគុណភាពទិន្នន័យនៃទិន្នន័យសំយោគក្នុងការប្រៀបធៀបទៅនឹងទិន្នន័យដើមគឺជាគន្លឹះ ថ្មីៗនេះយើងបានធ្វើការវាយតម្លៃជាមួយអ្នកជំនាញទិន្នន័យរបស់ SAS (អ្នកដឹកនាំទីផ្សារក្នុងការវិភាគ) ដើម្បីបង្ហាញពីគុណភាពទិន្នន័យនៃទិន្នន័យសំយោគដោយ Syntho ក្នុងការប្រៀបធៀបទៅនឹងទិន្នន័យពិត។ Edwin van Unen អ្នកជំនាញវិភាគមកពី SAS បានវាយតម្លៃសំណុំទិន្នន័យសំយោគដែលបានបង្កើតពី Syntho តាមរយៈការវាយតម្លៃផ្សេងៗគ្នា (AI) និងចែករំលែកលទ្ធផល។ សូមទស្សនាការសង្ខេបខ្លីៗនៃវីដេអូនោះនៅទីនេះ.
- តេស្ត និងវាយតម្លៃដោយខ្លួនឯង។៖ ទិន្នន័យសំយោគអាចត្រូវបានសាកល្បង និងវាយតម្លៃដោយប្រៀបធៀបវាទៅនឹងទិន្នន័យពិភពលោកពិត ឬដោយប្រើវាដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន និងប្រៀបធៀបការអនុវត្តរបស់ពួកគេទៅនឹងម៉ូដែលដែលបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យពិភពលោកពិត។ ហេតុអ្វីមិនសាកល្បងគុណភាពទិន្នន័យនៃទិន្នន័យសំយោគដោយខ្លួនឯង? សួរអ្នកជំនាញរបស់យើងសម្រាប់លទ្ធភាពនៃការនេះនៅទីនេះ.
វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថាទិន្នន័យសំយោគមិនអាចធានាបាន 100% ស្រដៀងនឹងទិន្នន័យដើមនោះទេ ប៉ុន្តែវាអាចមានភាពជិតស្និទ្ធគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីមានប្រយោជន៍សម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់មួយ។ ករណីប្រើប្រាស់ជាក់លាក់នេះអាចជាការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ ឬគំរូការរៀនម៉ាស៊ីនបណ្តុះបណ្តាល។
បាទ វាគឺ។ ទិន្នន័យសំយោគថែមទាំងមានលំនាំដែលអ្នកមិនដឹងថាពួកវាមានវត្តមាននៅក្នុងទិន្នន័យដើម។
ប៉ុន្តែកុំយកតែពាក្យរបស់យើងសម្រាប់វាទេ។ អ្នកជំនាញផ្នែកវិភាគនៃ SAS (អ្នកដឹកនាំទីផ្សារសកលក្នុងការវិភាគ) បានធ្វើការវាយតម្លៃ (AI) នៃទិន្នន័យសំយោគរបស់យើង ហើយប្រៀបធៀបវាជាមួយទិន្នន័យដើម។ ចង់ដឹងចង់ឃើញ? មើល ព្រឹត្តិការណ៍ទាំងមូលនៅទីនេះ ឬមើលកំណែខ្លីអំពី គុណភាពទិន្នន័យនៅទីនេះ.
បាទយើងយល់ព្រម។ វេទិការបស់យើងត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ ហើយជាលទ្ធផល ការរក្សានូវភាពត្រឹមត្រូវនៃការយោងរវាងសំណុំទិន្នន័យនៅក្នុង datgabase ។
ចង់ដឹងបន្ថែមអំពីរឿងនេះ?
ភាពឯកជន
ទេយើងមិនធ្វើទេ។ យើងអាចដាក់ពង្រាយ Syntho Engine យ៉ាងងាយស្រួលនៅនឹងកន្លែង ឬក្នុងពពកឯកជនរបស់អ្នកតាមរយៈ docker ។
ទេ យើងបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាពវេទិការបស់យើងតាមរបៀបដែលវាអាចត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់យ៉ាងងាយស្រួលនៅក្នុងបរិយាកាសដែលអាចទុកចិត្តបានរបស់អតិថិជន។ នេះធានាថាទិន្នន័យនឹងមិនចាកចេញពីបរិយាកាសគួរឱ្យទុកចិត្តរបស់អតិថិជនឡើយ។ ជម្រើសនៃការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់សម្រាប់បរិយាកាសដែលជឿទុកចិត្តរបស់អតិថិជនគឺ "នៅក្នុងបរិវេណ" និងនៅក្នុង "បរិយាកាសពពករបស់អតិថិជន (ពពកឯកជន)" ។
ស្រេចចិត្ត៖ Syntho គាំទ្រកំណែដែលបង្ហោះនៅក្នុង “Syntho cloud”។
ទេ ម៉ាស៊ីន Syntho គឺជាវេទិកាសេវាកម្មខ្លួនឯង។ ជាលទ្ធផល ការបង្កើតទិន្នន័យសំយោគជាមួយម៉ាស៊ីន Syntho គឺអាចធ្វើទៅបានតាមវិធីមួយដែលនៅក្នុង end-to-end ដំណើរការ Syntho មិនអាចមើលឃើញ និងមិនដែលតម្រូវឱ្យដំណើរការទិន្នន័យ។
បាទ/ចាស យើងធ្វើដូចនេះតាមរយៈរបាយការណ៍ QA របស់យើង។
នៅពេលសំយោគសំណុំទិន្នន័យ វាចាំបាច់ក្នុងការបង្ហាញថាមនុស្សម្នាក់មិនអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណបុគ្គលឡើងវិញបានទេ។ ក្នុង វីដេអូនេះ, Marijn ណែនាំវិធានការឯកជនភាពដែលមាននៅក្នុងរបាយការណ៍គុណភាពរបស់យើង ដើម្បីបង្ហាញអំពីបញ្ហានេះ។
របាយការណ៍ QA របស់ Syntho មានបី ស្តង់ដារឧស្សាហកម្ម ម៉ែត្រសម្រាប់វាយតម្លៃឯកជនភាពទិន្នន័យ។ គំនិតនៅពីក្រោយរង្វាស់នីមួយៗមានដូចខាងក្រោម៖
- ទិន្នន័យសំយោគ (S) នឹងត្រូវ "ជិតស្និទ្ធតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន" ប៉ុន្តែ "មិនជិតពេក" ទៅនឹងទិន្នន័យគោលដៅ (T).
- ទិន្នន័យដែលបានជ្រើសរើសដោយចៃដន្យ (H) កំណត់ស្តង់ដារសម្រាប់ "ជិតពេក" ។
- A ដំណោះស្រាយល្អឥតខ្ចោះ បង្កើតទិន្នន័យសំយោគថ្មីដែលមានឥរិយាបថដូចទិន្នន័យដើម ប៉ុន្តែមិនធ្លាប់ឃើញពីមុនមក (= H).
ករណីប្រើប្រាស់មួយក្នុងចំណោមករណីប្រើប្រាស់ដែលត្រូវបានគូសបញ្ជាក់ជាពិសេសដោយអាជ្ញាធរការពារទិន្នន័យហូឡង់កំពុងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំយោគជាទិន្នន័យសាកល្បង។
ម៉ាស៊ីន Syntho
ម៉ាស៊ីន Syntho ត្រូវបានដឹកជញ្ជូនក្នុងកុងតឺន័រ Docker ហើយអាចដាក់ពង្រាយ និងដោតចូលទៅក្នុងបរិយាកាសដែលអ្នកជ្រើសរើសបានយ៉ាងងាយស្រួល។
ជម្រើសដាក់ពង្រាយដែលអាចធ្វើបានរួមមាន:
- នៅលើការសន្និដ្ឋាន
- ពពកណាមួយ (ឯកជន)
- បរិស្ថានផ្សេងទៀត។
Syntho អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកភ្ជាប់យ៉ាងងាយស្រួលជាមួយនឹងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ កម្មវិធី បំពង់បង្ហូរទិន្នន័យ ឬប្រព័ន្ធឯកសាររបស់អ្នក។
យើងគាំទ្រឧបករណ៍ភ្ជាប់រួមបញ្ចូលគ្នាជាច្រើន ដូច្នេះអ្នកអាចភ្ជាប់ជាមួយប្រភព-បរិស្ថាន (កន្លែងដែលទិន្នន័យដើមត្រូវបានរក្សាទុក) និងបរិយាកាសទិសដៅ (កន្លែងដែលអ្នកចង់សរសេរទិន្នន័យសំយោគរបស់អ្នកទៅ) សម្រាប់ end-to-end វិធីសាស្រ្តរួមបញ្ចូលគ្នា។
មុខងារតភ្ជាប់ដែលយើងគាំទ្រ៖
- ដោតនិងលេងជាមួយ Docker
- ឧបករណ៍ភ្ជាប់មូលដ្ឋានទិន្នន័យ 20+
- ឧបករណ៍ភ្ជាប់ប្រព័ន្ធឯកសារ 20+
តាមធម្មជាតិ ពេលវេលាបង្កើតអាស្រ័យលើទំហំនៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ ជាមធ្យម តារាងដែលមានកំណត់ត្រាតិចជាង 1 លានត្រូវបានសំយោគក្នុងរយៈពេលតិចជាង 5 នាទី។
ក្បួនដោះស្រាយការរៀនតាមម៉ាស៊ីនរបស់ Syntho អាចធ្វើឲ្យលក្ខណៈទូទៅកាន់តែប្រសើរឡើង ជាមួយនឹងកំណត់ត្រាអង្គភាពកាន់តែច្រើន ដែលកាត់បន្ថយហានិភ័យឯកជនភាព។ សមាមាត្រជួរឈរទៅជួរដេកអប្បបរមាគឺ 1:500 ត្រូវបានណែនាំ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើតារាងប្រភពរបស់អ្នកមាន 6 ជួរ វាគួរតែមានយ៉ាងហោចណាស់ 3000 ជួរ។
មិនមែនទាល់តែសោះ។ ទោះបីជាវាអាចត្រូវការការខិតខំប្រឹងប្រែងខ្លះដើម្បីយល់ច្បាស់អំពីគុណសម្បត្តិ ការងារ និងករណីប្រើប្រាស់នៃទិន្នន័យសំយោគក៏ដោយ ដំណើរការនៃការសំយោគគឺសាមញ្ញណាស់ ហើយអ្នកដែលមានចំណេះដឹងកុំព្យូទ័រជាមូលដ្ឋានអាចធ្វើវាបាន។ សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែមអំពីដំណើរការសំយោគ សូមពិនិត្យមើល ទំព័រនេះ or ស្នើសុំការបង្ហាញមួយ.
ម៉ាស៊ីន Syntho ដំណើរការបានល្អបំផុតលើទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងតារាង (អ្វីក៏ដោយដែលមានជួរដេក និងជួរឈរ)។ នៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធទាំងនេះ យើងគាំទ្រប្រភេទទិន្នន័យខាងក្រោម៖
- រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យដែលបានធ្វើទ្រង់ទ្រាយក្នុងតារាង (ប្រភេទ លេខ។ល។)
- ការកំណត់អត្តសញ្ញាណផ្ទាល់ និង PII
- សំណុំទិន្នន័យធំនិងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ
- ទិន្នន័យទីតាំងភូមិសាស្ត្រ (ដូចជា GPS)
- ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា
- មូលដ្ឋានទិន្នន័យពហុតារាង (ជាមួយនឹងសុចរិតភាពយោង)
- បើកទិន្នន័យអត្ថបទ
ការគាំទ្រទិន្នន័យស្មុគស្មាញ
នៅជាប់នឹងប្រភេទទិន្នន័យតារាងធម្មតាទាំងអស់ Syntho Engine គាំទ្រប្រភេទទិន្នន័យស្មុគស្មាញ និងរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យស្មុគស្មាញ។
- ស៊េរីពេលវេលា
- មូលដ្ឋានទិន្នន័យពហុតារាង
- បើកអត្ថបទ
ទេ យើងបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាពវេទិការបស់យើងដើម្បីកាត់បន្ថយតម្រូវការកុំព្យូទ័រ (ឧ. មិនត្រូវការ GPU) ដោយមិនប៉ះពាល់ដល់ភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។ លើសពីនេះទៀត យើងគាំទ្រការធ្វើមាត្រដ្ឋានដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដូច្នេះមនុស្សម្នាក់អាចសំយោគមូលដ្ឋានទិន្នន័យដ៏ធំ។
បាទ។ កម្មវិធី Syntho ត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់មូលដ្ឋានទិន្នន័យដែលមានតារាងច្រើន។
ចំពោះបញ្ហានេះ Syntho រកឃើញប្រភេទទិន្នន័យ គ្រោងការណ៍ និងទម្រង់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។ សម្រាប់មូលដ្ឋានទិន្នន័យពហុតារាង យើងគាំទ្រការសន្និដ្ឋាន និងសំយោគទំនាក់ទំនងតារាងដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីការពារសុចរិតភាពយោង។
ទិន្នន័យគឺសំយោគ ប៉ុន្តែក្រុមរបស់យើងគឺពិត!
ទាក់ទងស៊ីនថូ ហើយអ្នកជំនាញរបស់យើងនឹងទាក់ទងជាមួយអ្នកក្នុងល្បឿនពន្លឺ ដើម្បីស្វែងយល់ពីតម្លៃនៃទិន្នន័យសំយោគ!