ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು: ತಾಂತ್ರಿಕ ಆಳವಾದ ಡೈವ್ ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಪರಿಚಯ
ಇಂದಿನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅರಿವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನನ್ಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ, ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅವರ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾಳಜಿಯು GDPR ನಂತಹ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಮತ್ತಷ್ಟು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸಲು ವಿನಂತಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ, ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಈ ಶಾಸನವು ತುಂಬಾ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ಸೇವಿಸುವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು.
ಪರಿವಿಡಿ
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಯಾವುವು?
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ, ಈ ಗೊಂದಲಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುವಾಗ ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಎಳೆತವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಿಂದ ಹಣಕಾಸುವರೆಗೆ, ಅಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅತ್ಯುನ್ನತವಾಗಿದೆ.
ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು?
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಧಾನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಅದರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಮನಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಗುಂಪಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳ ಸಮಗ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಸಿಂಥೋ ಎಂಜಿನ್‌ನ ಕಠಿಣ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಜೊತೆಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಟ್ (SDV) ಆಗಿದೆ. ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿಷ್ಠೆ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಅಂತರ-ವೇರಿಯಬಲ್ ಸಂಬಂಧದಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಹಲವು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್
ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೊದಲು, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಹಲವಾರು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶದ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ವಿಭಾಗಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತವೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವರ್ಗಗಳು:
- ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಫಿಡೆಲಿಟಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್: ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಂತಹ ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು.
- ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿಖರತೆ: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಮೂಲ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ (ಟ್ರೇನ್ ರಿಯಲ್ - ಟೆಸ್ಟ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್, ಟಿಆರ್‌ಟಿಎಸ್) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯಾಗಿ (ಟ್ರೇನ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ - ಟೆಸ್ಟ್ ರಿಯಲ್, ಟಿಎಸ್‌ಟಿಆರ್) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
- ಅಂತರ-ವೇರಿಯಬಲ್ ಸಂಬಂಧಗಳು: ಈ ಸಂಯೋಜಿತ ವರ್ಗವು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ: ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಾಪೆನ್ಸಿಟಿ ಮೀನ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಎರರ್ (PMSE) ನಂತಹ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಈ ರೀತಿಯದ್ದಾಗಿದೆ.
- ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿ: ಕೇವಲ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಈ ಸಂಬಂಧಗಳ ಆಳವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ.
ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಿಂಥೋ ಎಂಜಿನ್ ವಿರುದ್ಧ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳು
ಸಿಂಥೋ ಎಂಜಿನ್ ಮತ್ತು ಎಸ್‌ಡಿವಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದೇ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೆಳಗಿನ ವಿಭಾಗವು ಮೇಲೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನಾವು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ UCI ವಯಸ್ಕರ ಜನಗಣತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ತರಬೇತಿಯ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿದ್ದೇವೆ (ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಹೋಲ್ಡ್‌ಔಟ್ ಸೆಟ್). ನಾವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ 1 ಮಿಲಿಯನ್ ಹೊಸ ಡೇಟಾಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ರಚಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗಾಗಿ, TSTR ಮತ್ತು TRTS ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ನಾವು ತಡೆಹಿಡಿಯುವ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ.
ಪ್ರತಿ ಜನರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ರನ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಸಿಂಥೋನಂತಹ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುದೇ ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಬಾಕ್ಸ್ ಹೊರಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಯಾವುದೇ ಉತ್ತಮ ಶ್ರುತಿ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ 2 ಈಗಾಗಲೇ ಸಿಂಥೋ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ದೊಡ್ಡ ಸಮಯದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
SDV ಯಲ್ಲಿನ ಉಳಿದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಗಾಸಿಯನ್ ಕೊಪುಲಾ ಸಿಂಥಸೈಜರ್ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಉಳಿದವುಗಳು ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GAN) ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವಯಂ-ಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳಂತಹ ನರ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಗೌಸಿಯನ್ ಕೋಪುಲಾವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ನಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ
ಚಿತ್ರ 1. ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮೂಲ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿಗೆ ಹಿಂದೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಅನುಸರಣೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ 1 ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕ 1 ರಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು:
- ಒಟ್ಟಾರೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸ್ಕೋರ್: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.
- ಕಾಲಮ್ ಆಕಾರಗಳು: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ನ ನೈಜ ಡೇಟಾದಂತೆ ಅದೇ ವಿತರಣಾ ಆಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕಾಲಮ್ ಜೋಡಿ ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳು: ನೈಜ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧ ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಸಿಂಥೋ ಬೋರ್ಡ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದನ್ನು ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಮೊದಲಿಗೆ, ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೋಡುವಾಗ (SDV ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ) ಸಿಂಥೋ 99% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು (ಕಾಲಮ್ ಆಕಾರದ ಅನುಸರಣೆ 99.92% ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್ ಜೋಡಿ ಆಕಾರದ ಅನುಸರಣೆ 99.31%). SDV ಗರಿಷ್ಠ 90.84% ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ (ಗೌಸಿಯನ್ ಕೋಪುಲಾದೊಂದಿಗೆ, 93.82% ರ ಕಾಲಮ್ ಆಕಾರದ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು 87.86% ರ ಕಾಲಮ್ ಜೋಡಿ ಆಕಾರದ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ).
ಕೋಷ್ಟಕ 1. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಪ್ರತಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳ ಕೋಷ್ಟಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ
ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
SDV ಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ವರದಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್, SDV-ರಚಿತ ಡೇಟಾವು (ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ) ಸಂಖ್ಯಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ 10% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಮ್ಮ ಗಮನಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆ; ಟ್ರಿಪ್ಲೆಟ್-ಬೇಸ್ಡ್ ವೇರಿಯೇಶನಲ್ ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್ (TVAE) ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಅದೇ ಪ್ರಮಾಣದ ವರ್ಗೀಯ ಡೇಟಾ ಸಹ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ. ಸಿಂಥೋ ಬಳಸಿ ಸಾಧಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.
ಚಿತ್ರ 2. ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ಕಾಲಮ್-ವಾರು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರ 2 ರ ಕಥಾವಸ್ತುವು SDV ಆರ್ಕೈವ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ (ಅವುಗಳೆಂದರೆ GaussianCopula, CopulaGAN, ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಕೋಷ್ಟಕ GAN - CTGAN) ವರ್ಗ ಕವರೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಸಿಂಥೋನ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು SDV ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಗಳಾದ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, ಕೇವಲ 1.1% ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, SDV ಮಾದರಿಗಳು 14.6% ರಿಂದ 29.2% ವರೆಗಿನ ಗಣನೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ.
ಇಲ್ಲಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು:
- ವರ್ಗ ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ನೈಜ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
- ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ನೈಜ ಡೇಟಾಗೆ ಎಷ್ಟು ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕೋಷ್ಟಕ 2. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಪ್ರಕಾರದ ಸರಾಸರಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಕೋಷ್ಟಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ
ಉಪಯುಕ್ತತೆ
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೋಗುವಾಗ, ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಷಯವು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲಿತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಾವು SciKit ಲರ್ನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ, ಇದನ್ನು ಬಾಕ್ಸ್ ಹೊರಗೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ (TSTR ಗಾಗಿ) ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೇಟಾ (TRTS ಗಾಗಿ). ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೋಲ್ಡ್‌ಔಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲ) ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಿತ್ರ 3. ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ (AUC) ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಪ್ರತಿ ವಿಧಾನದ ಅಂಕಗಳು
ಮೇಲೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಿಂಥೋ ಎಂಜಿನ್‌ನಿಂದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲ (ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ). ಅಲ್ಲದೆ, ಪ್ಲಾಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕೆಂಪು ಚುಕ್ಕೆಗಳ ರೇಖೆಯು ಗಮನಿಸಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಒದಗಿಸಲು ಟ್ರೈನ್ ರಿಯಲ್, ಟೆಸ್ಟ್ ರಿಯಲ್ (ಟಿಆರ್‌ಟಿಆರ್) ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೂಲ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಾಲು 0.92 ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಸಾಧಿಸಲಾದ ಕರ್ವ್ ಸ್ಕೋರ್ (AUC ಸ್ಕೋರ್) ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿದೆ.
ಕೋಷ್ಟಕ 3. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಕ್ರಮವಾಗಿ TRTS ಮತ್ತು TSTR ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಿದ AUC ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳ ಕೋಷ್ಟಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ.
ಸಮಯವಾರು ಹೋಲಿಕೆ
ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ, ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದ ಸಮಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಕೆಳಗಿನ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ಇದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಚಿತ್ರ 5. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ GPU ಜೊತೆಗೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು.
ಚಿತ್ರ 5 ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ಮೊದಲನೆಯದು (ಇಲ್ಲಿ ವಿತೌಟ್ ಜಿಪಿಯು ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ), 16 GHz ನಲ್ಲಿ 2.20 ಕೋರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಟೆಲ್ ಕ್ಸಿಯಾನ್ ಸಿಪಿಯುನೊಂದಿಗೆ ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ ಟೆಸ್ಟ್ ರನ್ ಆಗಿದೆ. "GPU ಜೊತೆಗೆ ರನ್" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು AMD Ryzen 9 7945HX CPU ಜೊತೆಗೆ 16 ಕೋರ್‌ಗಳು 2.5GHz ಮತ್ತು NVIDIA GeForce RTX 4070 ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್ GPU ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿವೆ. ಚಿತ್ರ 2 ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕ 2 ರಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬಹುದಾದಂತೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಎರಡೂ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ) ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೋ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಬಹುದು.
ಕೋಷ್ಟಕ 5. ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯದ ಒಂದು ಕೋಷ್ಟಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ GPU ಜೊತೆಗೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದೆಯೇ ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು
ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಸರಿಯಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ. ಸಿಂಥೋಸ್ ಇಂಜಿನ್, ಅದರ AI-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ಕೆಲವು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ SDV ನಂತಹ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಉಪಕರಣಗಳು ಅವುಗಳ ಬಹುಮುಖತೆ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ-ಚಾಲಿತ ಸುಧಾರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತವೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದಂತೆ, ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು, ಅವುಗಳ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್‌ನಲ್ಲಿರಿ, ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ಇತರ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಳವಾಗಿ ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ದಿನದ ಅಂತ್ಯದಲ್ಲಿ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನೀರನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ, ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಪರ್ಯಾಯವು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಿದ ಸಮರ್ಥನೀಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಮ್ಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ, ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಅವಕಾಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೇಲೆ ಒದಗಿಸಿದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಥೋ ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಥೋ ಇಂಜಿನ್ ಸಾಧಕರಿಗೆ ಬಹಳ ಸಮರ್ಥವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಿಂಥೋ ಬಗ್ಗೆ
ಸಿಂಥೋ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಬಹು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. SAS ನಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ತಜ್ಞರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದಂತೆ, ನಮ್ಮ AI- ರಚಿತವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಖರತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ದೇಶಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಉತ್ಪಾದನಾ-ಅಲ್ಲದ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ರಚನೆ, ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಆಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ನೀವು ಬಯಸುವಿರಾ? ಮುಕ್ತವಾಗಿರಿ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಡೆಮೊ!
ಲೇಖಕರ ಬಗ್ಗೆ
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ನ್
ಕಚ್ಚಾam ಡೆಲ್ಫ್ಟ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ನ್ ಆಗಿದ್ದಾರೆ ಸಿಂಥೋ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಇಂಜಿನಿಯರ್
ಮಿಹೈ ಅವರು ತಮ್ಮ ಪಿಎಚ್‌ಡಿಯನ್ನು ಪಡೆದರು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಬ್ರಿಸ್ಟಲ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು ಒಂದು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಎt ಸಿಂಥೋ.
ನಿಮ್ಮ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಈಗ ಉಳಿಸಿ!
- ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
- ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ?
- ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೌಲ್ಯ
- ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
