ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ರಹಸ್ಯವಲ್ಲ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳು ಅಥವಾ ಕೆಂಪು ಟೇಪ್ ಇಲ್ಲದೆ ದೊಡ್ಡ ಕೃತಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಬಹುದು, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಸರಿಯಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದಾಗ, ಸುಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡೋಣ.
ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಈ ಲೇಖನವು ನಿಮಗೆ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ನಮ್ಮ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿವಿಡಿ
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ: ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯ ವಿಷಯವಿಲ್ಲದೆ ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನೈಜ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ AI- ರಚಿತವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಿಖರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಅವಳಿ.
ಕೃತಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ಪಠ್ಯ, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (PII) ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಅಣಕು ಡೇಟಾ.
ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ವ್ಯೂ ಸಂಶೋಧನಾ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಅದಕ್ಕೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಜೊತೆಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ 1.63 ರಲ್ಲಿ $2022 ಶತಕೋಟಿಯಿಂದ 13.5 ರ ವೇಳೆಗೆ ಸುಮಾರು $2030 ಶತಕೋಟಿಗೆ 35% ನ CAGR ನಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಪ್ರಕಾರ, 60 ರಲ್ಲಿ AI ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ 2024% ಡೇಟಾ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ - ಇದು 60 ಕ್ಕಿಂತ 2021 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಕೂಡ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿವೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ವಿಲ್ಲೆ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಜಾಗತಿಕ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು 218 ರಲ್ಲಿ $ 2022 ಮಿಲಿಯನ್‌ನಿಂದ 3.7 ರ ವೇಳೆಗೆ $ 2033 ಶತಕೋಟಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ? ಒಂದು ಚಾಲನಾ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳು AI- ರಚಿತವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆಯೇ?
ಅನೇಕ US ಮತ್ತು EU ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾಗೆ ನಿಯಮಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಆದರೆ ಆ ನಿಯಮಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ - ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇದೇ ರೀತಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ. ಅವರು ಇತರ ಕಾನೂನು ನಿಯಮಗಳ "ಕೋರ್" ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GDPR ನ ವಾಚನ 26 ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾಗೆ ಮಾತ್ರ ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆ ನಿಯಮಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿದರೆ ಅದು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅದು ನಿಯಂತ್ರಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ ವಿನಾಯಿತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಬದಿಗಿಟ್ಟು, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಇತರ ಅಡೆತಡೆಗಳಿವೆ.
ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳು
ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ, ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಕಷ್ಟಪಡುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ. ಅವರು ಅದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರೂ ಸಹ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ಬಳಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ವಿಭಾಗವು ಕೀಲಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸವಾಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳು ಡೇಟಾ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತವೆ
GDPR ಮತ್ತು HIPAA ನಂತಹ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು, ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ಅಧಿಕಾರಶಾಹಿ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅದೇ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಇಲಾಖೆಗಳ ನಡುವೆ PII ಅನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಹ ಆಡಳಿತ ತಪಾಸಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ನಿಂದ ಸಂಶೋಧನೆ ಫಾರ್ಚೂನ್ ವ್ಯವಹಾರ ಒಳನೋಟಗಳು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಿ, ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚು. ಈ ಪ್ರಕಾರ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ವರದಿಯ 2023 IBM ಭದ್ರತಾ ವೆಚ್ಚ, US ನಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ವೆಚ್ಚ $9.48 ಮಿಲಿಯನ್ ಆಗಿತ್ತು. ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ, ಸರಾಸರಿ ವೆಚ್ಚ $4.45 ಮಿಲಿಯನ್ ಆಗಿತ್ತು; 500 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಮಿಕರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗೆ $3.31 ಮಿಲಿಯನ್ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಇದು ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ಹಾನಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ತೊಂದರೆಗಳು
2022 ರ ಸಮೀಕ್ಷೆ 500% ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು 77 ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ವರದಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಕಂಪನಿಯ ಆರ್ಥಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸೇವೆಗಳ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳು, ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗೆ ನೀವು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ, ಇದು ತಪ್ಪಾದ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತೆ, ಸಂಸ್ಕರಿಸದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಕೃತಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅಪ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ವರ್ಗಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಪಾತದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಸಾಮರಸ್ಯಗಳು
ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಬಹು-ಟೇಬಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಒಳಗಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಸಾಮರಸ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು (ಇಹೆಚ್‌ಆರ್‌ಗಳು), ಧರಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳು, ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೂಲವು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಏಕೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು, ರಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸಮಾನತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಯು ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿ ಬಯಸಿದ ರೂಪದಲ್ಲಿ.
ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ
ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮೇಲಾಗಿ, ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿವರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರು-ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು. ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ನಟರು ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಅದು ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಡೇಟಾದ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಅದರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಹೋಲುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಕಚ್ಚಾ ಮಾಹಿತಿ, ಅದರ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುವುದು. ಇದು ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ.
ಆದರೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದೆ. ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಿವೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಗಳು.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ವಿಧಗಳು
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ರಚನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI- ರಚಿತವಾದ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಅಣಕು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ - ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AI- ರಚಿತವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ
ಈ ರೀತಿಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ದಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ಮೇಲೆ ರೈಲುಗಳು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಡೇಟಾದ ರಚನೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು. ಜನರೇಟಿವ್ AI ನಂತರ ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೂಲ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೋಲುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಮತ್ತೆ, ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ).
ಈ ರೀತಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನೈಜ ಡೇಟಾದಂತೆ ಬಳಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಒಪ್ಪಂದದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನಿಮಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಅಣಕು ಡೇಟಾ
ಈ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವು ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನೈಜ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ನಿಜವಾದ, ಖಾಸಗಿ ಅಥವಾ ಬಳಸದೆಯೇ ವಿವಿಧ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲವು ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಈ ಅಭ್ಯಾಸವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಇದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು: ಡೈರೆಕ್ಟ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು (PII) ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅಥವಾ ನೀವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಡೇಟಾ ಕೊರತೆಯಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡದಿರಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ ಮತ್ತು ನೋಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಣಕು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸದ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಅಣಕು ಡೇಟಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾಹಿತಿಯ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣದ ಮೊದಲು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.
ಗಮನಿಸಿ: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಅಣಕಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ' ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆನಕಲಿ ಡೇಟಾ,' ಆದರೂ ನಾವು ಈ ಪದಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು.
ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ
ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ತರ್ಕದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ವಿಧಾನವು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಕನಿಷ್ಠ, ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳಂತಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಸಂಪೂರ್ಣ AI- ರಚಿತ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುವ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯ ವಿಧಾನವು ವಿಭಿನ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಡೆಯಿಂದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯತ್ನವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಅವಳಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಿಂಥೋನ ವೇದಿಕೆಯು ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ, ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅನುಸರಣೆ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಕೋಷ್ಟಕ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ
ಪದ ಕೋಷ್ಟಕ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಕೃತಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಉಪವಿಭಾಗಗಳು ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ. ಈ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಬಳಸಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ತಂತ್ರಗಳು ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಂಬುದು ಬಹಿರಂಗವಾಗಿಲ್ಲ.
ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಕೋಷ್ಟಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಥವಾ ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GAN ಗಳು) ಮತ್ತು ವೇರಿಯಶನಲ್ ಆಟೊಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು (VAEs) ನಂತಹ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು. ಇವು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಉಪಕರಣಗಳು ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮಾದರಿಗಳು, ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತದನಂತರ ಹೊಸದನ್ನು ರಚಿಸಿ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳು ಎಂದು ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ನೈಜ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ವಿಶಿಷ್ಟ ಕೋಷ್ಟಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಾನ್ಯತೆ.
ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವು ಆರೋಗ್ಯ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಉತ್ಪಾದನೆ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಇತರ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಡೇಟಾ ಅಪ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಅಪ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್
ಅಪ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದರಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ನೈಜ ಡೇಟಾ ವಿರಳ, ಅಸಮತೋಲನ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣವಾದಾಗ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಪರೂಪದ ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಚಟುವಟಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾ. ಅಂತೆಯೇ, ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಏಜೆನ್ಸಿಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ವಿಭಜನೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
AI-ರಚಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ವ್ಯವಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಕಂಪನಿಗಳು AI- ರಚಿತವಾದ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ನೈಜ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ತುಂಬಾ ದುಬಾರಿ ಅಥವಾ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ತಯಾರಕರು ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಟೆಡ್ GPS ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಿಂಥೋ ಎಂಜಿನ್‌ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಆಂತರಿಕ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ತಂಡದಿಂದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು SAS ಸಂಸ್ಥೆಯ ಬಾಹ್ಯ ತಜ್ಞರು. ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಾಲ್ವರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ್ದೇವೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ, ಅನಾಮಧೇಯ ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಮ್ಮ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಅದೇ ಮಟ್ಟದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವು ಮಾದರಿಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬಾಹ್ಯ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆ
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಅದರಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿನ್ನಿಂದ ಸಾಧ್ಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಗೆ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಮಾಹಿತಿ ವಿನಿಮಯ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ವೇಗವರ್ಧಿತ ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ, ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿಲ್ಲರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ವಿತರಕರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಗೌಪ್ಯವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಿಂಥೋ 2023 ಗ್ಲೋಬಲ್ SAS ಹ್ಯಾಕಥಾನ್ ಗೆದ್ದಿದ್ದಾರೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ aನಿಖರವಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ-ಮುಕ್ತ. ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ನಾವು ವಿವಿಧ ರೋಗಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಹು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗೆ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಸಂಯೋಜಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆಯೇ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೃತಕವಾಗಿ ಅನುಕರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ ಡೇಟಾ ಪರೀಕ್ಷೆ ತಂತ್ರಾಂಶ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಪರಿಸರ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವು ನೈಜ ಸಿಸ್ಟಂ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಡಚ್ ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ನಮ್ಮ ಸಹಯೋಗ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಏರ್ಪಡಿಸಲು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಸಿಂಥೋ ಎಂಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತಹ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ದೋಷ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು, ಇದು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬಿಡುಗಡೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು.
ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಕೋಷ್ಟಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಥವಾ ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GAN ಗಳು) ಮತ್ತು ವೇರಿಯಶನಲ್ ಆಟೊಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು (VAEs) ನಂತಹ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು. ಇವು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಉಪಕರಣಗಳು ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮಾದರಿಗಳು, ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತದನಂತರ ಹೊಸದನ್ನು ರಚಿಸಿ ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳು ಎಂದು ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ನೈಜ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ವಿಶಿಷ್ಟ ಕೋಷ್ಟಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಾನ್ಯತೆ.
ಸಿಂಥೋಸ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ವೇದಿಕೆ
ಸಿಂಥೋ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಂಥೋ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- AI- ರಚಿತವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ರಕ್ಷಿಸಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (PII) ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ
- Test data management ಅದು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲದ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ರಚನೆ, ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ.
ನಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲೌಡ್ ಅಥವಾ ಆನ್-ಆವರಣದ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಾವು ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ತಂಡವು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಸಿಂಥೋ ಎಂಜಿನ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ, ಮತ್ತು ನಾವು ನಿರಂತರವಾದ ನಂತರದ ನಿಯೋಜನೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಸಿಂಥೋಸ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಬಹುದು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ರಲ್ಲಿ ಪೀಳಿಗೆಯ ವೇದಿಕೆ ನಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ಪರಿಹಾರಗಳ ವಿಭಾಗ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ?
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಜೊತೆಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ, ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ನಿಯಂತ್ರಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು.
ಅನಾಮಧೇಯತೆಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಮಾತ್ರ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಅದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು. ಕಂಪನಿಗಳು ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು.
ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಯಸುವಿರಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ? ಮುಕ್ತವಾಗಿರಿ ಡೆಮೊವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ ನಮ್ಮ ವೆಬ್ಸೈಟ್.
ಸಿಂಥೋ ಬಗ್ಗೆ
ಸಿಂಥೋ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ವೇದಿಕೆ, ಸನ್ನೆ ಬಹು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಗಳು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವುದು. 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. ನಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದನಾ-ಅಲ್ಲದ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ರಚನೆ, ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಗಳು ಉದ್ದೇಶಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾಡಬಹುದು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಿ ಮತ್ತು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು.
ಲೇಖಕರ ಬಗ್ಗೆ
ವಿಮ್ ಕೀಸ್ ಜಾನ್ಸನ್
CEO & ಸ್ಥಾಪಕ
ಸಿಂಥೋ, ಎಐ-ರಚಿಸಿದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್. ವಿಮ್ ಕೀಸ್ ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಚುರುಕಾಗಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಸಿಂಥೋ ಮೂಲಕ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ ಇದರಿಂದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವಿಮ್ ಕೀಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೋ ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ಫಿಲಿಪ್ಸ್ ಇನ್ನೋವೇಶನ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಗೆದ್ದರು, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ SAS ಜಾಗತಿಕ ಹ್ಯಾಕಥಾನ್ ಅನ್ನು ಗೆದ್ದರು ಮತ್ತು NVIDIA ಯಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್ ಆಗಿ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದ್ದಾರೆ.