FAQ
Синтетикалык маалыматтар жөнүндө көп берилүүчү суроолор
Түшүнүктүү! Бактыга жараша, бизде жооптор бар жана биз жардам берүүгө даярбыз. Биздин көп берилүүчү суроолорду текшериңиз.
Сураныч, төмөндө суроону ачып, көбүрөөк маалымат алуу үчүн шилтемелерди басыңыз. Бул жерде айтылбаган дагы татаал суроо барбы? Биздин адистерден түз сураңыз!
Эң көп берилген суроолор
Синтетикалык маалыматтар реалдуу булактардан чогултулган эмес, жасалма түрдө түзүлгөн маалыматтарды билдирет. Жалпысынан алганда, оригиналдуу маалыматтар адамдар менен (кардарлар, бейтаптар ж.б.) жана бардык ички процесстериңиз менен болгон баарлашууларыңызда чогултулса, синтетикалык маалыматтар компьютердик алгоритм тарабынан түзүлөт.
Синтетикалык маалыматтар башкарылуучу чөйрөдө моделдерди сыноо жана баалоо үчүн, же чыныгы дүйнөдөгү маалыматтарга окшош, бирок эч кандай сезимтал маалыматты камтыбаган маалыматтарды түзүү аркылуу купуя маалыматты коргоо үчүн колдонулушу мүмкүн. Синтетикалык маалыматтар көбүнчө купуялыкты сезген маалыматтарга альтернатива катары колдонулат жана тест маалыматтары, аналитика же машина үйрөнүүнү үйрөтүү үчүн колдонулушу мүмкүн.
Синтетикалык маалыматтар баштапкы маалыматтар сыяктуу эле маалымат сапатына ээ экендигине кепилдик берүү татаал болушу мүмкүн жана көбүнчө конкреттүү колдонуу учуруна жана синтетикалык маалыматтарды түзүү үчүн колдонулган ыкмаларга көз каранды. Синтетикалык маалыматтарды генерациялоонун кээ бир ыкмалары, мисалы, генеративдик моделдер, баштапкы маалыматтарга абдан окшош маалыматтарды чыгара алат. Негизги суроо: муну кантип көрсөтүү керек?
Синтетикалык маалыматтардын сапатын камсыз кылуунун бир нече жолдору бар:
- Биздин маалымат сапаты боюнча отчет аркылуу маалымат сапаты көрсөткүчтөрү: Синтетикалык маалыматтар баштапкы маалыматтар менен бирдей маалымат сапатына ээ болушун камсыз кылуунун бир жолу - синтетикалык маалыматтарды баштапкы маалыматтарга салыштыруу үчүн маалымат сапатынын көрсөткүчтөрүн колдонуу. Бул көрсөткүчтөр маалыматтардын окшоштугу, тактыгы жана толуктугу сыяктуу нерселерди өлчөө үчүн колдонулушу мүмкүн. Syntho программалык камсыздоосу маалымат сапаты боюнча отчетту камтыган ар кандай маалымат сапаты көрсөткүчтөрүн камтыйт.
- Тышкы баалоо: баштапкы маалыматтарга салыштырмалуу синтетикалык маалыматтардын сапаты негизги болгондуктан, биз жакында SAS (аналитика боюнча рыноктун лидери) маалымат эксперттери менен Syntho тарабынан синтетикалык маалыматтардын берилиштеринин сапатын реалдуу маалыматтарга салыштырмалуу көрсөтүү үчүн баа бердик. Эдвин ван Унен, SAS аналитика боюнча эксперти, ар кандай аналитикалык (AI) баалоолору аркылуу Synthoдан түзүлгөн синтетикалык маалымат топтомдорун баалады жана натыйжалары менен бөлүштү. Ал видеонун кыскача үзүндүсүн бул жерден көрүңүз.
- Өз алдынча сыноо жана баалоо: синтетикалык маалыматтар аны реалдуу дүйнөдөгү маалыматтарга салыштыруу же аны машиналык үйрөнүү моделдерин үйрөтүү үчүн колдонуу жана алардын өндүрүмдүүлүгүн реалдуу дүйнө маалыматтары боюнча үйрөтүлгөн моделдер менен салыштыруу аркылуу сыналышы жана бааланышы мүмкүн. Эмне үчүн синтетикалык маалыматтардын сапатын сынап көрбөйсүз? Мунун мүмкүнчүлүктөрүн бул жерден биздин эксперттерден сураңыз.
Белгилей кетчү нерсе, синтетикалык маалыматтар эч качан баштапкы маалыматтарга 100% окшош болууга кепилдик бере албайт, бирок ал белгилүү бир колдонуу учуру үчүн пайдалуу боло тургандай жакын болушу мүмкүн. Бул конкреттүү колдонуу учуру өнүккөн аналитика же машина үйрөнүү моделдерин үйрөтүшү мүмкүн.
Классикалык "анонимдөө" дайыма эле эң жакшы чечим боло бербейт, анткени:
- Купуялык коркунучу – сизде дайыма болот
купуялуулук коркунучу. Ошолорду колдонуу
классикалык анонимдөө ыкмалары
гана кыйындатат, бирок эмес
адамдарды аныктоо мүмкүн эмес. - Маалыматтарды жок кылуу – сен ошончолук көп
анонимдүү болсоңуз, ошончолук жакшыраак коргоңуз
сиздин купуялыгыңыз, бирок ошончолук көп сиз
маалыматыңызды жок кылуу. Бул эмне эмес
сиз аналитиканы каалайсыз, анткени
жок кылынган маалыматтар жаман болот
түшүнүктөр. - Убакыт коротуу - бул чечим
бул көп убакытты талап кылат, анткени
бул техникалар башкача иштейт
ар бир маалымат топтому жана маалымат түрү боюнча.
Синтетикалык маалыматтар бул кемчиликтердин баарын жоюуга багытталган. Айырмасы абдан таң калыштуу болгондуктан, биз бул тууралуу видео тарттык. Watch бул жерде.
Көп берилүүчү суроолор
Синтетикалык маалыматтар
Негизинен, биздин кардарлардын көбү синтетикалык маалыматтарды төмөнкүлөр үчүн колдонушат:
- Программаны сыноо жана иштеп чыгуу
- Аналитика, моделди иштеп чыгуу жана өркүндөтүлгөн аналитика үчүн синтетикалык маалыматтар (AI & ML)
- Продукция демондору
Синтетикалык маалымат эгизи – бул реалдуу дүйнөдөгү берилиштер топтомунун жана/же маалымат базасынын алгоритм тарабынан түзүлгөн көчүрмөсү. Synthetic Data Twin менен Syntho оригиналдуу берилиштер топтомун же маалымат базасын оригиналдын реалдуу көрүнүшүн түзүү үчүн баштапкы маалыматтарга мүмкүн болушунча жакын тууроого багытталган. Синтетикалык маалымат эгизи менен биз баштапкы маалыматтарга салыштырмалуу жогорку синтетикалык маалыматтардын сапатын көздөйбүз. Муну биз заманбап AI моделдерин колдонгон синтетикалык маалымат программалык камсыздообуз менен жасайбыз. Бул AI моделдери такыр жаңы маалымат чекиттерин жаратат жана аларды биз баштапкы маалыматтардын мүнөздөмөлөрүн, байланыштарын жана статистикалык үлгүлөрүн сактап кала тургандай кылып моделдейт, сиз аны баштапкы маалымат катары колдоно аласыз.
Бул ар кандай максаттар үчүн колдонулушу мүмкүн, мисалы, машина үйрөнүү моделдерин сынап көрүү жана окутуу, изилдөө жана өнүктүрүү үчүн сценарийлерди симуляциялоо, окутуу жана билим берүү үчүн виртуалдык чөйрөлөрдү түзүү. Синтетикалык маалыматтар эгиздери реалдуу жана репрезентативдик маалыматтарды түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн, алар жеткиликтүү эмес болгондо же чыныгы дүйнөдөгү маалыматтарды колдонууда, маалыматтардын купуялуулугунун катуу эрежелеринен улам практикалык эмес же этикага туура келбейт.
Ооба Биз кылабыз. Дайындарыңызды кийинки деңгээлге көтөрүү үчүн биз ар кандай кошумча нарк берүүчү синтетикалык маалыматтарды оптималдаштыруу жана көбөйтүү функцияларын, анын ичинде шылдыңчыларды сунуштайбыз.
Жалган маалыматтар жана AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар синтетикалык маалыматтардын эки түрү болуп саналат, бирок алар ар кандай жолдор менен түзүлөт жана ар кандай максаттарга кызмат кылат.
Жалган маалыматтар кол менен түзүлгөн жана көбүнчө тестирлөө жана иштеп чыгуу максатында колдонулган синтетикалык маалыматтардын бир түрү. Ал, адатта, башкарылуучу чөйрөдө реалдуу дүйнөдөгү маалыматтардын жүрүм-турумун имитациялоо үчүн колдонулат жана көбүнчө системанын же тиркеменин иштешин текшерүү үчүн колдонулат. Ал көбүнчө жөнөкөй, түзүүгө оңой жана татаал моделдерди же алгоритмдерди талап кылбайт. Көбүнчө, бир шилтеме берүүчүлөр маалыматтарды "жаман маалыматтар" же "жасалма маалыматтар" деп шылдыңдашат.
AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар, экинчи жагынан, машина үйрөнүү же генеративдик моделдер сыяктуу жасалма интеллекттин ыкмаларын колдонуу менен түзүлөт. Бул реалдуу маалыматтардын ордуна колдонулушу мүмкүн болгон реалдуу жана репрезентативдик маалыматтарды түзүү үчүн колдонулат, ал эми чыныгы маалыматтарды колдонууда жекеликтин катуу эрежелеринен улам практикалык эмес же этикага туура келбейт. Ал көбүнчө кол менен жасалма маалыматтарга караганда татаалыраак жана көбүрөөк эсептөө ресурстарын талап кылат. Натыйжада, ал алда канча реалдуу жана мүмкүн болушунча жакын баштапкы маалыматтарды туурайт.
Кыскача айтканда, жасалма маалыматтар кол менен түзүлөт жана адатта тестирлөө жана өнүктүрүү үчүн колдонулат, ал эми AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар жасалма интеллекттин ыкмаларын колдонуу менен түзүлөт жана өкүлчүлүктүү жана реалдуу маалыматтарды түзүү үчүн колдонулат.
Маалыматтардын сапаты
Синтетикалык маалыматтар баштапкы маалыматтар сыяктуу эле маалымат сапатына ээ экендигине кепилдик берүү татаал болушу мүмкүн жана көбүнчө конкреттүү колдонуу учуруна жана синтетикалык маалыматтарды түзүү үчүн колдонулган ыкмаларга көз каранды. Синтетикалык маалыматтарды генерациялоонун кээ бир ыкмалары, мисалы, генеративдик моделдер, баштапкы маалыматтарга абдан окшош маалыматтарды чыгара алат. Негизги суроо: муну кантип көрсөтүү керек?
Синтетикалык маалыматтардын сапатын камсыз кылуунун бир нече жолдору бар:
- Биздин маалымат сапаты боюнча отчет аркылуу маалымат сапаты көрсөткүчтөрү: Синтетикалык маалыматтар баштапкы маалыматтар менен бирдей маалымат сапатына ээ болушун камсыз кылуунун бир жолу - синтетикалык маалыматтарды баштапкы маалыматтарга салыштыруу үчүн маалымат сапатынын көрсөткүчтөрүн колдонуу. Бул көрсөткүчтөр маалыматтардын окшоштугу, тактыгы жана толуктугу сыяктуу нерселерди өлчөө үчүн колдонулушу мүмкүн. Syntho программалык камсыздоосу маалымат сапаты боюнча отчетту камтыган ар кандай маалымат сапаты көрсөткүчтөрүн камтыйт.
- Тышкы баалоо: баштапкы маалыматтарга салыштырмалуу синтетикалык маалыматтардын сапаты негизги болгондуктан, биз жакында SAS (аналитика боюнча рыноктун лидери) маалымат эксперттери менен Syntho тарабынан синтетикалык маалыматтардын берилиштеринин сапатын реалдуу маалыматтарга салыштырмалуу көрсөтүү үчүн баа бердик. Эдвин ван Унен, SAS аналитика боюнча эксперти, ар кандай аналитикалык (AI) баалоолору аркылуу Synthoдан түзүлгөн синтетикалык маалымат топтомдорун баалады жана натыйжалары менен бөлүштү. Ал видеонун кыскача үзүндүсүн бул жерден көрүңүз.
- Өз алдынча сыноо жана баалоо: синтетикалык маалыматтар аны реалдуу дүйнөдөгү маалыматтарга салыштыруу же аны машиналык үйрөнүү моделдерин үйрөтүү үчүн колдонуу жана алардын өндүрүмдүүлүгүн реалдуу дүйнө маалыматтары боюнча үйрөтүлгөн моделдер менен салыштыруу аркылуу сыналышы жана бааланышы мүмкүн. Эмне үчүн синтетикалык маалыматтардын сапатын сынап көрбөйсүз? Мунун мүмкүнчүлүктөрүн бул жерден биздин эксперттерден сураңыз.
Белгилей кетчү нерсе, синтетикалык маалыматтар эч качан баштапкы маалыматтарга 100% окшош болууга кепилдик бере албайт, бирок ал белгилүү бир колдонуу учуру үчүн пайдалуу боло тургандай жакын болушу мүмкүн. Бул конкреттүү колдонуу учуру өнүккөн аналитика же машина үйрөнүү моделдерин үйрөтүшү мүмкүн.
Ооба бул. Синтетикалык маалыматтарда алар баштапкы маалыматтарда бар экенин билбеген үлгүлөр да бар.
Бирок биздин сөздү жөн эле кабыл албаңыз. SAS (аналитика боюнча дүйнөлүк лидер) аналитика боюнча эксперттери биздин синтетикалык маалыматтарга (AI) баа берип, аны баштапкы маалыматтар менен салыштырышты. Кызыксызбы? Watch the бүт окуя бул жерде же жөнүндө кыска версиясын көрүңүз бул жерде маалымат сапаты.
Ооба Биз кылабыз. Биздин платформа маалымат базалары үчүн оптималдаштырылган, демек, маалымат базасындагы маалымат топтомдорунун ортосундагы шилтеме бүтүндүгүн сактоо.
Бул тууралуу көбүрөөк билгиңиз келеби?
Privacy
Жок, биз жок. Биз Syntho Engine'ди жеринде же жеке булутуңузда докер аркылуу оңой орното алабыз.
Жок. Биз платформабызды кардардын ишенимдүү чөйрөсүндө оңой жайгаштыра тургандай кылып оптималдаштырдык. Бул маалыматтар кардардын ишенимдүү чөйрөсүн эч качан таштап кетпесин камсыздайт. Кардардын ишенимдүү чөйрөсү үчүн жайгаштыруу параметрлери "жерлерде" жана "кардардын булут чөйрөсүндө (жеке булут)".
Кошумча: Syntho "Syntho булутунда" жайгаштырылган версияны колдойт.
Жок. Syntho Engine өзүн-өзү тейлөө платформасы. Натыйжада, Syntho кыймылдаткычы менен синтетикалык маалыматтарды иштеп чыгуу мүмкүн болот end-to-end процесс, Syntho эч качан көрө албайт жана эч качан маалыматтарды иштетүүнү талап кылбайт.
Ооба, биз муну QA отчетубуз аркылуу жасайбыз.
Берилиштер топтомун синтездөөдө инсандарды кайра идентификациялоо мүмкүн эмес экенин көрсөтүү зарыл. In бул видео, Marijn муну көрсөтүү үчүн сапат отчетубуздагы купуялык чараларын киргизет.
Syntho компаниясынын QA отчету үч камтыйт өнөр жай стандарты маалыматтардын купуялуулугун баалоо үчүн көрсөткүчтөр. Бул көрсөткүчтөрдүн ар биринин идеясы төмөнкүдөй:
- Синтетикалык маалыматтар (S) "мүмкүн болушунча жакын", бирок максаттуу маалыматтарга "өтө жакын эмес" болушу керек (T).
- Кокусунан тандалган күтүү дайындары (H) "өтө жакын" үчүн эталонду аныктайт.
- A кемчиликсиз чечим жаңы синтетикалык маалыматтарды жаратат, алар так баштапкы маалыматтарга окшош, бирок буга чейин көрүнө элек (= H).
Голландиянын Маалыматтарды коргоо органы тарабынан өзгөчө баса белгиленген колдонуу учурларынын бири синтетикалык маалыматтарды тесттик маалыматтар катары колдонуу болуп саналат.
Syntho Engine
Syntho кыймылдаткычы Docker контейнеринде жөнөтүлөт жана аны оңой орнотуп, каалаган чөйрөгө туташтырса болот.
Мүмкүн болгон жайгаштыруу параметрлери төмөнкүлөрдү камтыйт:
- On-жайга
- Ар кандай (жеке) булут
- Башка чөйрө
Syntho сизге маалымат базаларыңыз, тиркемелериңиз, маалымат түтүктөрү же файл тутумдары менен оңой туташуу мүмкүнчүлүгүн берет.
Биз ар кандай интеграцияланган туташтыргычтарды колдойбуз, андыктан сиз булак-чөйрөгө (оригиналдуу маалыматтар сакталган) жана көздөгөн чөйрөгө (сиз синтетикалык маалыматтарыңызды жазгыңыз келген жерге) туташа аласыз. end-to-end комплекстүү мамиле.
Биз колдогон туташуу өзгөчөлүктөрү:
- Docker менен Plug-and Play
- 20+ маалымат базасы туташтыргычтары
- 20+ файл тутумунун туташтыргычтары
Албетте, генерация убактысы маалымат базасынын көлөмүнө жараша болот. Орто эсеп менен алганда, 1 миллиондон аз жазуусу бар таблица 5 мүнөткө жетпеген убакытта синтезделет.
Synthoнун машинаны үйрөнүү алгоритмдери купуялык коркунучун азайтуучу көбүрөөк объект жазуулары менен функцияларды жакшыраак жалпылай алат. Минималдуу мамыча-сап катышы 1:500 сунушталат. Мисалы, эгер сиздин баштапкы таблицаңызда 6 тилке болсо, анда ал эң аз дегенде 3000 сапты камтышы керек.
Эч нерсе эмес. Синтетикалык маалыматтардын артыкчылыктарын, иштешин жана колдонуу учурларын толук түшүнүү үчүн бир аз күч-аракет талап кылынышы мүмкүн болсо да, синтездөө процесси абдан жөнөкөй жана компьютердик базалык билими бар адам муну жасай алат. синтездөө жараяны жөнүндө көбүрөөк маалымат алуу үчүн, текшерүү бул барак or демо талап кылуу.
Syntho Engine структураланган, таблицадагы маалыматтарда эң жакшы иштейт (саптар жана мамычаларды камтыган бардык нерсе). Бул структуралардын ичинде биз төмөнкү маалымат түрлөрүн колдойбуз:
- Таблицаларда форматталган структуралар маалыматтар (категориялык, сандык ж.
- Түз идентификаторлор жана PII
- Чоң маалымат топтомдору жана маалымат базалары
- Географиялык жайгашуу дайындары (мисалы, GPS)
- Убакыт сериясынын маалыматтары
- Көп столдуу маалымат базалары (маалыматтык бүтүндүк менен)
- Текст дайындарын ачуу
Татаал маалыматтарды колдоо
Таблицадагы маалыматтардын бардык кадимки түрлөрүнөн кийинки Syntho Engine татаал маалымат түрлөрүн жана татаал маалымат структураларын колдойт.
- Убакыт сериялары
- Көп столдуу маалымат базалары
- Ачык текст
Жок, биз платформабызды эсептөө талаптарын минималдаштыруу үчүн оптималдаштырдык (мисалы, GPU талап кылынбайт), маалыматтардын тактыгына зыян келтирбестен. Кошумчалай кетсек, биз чоң маалымат базаларын синтездей алгыдай, автоматтык түрдө масштабдоону колдойбуз.
Ооба. Syntho программасы бир нече таблицаларды камтыган маалымат базалары үчүн оптималдаштырылган.
Буга келсек, Syntho маалыматтардын тактыгын жогорулатуу үчүн маалымат түрлөрүн, схемаларын жана форматтарын автоматтык түрдө аныктайт. Көп таблицалуу маалымат базасы үчүн биз маалымдама бүтүндүгүн сактоо үчүн автоматтык таблица мамилелеринин жыйынтыгын жана синтезин колдойбуз.
Маалыматтар синтетикалык, бирок биздин команда реалдуу!
Байланыш Syntho жана биздин адистердин бири синтетикалык маалыматтардын баалуулугун изилдөө үчүн жарык ылдамдыгы менен сиз менен байланышат!