Кырсык курсунун синтетикалык маалыматтары

Көбүрөөк билүү

Биз менен байланыш

тааныштыруу

Синтетикалык маалыматтар деген эмне?

Жооп салыштырмалуу жөнөкөй. Түпнуска маалыматтар чыныгы адамдар менен болгон баарлашууларыңызда (мисалы, кардарлар, пациенттер, кызматкерлер ж.б.) жана бардык ички процесстериңиз аркылуу чогултулса, синтетикалык маалыматтар компьютердик алгоритм тарабынан түзүлөт. Бул компьютердик алгоритм толугу менен жаңы жана жасалма маалымат чекиттерин жаратат.

Маалыматтын купуялуулугуна байланыштуу көйгөйлөрдү чечиңиз

Синтетикалык түрдө түзүлгөн маалыматтар түпнуска маалыматтарга эч кандай байланышы жок, таптакыр жаңы жана жасалма маалымат чекиттеринен турат. Демек, синтетикалык маалымат чекиттеринин бири да баштапкы маалыматтарга артка же тескери инженериялоого мүмкүн эмес. Натыйжада, синтетикалык маалыматтар GDPR сыяктуу купуялуулук эрежелеринен бошотулат жана маалымат купуялуулугунун көйгөйлөрүн чечүү жана жеңүү үчүн чечим катары кызмат кылат.

Көбөйтүп, окшоштуруңуз

Синтетикалык маалыматтарды генерациялоонун генеративдик аспектиси толугу менен жаңы маалыматтарды көбөйтүүгө жана окшоштурууга мүмкүндүк берет. Бул сизде маалымат жетишсиз болгондо (маалыматтын жетишсиздиги) чечим катары иштейт, чет-жакалардын үлгүлөрүн алууну кааласаңыз же маалыматыңыз жок болгондо.

Бул жерде, Syntho'нун фокусу структураланган маалыматтар (Excel баракчаларында көргөндөй, саптар менен мамычаларды камтыган маалыматтар), бирок биз дайыма синтетикалык маалымат түшүнүгүн сүрөттөр аркылуу көрсөтүүнү жакшы көрөбүз, анткени ал жагымдуу.

Синтетикалык маалыматтардын түрлөрү

Синтетикалык маалыматтардын үч түрү синтетикалык маалымат кол чатырынын ичинде бар. Синтетикалык маалыматтардын бул 3 түрү: жасалма маалыматтар, эрежеге негизделген синтетикалык маалыматтар жана жасалма интеллект (AI) тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар. Биз кыскача синтетикалык маалыматтардын 3 башка түрү эмне экенин түшүндүрөбүз.

Жалган маалыматтар / жасалма маалыматтар

Жалган маалыматтар кокусунан түзүлгөн маалыматтар (мисалы, жасалма маалымат генератору тарабынан).

Демек, генерацияланган жасалма маалыматтарда баштапкы маалыматтарда болгон мүнөздөмөлөр, мамилелер жана статистикалык схемалар сакталбайт, тартылбайт жана кайра чыгарылбайт. Демек, жасалма маалыматтардын / жасалма маалыматтардын репрезентативдүүлүгү баштапкы маалыматтарга салыштырмалуу минималдуу.

• Аны качан колдонуу керек: түз идентификаторлорду (PII) алмаштыруу үчүн же сизде маалымат жок болгондо (азырынча) жана эрежелерди аныктоого убакытты жана күчтү короткуңуз келбегенде.

Эрежеге негизделген синтетикалык маалыматтар

Эрежелердин негизинде түзүлгөн синтетикалык маалыматтар – алдын ала аныкталган эрежелер жыйындысы аркылуу түзүлгөн синтетикалык маалыматтар. Алдын ала аныкталган эрежелердин мисалдары катары сиз синтетикалык маалыматтарды белгилүү бир минималдуу, максималдуу мааниге же орточо мааниге ээ болгуңуз келет. Эрежелердин негизинде түзүлгөн синтетикалык маалыматтарда кайра чыгаргыңыз келген мүнөздөмөлөрдүн, мамилелердин жана статистикалык моделдердин кайсынысы болбосун, алдын ала аныкталышы керек.

Демек, маалыматтардын сапаты алдын ала аныкталган эрежелер топтомундай жакшы болот. Бул маалыматтардын жогорку сапаты маанилүү болгондо кыйынчылыктарга алып келет. Биринчиден, синтетикалык маалыматтарда кармала турган чектелген эрежелердин топтомун гана аныктоого болот. Кошумчалай кетсек, бир нече эрежелерди орнотуу, адатта, бири-бирин кайталаган жана карама-каршы келген эрежелерге алып келет. Мындан тышкары, сиз эч качан бардык тиешелүү эрежелерди толук камтый албайсыз. Мындан тышкары, сиз билбеген тиешелүү эрежелер болушу мүмкүн. Акыр-аягы (жана унутпаш керек), бул сизге көп убакытты жана энергияны талап кылат, натыйжада натыйжасыз чечим болот.

• Аны качан колдонуу керек: маалыматыңыз жок болгондо (азырынча)

Жасалма интеллект (AI) тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар

Атынан күткөндөй, жасалма интеллект (AI) тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар жасалма интеллект (AI) алгоритми тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар. AI модели бардык мүнөздөмөлөрдү, мамилелерди жана статистикалык схемаларды үйрөнүү үчүн баштапкы маалыматтарга үйрөтүлгөн. Андан кийин, бул AI алгоритми толугу менен жаңы маалымат чекиттерин түзө алат жана ошол жаңы маалымат чекиттерин баштапкы маалымат топтомунан мүнөздөмөлөрдү, мамилелерди жана статистикалык схемаларды кайра чыгара тургандай кылып моделдей алат. Муну биз синтетикалык маалыматтар эгиз деп атайбыз.

AI модели оригиналдуу маалыматтарды туурап, синтетикалык маалымат эгиздерин жаратат, аларды оригиналдуу маалымат катары колдонсо болот. Бул AI жараткан синтетикалык маалыматтар оригиналдуу (сезимтал) маалыматтарды колдонуу үчүн альтернатива катары колдонулушу мүмкүн болгон ар кандай колдонуу учурларын ачат, мисалы, AI генерацияланган синтетикалык маалыматтарды тесттик маалыматтар, демо маалыматтар же аналитика катары колдонуу.

Эрежелердин негизинде түзүлгөн синтетикалык маалыматтарга салыштырмалуу: сиз тиешелүү эрежелерди изилдеп, аныктоонун ордуна, AI алгоритми муну сиз үчүн автоматтык түрдө жасайт. Бул жерде сиз билген мүнөздөмөлөр, мамилелер жана статистикалык калыптар гана эмес, ошондой эле сиз билбеген мүнөздөмөлөр, мамилелер жана статистикалык калыптар да камтылат.

• Аны качан колдонуу керек: сизде (кээ бир) маалымат тууроо үчүн же акылдуу маалыматтарды түзүү жана көбөйтүү функциялары үчүн баштапкы чекит катары колдонуу үчүн

Синтетикалык маалыматтардын кандай түрүн колдонуу керек?

Колдонуу шартыңызга жараша жасалма маалыматтардын / жасалма маалыматтардын, эреженин негизинде түзүлгөн синтетикалык маалыматтардын же жасалма интеллект (AI) тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтардын айкалышы сунушталат. Бул серептөө синтетикалык маалыматтардын кайсы түрүн колдонуу керектигинин биринчи көрсөткүчүн берет. Syntho алардын баарын колдогондуктан, биз менен колдонуу жагдайыңызды тереңдетүү үчүн адистерибиз менен байланышыңыз.