ഒരു ക്രാഷ് കോഴ്സ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ

കൂടുതലറിവ് നേടുക

ഞങ്ങളെ സമീപിക്കുക

അവതാരിക

എന്താണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ?

ഉത്തരം താരതമ്യേന ലളിതമാണ്. യഥാർത്ഥ വ്യക്തികളുമായുള്ള (ഉദാ. ക്ലയന്റുകൾ, രോഗികൾ, ജീവനക്കാർ മുതലായവ) നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ഇടപെടലുകളിലും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കപ്പെടുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ആന്തരിക പ്രക്രിയകളിലൂടെയും, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതം വഴി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ഈ കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതം പൂർണ്ണമായും പുതിയതും കൃത്രിമവുമായ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ സ്വകാര്യത വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുക

കൃത്രിമമായി ജനറേറ്റുചെയ്ത ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി പരസ്പരം ബന്ധമില്ലാത്ത പൂർണ്ണമായും പുതിയതും കൃത്രിമവുമായ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. അതിനാൽ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളൊന്നും ഒറിജിനൽ ഡാറ്റയിലേക്ക് തിരികെ കണ്ടെത്താനോ റിവേഴ്സ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ചെയ്യാനോ കഴിയില്ല. തൽഫലമായി, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയെ ജിഡിപിആർ പോലുള്ള സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കുകയും ഡാറ്റ-സ്വകാര്യത വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും മറികടക്കുന്നതിനുമുള്ള പരിഹാരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അനുകരിക്കുകയും ചെയ്യുക

സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷന്റെ ജനറേറ്റീവ് വശം പൂർണ്ണമായും പുതിയ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കാനും അനുകരിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് മതിയായ ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിൽ (ഡാറ്റ ക്ഷാമം), എഡ്ജ്-കേസുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ താൽപ്പര്യപ്പെടുമ്പോഴോ നിങ്ങൾക്ക് ഇതുവരെ ഡാറ്റ ഇല്ലാതിരിക്കുമ്പോഴോ ഇത് പരിഹാരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഇവിടെ, സിന്തോയുടെ ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രം ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയാണ് (നിങ്ങൾ ഒരു എക്സൽ ഷീറ്റിൽ കാണുന്നത് പോലെ വരികളും നിരകളും അടങ്ങിയ പട്ടികകളിൽ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ), എന്നാൽ ഇമേജുകൾ വഴി സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്ന ആശയം ചിത്രീകരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ എപ്പോഴും ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു, കാരണം ഇത് കൂടുതൽ ആകർഷകമാണ്.

സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ

സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ കുടയ്ക്കുള്ളിൽ മൂന്ന് തരം സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ നിലവിലുണ്ട്. ആ 3 തരം സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഇവയാണ്: ഡമ്മി ഡാറ്റ, റൂൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ജനറേറ്റഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) സൃഷ്ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ. 3 വ്യത്യസ്ത തരം സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്താണെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉടൻ വിശദീകരിക്കുന്നു.

ഡമ്മി ഡാറ്റ / മോക്ക് ഡാറ്റ

ഡമ്മി ഡാറ്റ ക്രമരഹിതമായി ജനറേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയാണ് (ഉദാ. ഒരു മോക്ക് ഡാറ്റ ജനറേറ്റർ വഴി).

തൽഫലമായി, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിലുള്ള സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, ബന്ധങ്ങൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട ഡമ്മി ഡാറ്റയിൽ സംരക്ഷിക്കപ്പെടുകയോ പിടിച്ചെടുക്കുകയോ പുനർനിർമ്മിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല. അതിനാൽ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഡമ്മി ഡാറ്റ / മോക്ക് ഡാറ്റയുടെ പ്രാതിനിധ്യം വളരെ കുറവാണ്.

• എപ്പോഴാണ് ഇത് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്: ഡയറക്ട് ഐഡന്റിഫയറുകൾ (PII) മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ഇല്ലാത്തപ്പോൾ (ഇതുവരെ) നിയമങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നതിന് സമയവും ഊർജവും ചെലവഴിക്കാൻ താൽപ്പര്യമില്ല.

ചട്ടം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജനറേറ്റഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ

റൂൾ അധിഷ്‌ഠിത ജനറേറ്റഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്നത് മുൻകൂട്ടി നിർവചിക്കപ്പെട്ട നിയമങ്ങളാൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയാണ്. ഒരു നിശ്ചിത മിനിമം മൂല്യം, പരമാവധി മൂല്യം അല്ലെങ്കിൽ ശരാശരി മൂല്യം എന്നിവയുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ലഭിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു എന്നതാണ് മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ചിരിക്കുന്ന ആ നിയമങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ. റൂൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ജനറേറ്റ് ചെയ്ത സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, ബന്ധങ്ങൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ മുൻകൂട്ടി നിർവചിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

തൽഫലമായി, ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള നിയമങ്ങൾ പോലെ മികച്ചതായിരിക്കും. ഉയർന്ന ഡാറ്റ നിലവാരം സത്ത ആയിരിക്കുമ്പോൾ ഇത് വെല്ലുവിളികൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. ആദ്യം, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യേണ്ട പരിമിതമായ ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾ മാത്രമേ ഒരാൾക്ക് നിർവചിക്കാൻ കഴിയൂ. കൂടാതെ, ഒന്നിലധികം നിയമങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് സാധാരണയായി ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്നതിനും പരസ്പരവിരുദ്ധമായ നിയമങ്ങൾക്കും കാരണമാകും. മാത്രമല്ല, പ്രസക്തമായ എല്ലാ നിയമങ്ങളും നിങ്ങൾ ഒരിക്കലും പൂർണ്ണമായി കവർ ചെയ്യില്ല. കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് പോലും അറിയാത്ത പ്രസക്തമായ നിയമങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം. അവസാനമായി (ഒപ്പം മറക്കരുത്), ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ധാരാളം സമയവും ഊർജവും എടുക്കും, ഇത് കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ഒരു പരിഹാരത്തിന് കാരണമാകും.

• എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം: നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ഇല്ലാത്തപ്പോൾ (ഇതുവരെ)

കൃത്രിമബുദ്ധി (AI) സൃഷ്ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ

പേരിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് പോലെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) സൃഷ്ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) അൽഗോരിതം സൃഷ്ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയാണ്. എല്ലാ സ്വഭാവസവിശേഷതകളും ബന്ധങ്ങളും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പാറ്റേണുകളും പഠിക്കാൻ AI മോഡൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അതിനുശേഷം, ഈ AI അൽഗോരിതത്തിന് പൂർണ്ണമായും പുതിയ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, ബന്ധങ്ങൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ പുനർനിർമ്മിക്കുന്ന വിധത്തിൽ ആ പുതിയ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളെ മാതൃകയാക്കാനും കഴിയും. ഇതിനെയാണ് നമ്മൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ട്വിൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നത്.

സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഇരട്ടകളെ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI മോഡൽ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയെ അനുകരിക്കുന്നു, അത് ഒറിജിനൽ ഡാറ്റയാണെങ്കിൽ അത് ഉപയോഗിക്കാനാകും. ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ, ഡെമോ ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ അനലിറ്റിക്‌സ് ആയി AI ജനറേറ്റുചെയ്‌ത സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗം പോലെയുള്ള യഥാർത്ഥ (സെൻസിറ്റീവ്) ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് AI സൃഷ്‌ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ബദലായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വിവിധ ഉപയോഗ കേസുകൾ ഇത് അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു.

റൂൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജനറേറ്റഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ: നിങ്ങൾ പ്രസക്തമായ നിയമങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനും നിർവചിക്കുന്നതിനും പകരം, AI അൽഗോരിതം നിങ്ങൾക്കായി ഇത് സ്വയമേവ ചെയ്യുന്നു. ഇവിടെ, നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്ന സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, ബന്ധങ്ങൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ മാത്രമല്ല, നിങ്ങൾക്ക് പോലും അറിയാത്ത സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, ബന്ധങ്ങൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവയും പരിരക്ഷിക്കപ്പെടും.

• ഇത് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം: നിങ്ങൾക്ക് (ചിലത്) ഡാറ്റ അനുകരിക്കാനുള്ള ഇൻപുട്ടായി ഉള്ളപ്പോൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്‌മാർട്ട് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ, ഓഗ്‌മെന്റേഷൻ ഫീച്ചറുകൾ എന്നിവയുടെ ആരംഭ പോയിന്റായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ

ഏത് തരത്തിലുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്?

നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തെ ആശ്രയിച്ച്, ഡമ്മി ഡാറ്റ / മോക്ക് ഡാറ്റ, റൂൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ജനറേറ്റഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) സൃഷ്ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്നിവയുടെ സംയോജനം നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടുന്നു. ഏത് തരത്തിലുള്ള സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടതെന്നതിന്റെ ആദ്യ സൂചന ഈ അവലോകനം നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു. സിന്തോ അവയെല്ലാം പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ കേസ് ഞങ്ങളുമായി ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ധരുമായി ബന്ധപ്പെടാൻ മടിക്കേണ്ടതില്ല.