इरॅस्मस MC साठी पुढची मोठी गोष्ट - AI व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा

येथे इरास्मस एमसी, अग्रगण्य रुग्णालयांपैकी एक, सिंथोद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या कृत्रिम डेटाची विनंती करणे शक्य आहे सिंथो इंजिन. अगोदर निर्देश केलेल्या बाबीसंबंधी बोलताना स्मार्ट हेल्थ टेक सेंटर (SHTC) - इरास्मस एमसी गेल्या गुरुवारी 30 मार्च रोजी अधिकृत किक-ऑफ आयोजित केले, ज्यामध्ये रॉबर्ट वीन (संशोधन सूट) आणि विम कीस जॅन्सेन (सिंथो ) प्रश्नांची उत्तरे दिली: 'कृत्रिम डेटा म्हणजे काय?','आपण हे का करतो?'आणि 'हे इरास्मस एमसीमध्ये कसे काम करते?'.

एआय जनरेट सिंथेटिक डेटा म्हणजे काय?

वास्तविक रुग्ण, कर्मचारी आणि अंतर्गत व्यवसाय प्रक्रियांची माहिती मिळवून वास्तविक डेटा गोळा केला जातो. दुसरीकडे, सिंथेटिक डेटा अल्गोरिदमद्वारे व्युत्पन्न केला जातो जो पूर्णपणे नवीन आणि काल्पनिक डेटा पॉइंट तयार करतो, जिथे व्यक्ती यापुढे अस्तित्वात नाहीत.

सिंथेटिक डेटामधील वास्तविक डेटाची वैशिष्ट्ये, नमुने आणि गुणधर्मांची नक्कल करण्यासाठी आणि पुनरुत्पादित करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर हा एक महत्त्वाचा फरक आहे.

निकाल: AI व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा जो वास्तविक डेटाइतकाच अचूक आहे. परिणामी, ते विश्लेषणासाठी देखील वापरले जाऊ शकते - जर ते वास्तविक डेटा असेल.

म्हणूनच सिंथो त्याला "सिंथेटिक डेटा ट्विन" म्हणतो: डेटा आहे यथार्थ-चांगले, परंतु गोपनीयता आव्हानांशिवाय वापरले जाऊ शकते.

आपण हे का करतो?

डेटा अनलॉक करा आणि "डेटा-टू-डेटा" कमी करा

वास्तविक डेटाऐवजी सिंथेटिक डेटा वापरून, आम्ही एक संस्था म्हणून जोखीम मूल्यांकन आणि संबंधित वेळ घेणारी प्रक्रिया कमी करू शकतो. हे आम्हाला अधिक आणि अतिरिक्त डेटासेट अनलॉक करण्यास अनुमती देते. आम्ही हे देखील सुनिश्चित करू शकतो की डेटामध्ये प्रवेश करण्याच्या विनंत्या वेगवान केल्या जाऊ शकतात जेणेकरून आम्ही "डेटा-टू-डेटा" कमी करू शकतो. यासह, Erasmus MC डेटा-चालित नवोपक्रमाला गती देण्यासाठी एक मजबूत पाया तयार करत आहे.

चाचणी उद्देशांसाठी प्रतिनिधी डेटा

अत्याधुनिक तंत्रज्ञान समाधाने वितरीत करण्यासाठी प्रातिनिधिक चाचणी डेटासह चाचणी आणि विकास आवश्यक आहे. उत्पादन डेटावर आधारित सिंथेटिक डेटा ट्विनचा परिणाम डेटामध्ये होतो जो म्हणून वापरला जाऊ शकतो चाचणी डेटा. परिणाम: उत्पादनासारखा डेटा, privacy by design अशा सोल्युशनमध्ये जे सोपे, जलद कार्य करते आणि स्केलेबल आहे. याव्यतिरिक्त, सिंथेटिक डेटाच्या निर्मितीमध्ये जनरेटिव्ह AI चा स्मार्ट वापर करून, डेटासेट वाढवणे आणि अनुकरण करणे देखील शक्य आहे. हे एक उपाय असू शकते, उदाहरणार्थ, जेव्हा अपुरा डेटा असतो (डेटा टंचाई) किंवा जेव्हा तुम्हाला एज केसेसचा नमुना घ्यायचा असेल.

एआय जनरेट केलेल्या सिंथेटिक डेटासह विश्लेषण

कृत्रिम डेटाचे मॉडेल तयार करण्यासाठी AI अशा प्रकारे लागू केले जाते की सांख्यिकीय नमुने, नातेसंबंध आणि वैशिष्ट्ये अशा प्रकारे संरक्षित केली जातात की ते करू शकतात. अगदी विश्लेषणासाठी वापरला जाऊ शकतो. विशेषत: मॉडेल्सच्या विकासाच्या टप्प्यात, आम्ही सिंथेटिक डेटाच्या वापरास प्राधान्य देऊ आणि डेटाच्या वापरकर्त्यांना नेहमी आव्हान देऊ: "जेव्हा तुम्ही सिंथेटिक डेटा देखील वापरू शकता तेव्हा वास्तविक डेटा का वापरा"?

इरास्मस एमसी येथे हे कसे कार्य करते?

तुम्हाला सिंथेटिक डेटासेट वापरायचा आहे का? किंवा तुम्हाला शक्यतांबद्दल अधिक माहिती मिळवायची आहे का? कृपया संपर्क साधा इरास्मस एमसीचे संशोधन सूट.

AI व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटामध्ये स्वारस्य आहे आणि तुम्हाला शक्यतांमध्ये खोलवर जायचे आहे का? आमच्या तज्ञांशी संपर्क साधा or डेमोची विनंती करा.