सिंथेटिक डेटा जनरेशनसाठी मार्गदर्शक: व्याख्या, प्रकार आणि अनुप्रयोग
हे गुपित नाही की व्यवसायांना उच्च-गुणवत्तेचा डेटा प्राप्त करणे आणि सामायिक करण्यात आव्हानांचा सामना करावा लागतो. सिंथेटिक डेटा निर्मिती हा एक व्यावहारिक उपाय आहे जो गोपनीयतेच्या जोखमीशिवाय किंवा लाल टेपशिवाय मोठे कृत्रिम डेटासेट आणि उच्च-गुणवत्तेचा चाचणी डेटा तयार करण्यात मदत करतो.
सिंथेटिक डेटासेट विविध पद्धती वापरून तयार केले जाऊ शकतात, विविध अनुप्रयोग ऑफर करतात. योग्यरित्या मूल्यमापन केल्यावर, प्रगत अल्गोरिदम वापरून तयार केलेले कृत्रिम डेटासेट संस्थांना त्यांचे विश्लेषण, संशोधन आणि चाचणी वेगवान करण्यात मदत करतात. तर जवळून बघूया.
हा लेख तुम्हाला मुख्य प्रकार, अनामित डेटासेटमधील फरक आणि नियामक बारकावे यासह सिंथेटिक डेटाची ओळख करून देतो. कृत्रिमरित्या व्युत्पन्न केलेला डेटा गंभीर डेटा समस्या कशा सोडवतो आणि काही जोखीम कमी करतो हे तुम्ही शिकाल. आम्ही आमच्या केस स्टडीजमधील उदाहरणांसह उद्योगांमधील त्याच्या अनुप्रयोगांवर देखील चर्चा करू.
अनुक्रमणिका
सिंथेटिक डेटा: व्याख्या आणि बाजार आकडेवारी
कृत्रिम डेटा गोपनीय सामग्री नसलेली कृत्रिमरित्या व्युत्पन्न केलेली माहिती आहे आणि ती वास्तविक डेटासेटला पर्याय म्हणून काम करते. डेटा शास्त्रज्ञ अनेकदा कॉल करतात AI-व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा वास्तविक डेटाची नक्कल करण्याच्या उच्च सांख्यिकीय अचूकतेमुळे सिंथेटिक डेटा ट्विन.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अल्गोरिदम आणि सिम्युलेशन वापरून कृत्रिम डेटासेट तयार केले जातात जे मूळ डेटाचे नमुने आणि परस्परसंबंध राखतात. या डेटामध्ये मजकूर, सारण्या आणि चित्रांचा समावेश असू शकतो. अल्गोरिदम वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती (PII) सह पुनर्स्थित करतात नकली डेटा.
ग्रँड व्ह्यू संशोधन अंदाज ज्यासाठी बाजार जनरेटिव्ह एआय सह सिंथेटिक डेटा जनरेशन 1.63 मध्ये $2022 बिलियन वरून 13.5% च्या CAGR वर 2030 पर्यंत सुमारे $35 बिलियन पर्यंत वाढेल. गार्टनरच्या मते, 60 मध्ये AI साठी वापरलेला 2024% डेटा सिंथेटिक असेल - ते 60 च्या तुलनेत 2021 पट जास्त आहे.
सिंथेटिक डेटा प्लॅटफॉर्म देखील वाढत आहेत. मार्केट स्टेट्सविले अपेक्षित आहे जागतिक सिंथेटिक डेटा प्लॅटफॉर्म मार्केट 218 मध्ये $2022 दशलक्ष वरून 3.7 पर्यंत $2033 अब्ज पर्यंत वाढेल.
कृत्रिम डेटा का वाढत आहे? एक प्रेरक घटक म्हणजे नियामक निरीक्षणापासून स्वातंत्र्य.
गोपनीयता कायदे AI-व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटाचे नियमन करतात का?
अनेक यूएस आणि ईयू डेटा सुरक्षा आणि गोपनीयता ओळखण्यायोग्य वैयक्तिक डेटावर नियम लागू होतात.
पण ते नियम लागू होत नाहीत सिंथेटिक डेटा - सिंथेटिक डेटा सारखाच हाताळला जातो अनामित डेटा. ते इतर कायदेशीर नियमांचे तथाकथित "कोर" बनवतात.
उदाहरणार्थ, जीडीपीआरचे 26 वाचन गोपनीयतेचे संरक्षण नियम केवळ ओळखण्यायोग्य व्यक्तीशी संबंधित असलेल्या डेटावर लागू होतात. जर तुमचा सिंथेटिक डेटा अशा प्रकारे व्युत्पन्न केला गेला असेल की तो ओळखता येण्याजोग्या व्यक्तींकडे शोधला जाऊ शकत नाही, तर तो नियामक निरीक्षणापासून मुक्त आहे. नियामक निरीक्षण बाजूला ठेवून, वास्तविक डेटा वापरण्यात इतर अडथळे आहेत जे सिंथेटिक डेटा तयार करण्यासाठी व्यवसायांना चालना देतात.
वास्तविक डेटा वापरण्याची प्रमुख आव्हाने
बऱ्याच कंपन्यांना संबंधित, उच्च-गुणवत्तेचा डेटा शोधणे आणि वापरणे कठीण असते, विशेषत: एआय अल्गोरिदम प्रशिक्षणासाठी पुरेशा प्रमाणात. जरी त्यांना ते सापडले तरीही, गोपनीयता जोखमी आणि अनुकूलता समस्यांमुळे डेटासेट सामायिक करणे किंवा वापरणे आव्हानात्मक असू शकते. हा विभाग कळीची रूपरेषा देतो सिंथेटिक डेटाला आव्हान देते सोडवू शकतो.
गोपनीयता जोखीम डेटा वापर आणि सामायिकरणात अडथळा आणतात
डेटा सुरक्षा आणि गोपनीयता नियम, जसे की GDPR आणि HIPAA, डेटा सामायिकरण आणि वापरामध्ये नोकरशाही अडथळे आणतात. हेल्थकेअर सारख्या उद्योगांमध्ये, एकाच संस्थेतील विभागांमध्ये PII सामायिक करणे देखील प्रशासनाच्या तपासणीमुळे वेळखाऊ असू शकते. बाह्य घटकांसह डेटा सामायिक करणे अधिक आव्हानात्मक आहे आणि अधिक सुरक्षितता धोके आहेत.
कडून संशोधन फॉर्चून बिझनेस अंतर्दृष्टी सिंथेटिक डेटा पद्धतींचा अवलंब करण्यासाठी प्राथमिक उत्प्रेरक म्हणून वाढत्या गोपनीयतेच्या जोखमींना ओळखते. तुम्ही जितका जास्त डेटा संचयित कराल तितका तुम्हाला गोपनीयतेशी तडजोड होण्याचा धोका आहे. त्यानुसार डेटा उल्लंघन अहवालाची 2023 IBM सुरक्षा किंमत, यूएस मध्ये सरासरी डेटा उल्लंघनाची किंमत $9.48 दशलक्ष होती. जगभरात, सरासरी किंमत $4.45 दशलक्ष होती; 500 पेक्षा कमी कामगार असलेल्या कंपन्या प्रत्येक उल्लंघनासाठी $3.31 दशलक्ष गमावतात. आणि त्यामुळे प्रतिष्ठेचे नुकसान होत नाही.
उच्च-गुणवत्तेचा डेटा शोधण्यात अडचणी
२०१ 2022 चा एक सर्वेक्षण 500 डेटा व्यावसायिकांपैकी 77% अभियंते, विश्लेषक आणि डेटा वैज्ञानिकांना डेटा गुणवत्तेच्या समस्यांना तोंड द्यावे लागले. अहवालानुसार, डेटा गुणवत्तेमुळे कंपनीची आर्थिक कामगिरी आणि उत्पादकता बाधित होते आणि तिच्या सेवांचा सर्वांगीण दृष्टीकोन साध्य करणे अशक्य होते.
त्यांच्या मशीन लर्निंग (ML) मॉडेल्सना योग्यरित्या प्रशिक्षित करण्यासाठी कंपन्यांकडे विशिष्ट लोकसंख्याशास्त्रातील पुरेसा डेटा नसू शकतो. आणि डेटासेटमध्ये अनेकदा विसंगती, अशुद्धता आणि गहाळ मूल्ये असतात. जर तुम्ही तुमच्या AI प्लॅटफॉर्मला प्रशिक्षित करत असाल मशीन शिक्षण मॉडेल लोकसंख्याशास्त्रीय विविधता नसलेल्या निम्न-गुणवत्तेच्या डेटावर, ते चुकीचे, पक्षपाती अंदाज लावेल. त्याचप्रमाणे, अनामित डेटा निर्मितीप्रमाणे, अपरिष्कृत अल्गोरिदम अविश्वसनीय कृत्रिम डेटासेट तयार करू शकतात जे डेटा विश्लेषणाच्या परिणामांवर परिणाम करतात.
सिंथेटिक डेटासह अपसॅम्पलिंग डेटासेटमधील असंतुलन दूर करून डेटा गुणवत्ता वाढवू शकते. हे सुनिश्चित करते की कमी प्रतिनिधित्व केलेल्या वर्गांना अधिक प्रमाणात प्रतिनिधित्व मिळते आणि पूर्वाग्रह कमी होतो. अधिक मजबूत आणि प्रातिनिधिक डेटासेट सुधारित विश्लेषण परिणाम आणि मॉडेल प्रशिक्षण देते.
डेटासेट विसंगतता
विविध उत्पत्तीतून किंवा मल्टी-टेबल डेटाबेसमधून प्राप्त केलेले डेटासेट विसंगतता आणू शकतात, डेटा प्रोसेसिंग आणि विश्लेषणामध्ये गुंतागुंत निर्माण करतात आणि नवकल्पना अडथळा आणतात.
उदाहरणार्थ, हेल्थकेअरमधील डेटा एकत्रीकरणामध्ये इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड (EHR), वेअरेबल, प्रोप्रायटरी सॉफ्टवेअर आणि थर्ड-पार्टी टूल्स यांचा समावेश होतो. प्रत्येक स्रोत वेगळे डेटा स्वरूप आणि माहिती प्रणाली वापरू शकतो, ज्यामुळे डेटा स्वरूप, संरचना किंवा एकात्मता दरम्यान एककांमध्ये असमानता निर्माण होते. सिंथेटिक डेटाचा वापर या आव्हानाला तोंड देऊ शकतो, सुसंगतता सुनिश्चित करतो आणि परवानगी देतो डेटा व्युत्पन्न करा इच्छित स्वरूपात.
अनामिकरण अपुरे आहे
गोपनीयता जोखीम किंवा डेटा गुणवत्ता समस्यांवर मात करण्यासाठी निनावी तंत्रे पुरेसे नाहीत. शिवाय, मास्किंग किंवा आयडेंटिफायर काढून टाकणे सखोल विश्लेषणासाठी आवश्यक तपशील काढून टाकू शकतात मोठ्या डेटासेटमध्ये.
याशिवाय, निनावी डेटा पुन्हा ओळखला जाऊ शकतो आणि व्यक्तींना परत शोधला जाऊ शकतो. दुर्भावनापूर्ण कलाकार वेळ-आधारित नमुने उघड करण्यासाठी प्रगत विश्लेषणे वापरू शकतात जे उशिर नसलेल्या डेटाच्या निनावीपणाशी तडजोड करतात. सिंथेटिक डेटा त्या संदर्भात अनामित डेटापेक्षा श्रेष्ठ आहे.
विपरीत अनामिकरण, सिंथेटिक डेटा विद्यमान डेटासेट बदलत नाही परंतु नवीन डेटा व्युत्पन्न करतो जो ची वैशिष्ट्ये आणि संरचनेसारखा दिसतो कच्ची माहिती, त्याची उपयुक्तता जतन करणे. हा एक पूर्णपणे नवीन डेटासेट आहे ज्यामध्ये कोणतीही वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती नाही.
पण ते त्याहून अधिक सूक्ष्म आहे. अनेक प्रकार आहेत कृत्रिम डेटा निर्मिती पद्धती.
सिंथेटिक डेटा निर्मितीचे प्रकार
सिंथेटिक डेटा निर्मिती आवश्यक डेटाच्या प्रकारावर आधारित प्रक्रिया बदलतात. सिंथेटिक डेटा प्रकारांमध्ये पूर्णपणे AI-व्युत्पन्न, नियम-आधारित आणि मॉक डेटा समाविष्ट असतो — प्रत्येकाची गरज वेगळी असते.
पूर्णपणे AI-व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा
हा प्रकार सिंथेटिक डेटा ML अल्गोरिदम वापरून सुरवातीपासून तयार केले आहे. द मशीन लर्निंग मॉडेल गाड्या चालू आहेत वास्तविक डेटा डेटाची रचना, नमुने आणि संबंधांबद्दल जाणून घेण्यासाठी. जनरेटिव्ह एआय नंतर मूळच्या सांख्यिकीय गुणधर्मांशी जवळून साम्य असलेला नवीन डेटा तयार करण्यासाठी हे ज्ञान वापरते (पुन्हा, ते ओळखण्यायोग्य बनवताना).
हा प्रकार पूर्णपणे सिंथेटिक डेटा AI मॉडेल प्रशिक्षणासाठी उपयुक्त आहे आणि तो वास्तविक डेटा असल्याप्रमाणे वापरला जाण्यासाठी पुरेसा चांगला आहे. हे विशेषतः फायदेशीर आहे जेव्हा तुम्ही कराराच्या गोपनीयता करारामुळे तुमचा डेटासेट शेअर करू शकत नाही. तथापि, सिंथेटिक डेटा व्युत्पन्न करण्यासाठी, आपल्याला प्रारंभ बिंदू म्हणून मोठ्या प्रमाणात मूळ डेटाची आवश्यकता आहे मशीन लर्निंग मॉडेल प्रशिक्षण
सिंथेटिक मॉक डेटा
या सिंथेटिक डेटा प्रकार हा कृत्रिमरित्या तयार केलेल्या डेटाचा संदर्भ देतो जो वास्तविक डेटाच्या संरचनेचे आणि स्वरूपाचे अनुकरण करतो परंतु वास्तविक माहिती प्रतिबिंबित करत नाही. हे विकसकांना हे सुनिश्चित करण्यात मदत करते की त्यांचे अनुप्रयोग अस्सल, खाजगी किंवा न वापरता विविध इनपुट आणि परिस्थिती हाताळू शकतात. संवेदनशील डेटा आणि, सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, वास्तविक-जगातील डेटावर अवलंबून न राहता. ही सराव कार्यक्षमता तपासण्यासाठी आणि सॉफ्टवेअर ऍप्लिकेशन्स नियंत्रित आणि सुरक्षित पद्धतीने परिष्कृत करण्यासाठी आवश्यक आहे.
ते केव्हा वापरायचे: डायरेक्ट आयडेंटिफायर (PII) बदलण्यासाठी किंवा तुमच्याकडे सध्या डेटा नसताना आणि नियम परिभाषित करण्यासाठी वेळ आणि ऊर्जा गुंतवणे पसंत नाही. विकासक सामान्यतः विकासाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात अनुप्रयोगांची कार्यक्षमता आणि स्वरूप यांचे मूल्यांकन करण्यासाठी मॉक डेटा वापरतात, ज्यामुळे त्यांना संभाव्य समस्या किंवा डिझाइन त्रुटी ओळखता येतात.
जरी मॉक डेटामध्ये वास्तविक-जगातील माहितीची सत्यता नसली तरीही, वास्तविक डेटा एकत्रीकरणापूर्वी सिस्टमचे योग्य कार्य आणि व्हिज्युअल प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करण्यासाठी ते एक मौल्यवान साधन आहे.
टीप: सिंथेटिक मस्करी केलेल्या डेटाला अनेकदा 'म्हणून संबोधले जाते.बनावट डेटा,' जरी आम्ही या अटींचा परस्पर बदल करण्याची शिफारस करत नसल्याने ते अर्थांमध्ये भिन्न असू शकतात.
नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा
नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा पूर्वनिर्धारित नियम, मर्यादा आणि तर्कावर आधारित सानुकूलित डेटासेट तयार करण्यासाठी हे एक उपयुक्त साधन आहे. ही पद्धत वापरकर्त्यांना विशिष्ट व्यावसायिक गरजांनुसार डेटा आउटपुट कॉन्फिगर करण्याची परवानगी देऊन, किमान, कमाल आणि सरासरी मूल्ये यांसारखे पॅरामीटर्स समायोजित करून लवचिकता प्रदान करते. पूर्णपणे AI-व्युत्पन्न केलेल्या डेटाच्या उलट, ज्यामध्ये कस्टमायझेशनचा अभाव आहे, नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा वेगळ्या ऑपरेशनल आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी एक अनुकूल उपाय ऑफर करतो. या कृत्रिम डेटा निर्मिती प्रक्रिया विशेषत: चाचणी, विकास आणि विश्लेषणामध्ये उपयुक्त ठरते, जेथे अचूक आणि नियंत्रित डेटा निर्मिती आवश्यक आहे.
प्रत्येक सिंथेटिक डेटा जनरेशन पद्धतीमध्ये भिन्न अनुप्रयोग असतात. सिंथोचे प्लॅटफॉर्म सिंथेटिक डेटा ट्विन्स तयार करून आपल्याकडून थोडेसे किंवा कोणतेही प्रयत्न न करता वेगळे आहे. तुम्हाला सांख्यिकीयदृष्ट्या अचूक माहिती मिळते, उच्च-गुणवत्तेचा कृत्रिम डेटा तुमच्या गरजांसाठी ते अनुपालन ओव्हरहेड मुक्त आहे.
टॅब्युलर सिंथेटिक डेटा
टर्म टॅब्युलर सिंथेटिक डेटा बोलणे कृत्रिम डेटा तयार करणे उपसंच जे वास्तविक जगाची रचना आणि सांख्यिकीय गुणधर्मांची नक्कल करतात सारणीपूर्ण डेटा, जसे की टेबल किंवा स्प्रेडशीटमध्ये संग्रहित केलेला डेटा. या सिंथेटिक डेटा वापरून तयार केले आहे सिंथेटिक डेटा जनरेशन अल्गोरिदम आणि च्या वैशिष्ट्यांची प्रतिकृती तयार करण्यासाठी डिझाइन केलेली तंत्रे स्रोत डेटा गोपनीयतेची खात्री करताना किंवा संवेदनशील डेटा उघड केले जात नाही.
निर्माण करण्याचे तंत्र सारणी सिंथेटिक डेटा सामान्यत: सांख्यिकीय मॉडेलिंगचा समावेश होतो, मशीन शिक्षण मॉडेल, किंवा जनरेटिव्ह मॉडेल्स जसे की जनरेटिव्ह ॲडव्हर्सरियल नेटवर्क (GAN) आणि व्हेरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAEs). या कृत्रिम डेटा निर्मिती साधने मध्ये उपस्थित नमुने, वितरण आणि सहसंबंधांचे विश्लेषण करा वास्तविक डेटासेट आणि नंतर नवीन निर्माण करा डेटा पॉइंट्स की वास्तविक डेटाशी जवळून साम्य पण कोणतीही खरी माहिती नाही.
ठराविक सारणी सिंथेटिक डेटा वापर प्रकरणे गोपनीयतेच्या समस्यांचे निराकरण करणे, डेटाची उपलब्धता वाढवणे आणि डेटा-चालित ऍप्लिकेशन्समध्ये संशोधन आणि नवकल्पना सुलभ करणे समाविष्ट आहे. तथापि, याची खात्री करणे आवश्यक आहे सिंथेटिक डेटा राखण्यासाठी मूळ डेटाचे अंतर्निहित नमुने आणि वितरण अचूकपणे कॅप्चर करते डेटा उपयुक्तता आणि डाउनस्ट्रीम कार्यांसाठी वैधता.
सर्वाधिक लोकप्रिय सिंथेटिक डेटा अनुप्रयोग
कृत्रिमरित्या व्युत्पन्न केलेला डेटा हेल्थकेअर, रिटेल, मॅन्युफॅक्चरिंग, फायनान्स आणि इतर उद्योगांसाठी नाविन्यपूर्ण शक्यता उघडतो. प्राथमिक प्रकरणे वापरा डेटा अपसॅम्पलिंग, विश्लेषण, चाचणी आणि सामायिकरण समाविष्ट करा.
डेटासेट वर्धित करण्यासाठी अपसॅम्पलिंग
अपसॅम्पलिंग म्हणजे स्केलिंग आणि विविधीकरणासाठी लहान डेटासेटमधून मोठे डेटासेट तयार करणे. वास्तविक डेटा दुर्मिळ, असमतोल किंवा अपूर्ण असताना ही पद्धत लागू केली जाते.
काही उदाहरणांचा विचार करा. वित्तीय संस्थांसाठी, विकासक फसवणूक शोध मॉडेल्सची अचूकता सुधारू शकतात. आर्थिक डेटा. त्याचप्रमाणे, विपणन एजन्सी कमी प्रतिनिधित्व केलेल्या गटांशी संबंधित डेटा वाढवण्यासाठी, विभाजन अचूकता वाढवण्यासाठी नमुना घेऊ शकते.
AI-व्युत्पन्न डेटासह प्रगत विश्लेषणे
डेटा मॉडेलिंग, व्यवसाय विश्लेषणे आणि क्लिनिकल संशोधनासाठी कंपन्या AI-व्युत्पन्न उच्च-गुणवत्तेच्या कृत्रिम डेटाचा लाभ घेऊ शकतात. डेटा संश्लेषण वास्तविक डेटासेट मिळवणे एकतर खूप महाग किंवा वेळखाऊ असते तेव्हा एक व्यवहार्य पर्याय असल्याचे सिद्ध होते.
कृत्रिम डेटा संशोधकांना रुग्णाच्या गोपनीयतेशी तडजोड न करता सखोल विश्लेषण करण्यास सक्षम करते. डेटा वैज्ञानिक आणि संशोधक रुग्णांच्या डेटामध्ये प्रवेश मिळवतात, क्लिनिकल परिस्थितींबद्दल माहिती आणि उपचार तपशील, अंतर्दृष्टी प्राप्त करतात जे वास्तविक डेटासह बराच वेळ घेणारे असेल. शिवाय, उत्पादक पुरवठादारांसह मुक्तपणे डेटा सामायिक करू शकतात, कार्यप्रदर्शन चाचणीसाठी अल्गोरिदम तयार करण्यासाठी हाताळलेले GPS आणि स्थान डेटा समाविष्ट करू शकतात किंवा भविष्यसूचक देखभाल वाढवू शकतात.
तथापि, कृत्रिम डेटा मूल्यांकन गंभीर आहे. सिंथो इंजिनचे आउटपुट अंतर्गत गुणवत्ता आश्वासन संघाद्वारे प्रमाणित केले जाते आणि SAS संस्थेचे बाह्य तज्ञ. भविष्यसूचक मॉडेलिंगच्या अभ्यासात, आम्ही चार प्रशिक्षण घेतले मशीन शिक्षण मॉडेल वास्तविक, अनामित आणि सिंथेटिक डेटावर. परिणामांनी दाखवले की आमच्या सिंथेटिक डेटासेटवर प्रशिक्षित केलेल्या मॉडेल्सची अचूकता वास्तविक डेटासेटवर प्रशिक्षित केलेल्या सारखीच होती, तर अनामित डेटाने मॉडेलची उपयुक्तता कमी केली.
बाह्य आणि अंतर्गत डेटा सामायिकरण
सिंथेटिक डेटा संस्थांमध्ये आणि संपूर्ण डेटा सामायिकरण सुलभ करतो. आपण करू शकता सिंथेटिक डेटा वापरा ते गोपनीयतेचे उल्लंघन किंवा नियामक गैर-अनुपालन जोखीम न घेता माहितीची देवाणघेवाण करा. सिंथेटिक डेटाच्या फायद्यांमध्ये प्रवेगक संशोधन परिणाम आणि अधिक प्रभावी सहयोग समाविष्ट आहे.
किरकोळ कंपन्या ग्राहक वर्तन, इन्व्हेंटरी पातळी किंवा इतर प्रमुख मेट्रिक्स प्रतिबिंबित करणारा कृत्रिम डेटा वापरून पुरवठादार किंवा वितरकांसह अंतर्दृष्टी सामायिक करू शकतात. तथापि, ची सर्वोच्च पातळी सुनिश्चित करण्यासाठी डेटा गोपनीयता, संवेदनशील ग्राहक डेटा आणि कॉर्पोरेट गुपिते गोपनीय ठेवली जातात.
सिंथोने 2023 ग्लोबल एसएएस हॅकाथॉन जिंकली जनरेट आणि शेअर करण्याच्या आमच्या क्षमतेसाठी aअचूक सिंथेटिक डेटा प्रभावीपणे आणि जोखीम मुक्त. आम्ही भविष्यसूचक मॉडेल्सची परिणामकारकता दर्शविण्यासाठी विविध रुग्णसंख्या असलेल्या एकाधिक रुग्णालयांसाठी रुग्ण डेटा संश्लेषित केला. एकत्रित सिंथेटिक डेटासेट वापरणे वास्तविक डेटा वापरण्याइतकेच अचूक असल्याचे दर्शविले गेले.
सिंथेटिक चाचणी डेटा
सिंथेटिक चाचणी डेटा कृत्रिमरित्या व्युत्पन्न केलेला डेटा आहे जो अनुकरण करण्यासाठी डिझाइन केलेला आहे डेटा चाचणी सॉफ्टवेअर विकासासाठी वातावरण. गोपनीयतेचे धोके कमी करण्याव्यतिरिक्त, सिंथेटिक चाचणी डेटा विकसकांना वास्तविक सिस्टीमवर परिणाम न करता संभाव्य परिस्थितींच्या श्रेणीमध्ये अनुप्रयोगांचे कार्यप्रदर्शन, सुरक्षितता आणि कार्यक्षमतेचे कठोरपणे मूल्यांकन करण्यास सक्षम करते.
सर्वात मोठ्या डच बँकांपैकी एकासह आमचे सहकार्य दाखवण्यात आले आहे सिंथेटिक डेटा फायदे सॉफ्टवेअर चाचणीसाठी. चाचणी डेटा निर्मिती सिंथो इंजिनच्या सहाय्याने उत्पादनासारखे डेटासेट तयार झाले ज्याने बँकेला सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट आणि बग शोधण्यास गती दिली, ज्यामुळे जलद आणि अधिक सुरक्षित सॉफ्टवेअर रिलीझ होते.
निर्माण करण्याचे तंत्र सारणी सिंथेटिक डेटा सामान्यत: सांख्यिकीय मॉडेलिंगचा समावेश होतो, मशीन शिक्षण मॉडेल, किंवा जनरेटिव्ह मॉडेल्स जसे की जनरेटिव्ह ॲडव्हर्सरियल नेटवर्क (GAN) आणि व्हेरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAEs). या कृत्रिम डेटा निर्मिती साधने मध्ये उपस्थित नमुने, वितरण आणि सहसंबंधांचे विश्लेषण करा वास्तविक डेटासेट आणि नंतर नवीन निर्माण करा डेटा पॉइंट्स की वास्तविक डेटाशी जवळून साम्य पण कोणतीही खरी माहिती नाही.
ठराविक सारणी सिंथेटिक डेटा वापर प्रकरणे गोपनीयतेच्या समस्यांचे निराकरण करणे, डेटाची उपलब्धता वाढवणे आणि डेटा-चालित ऍप्लिकेशन्समध्ये संशोधन आणि नवकल्पना सुलभ करणे समाविष्ट आहे. तथापि, याची खात्री करणे आवश्यक आहे सिंथेटिक डेटा राखण्यासाठी मूळ डेटाचे अंतर्निहित नमुने आणि वितरण अचूकपणे कॅप्चर करते डेटा उपयुक्तता आणि डाउनस्ट्रीम कार्यांसाठी वैधता.
सिंथोचे सिंथेटिक डेटा जनरेशन प्लॅटफॉर्म
Syntho एक स्मार्ट सिंथेटिक डेटा जनरेशन प्लॅटफॉर्म प्रदान करते, संस्थांना बुद्धिमानपणे डेटाला स्पर्धात्मक धारेत रूपांतरित करण्यासाठी सक्षम करते. सर्व सिंथेटिक डेटा निर्मिती पद्धती एका प्लॅटफॉर्ममध्ये प्रदान करून, सिंथो खालील गोष्टींचा समावेश असलेल्या डेटाचा वापर करण्याच्या उद्देशाने संस्थांसाठी सर्वसमावेशक उपाय ऑफर करते:
- AI-व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा जे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या सामर्थ्याने सिंथेटिक डेटामध्ये मूळ डेटाच्या सांख्यिकीय नमुन्यांची नक्कल करते.
- स्मार्ट डी-आयडेंटिफिकेशन संरक्षण करण्यासाठी संवेदनशील डेटा वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहिती (PII) काढून किंवा सुधारित करून.
- Test data management सक्षम करते उत्पादन नसलेल्या वातावरणासाठी प्रतिनिधी चाचणी डेटाची निर्मिती, देखभाल आणि नियंत्रण.
आमचे प्लॅटफॉर्म कोणत्याही क्लाउड किंवा ऑन-प्रिमाइसेस वातावरणात समाकलित होतात. शिवाय, आम्ही नियोजन आणि तैनातीची काळजी घेतो. आमची टीम तुमच्या कर्मचाऱ्यांना वापरण्यासाठी प्रशिक्षण देईल सिंथो इंजिन प्रभावीपणे, आणि आम्ही सतत पोस्ट-डिप्लॉयमेंट समर्थन प्रदान करू.
आपण सिंथोच्या क्षमतेबद्दल अधिक वाचू शकता सिंथेटिक डेटा मध्ये पिढी प्लॅटफॉर्म आमच्या वेबसाइटचा उपाय विभाग.
सिंथेटिक डेटासाठी भविष्यात काय आहे?
जनरेटिव्ह AI सह सिंथेटिक डेटा जनरेशन च्या उच्च व्हॉल्यूम तयार आणि सामायिक करण्यात मदत करते संबंधित डेटा, फॉरमॅट सुसंगतता समस्या, नियामक मर्यादा आणि डेटा उल्लंघनाचा धोका याला बायपास करणे.
निनावीपणाच्या विपरीत, सिंथेटिक डेटा तयार करणे डेटामधील संरचनात्मक संबंध जतन करण्यास अनुमती देते. हे प्रगत विश्लेषण, संशोधन आणि विकास, विविधीकरण आणि चाचणीसाठी कृत्रिम डेटा योग्य बनवते.
सिंथेटिक डेटासेटचा वापर फक्त उद्योगांमध्ये विस्तारेल. कंपन्या तयार आहेत सिंथेटिक डेटा तयार करा, जटिल प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओ सामग्रीपर्यंत त्याची व्याप्ती वाढवणे. कंपन्या वापराचा विस्तार करतील मशीन शिक्षण मॉडेल अधिक प्रगत सिम्युलेशन आणि अनुप्रयोग.
तुम्हाला अधिक व्यावहारिक अनुप्रयोग शिकायचे आहेत सिंथेटिक डेटा? मोकळ्या मनाने डेमो शेड्यूल करा आमची वेबसाइट.
सिंथो बद्दल
सिंथो एक स्मार्ट प्रदान करते कृत्रिम डेटा निर्मिती प्लॅटफॉर्म, फायदा एकाधिक सिंथेटिक डेटा फॉर्म आणि जनरेशन पद्धती, संस्थांना सक्षम बनवून डेटाला स्पर्धात्मक धारेत बुद्धिमानपणे रूपांतरित करण्यासाठी. आमचा AI-व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा मूळ डेटाच्या सांख्यिकीय नमुन्यांची नक्कल करतो, अचूकता, गोपनीयता आणि वेग सुनिश्चित करतो, जसे की SAS सारख्या बाह्य तज्ञांनी मूल्यांकन केले आहे. स्मार्ट डी-आयडेंटिफिकेशन वैशिष्ट्यांसह आणि सातत्यपूर्ण मॅपिंगसह, संदर्भाची अखंडता जतन करताना संवेदनशील माहिती संरक्षित केली जाते. आमचे प्लॅटफॉर्म नियम-आधारित वापर करून, उत्पादन नसलेल्या वातावरणासाठी चाचणी डेटाची निर्मिती, व्यवस्थापन आणि नियंत्रण सक्षम करते कृत्रिम डेटा निर्मिती पद्धती लक्ष्यित परिस्थितींसाठी. याव्यतिरिक्त, वापरकर्ते करू शकतात प्रोग्रॅमॅटिक पद्धतीने सिंथेटिक डेटा तयार करा आणि प्राप्त वास्तववादी चाचणी डेटा सर्वसमावेशक चाचणी आणि विकास परिस्थिती सहजतेने विकसित करण्यासाठी.
लेखक बद्दल
विम कीस जॅन्सेन
सीईओ आणि संस्थापक
सिंथो, एआय-व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटासह डेटा उद्योगात व्यत्यय आणणारा स्केल-अप. Wim Kees ने Syntho सोबत हे सिद्ध केले आहे की तो डेटा अधिक स्मार्ट आणि जलद उपलब्ध करण्यासाठी गोपनीयता-संवेदनशील डेटा अनलॉक करू शकतो जेणेकरून संस्थांना डेटा-चालित नवकल्पना लक्षात येईल. परिणामी, Wim Kees आणि Syntho यांनी प्रतिष्ठित फिलिप्स इनोव्हेशन अवॉर्ड जिंकले, आरोग्यसेवा आणि जीवन विज्ञानातील SAS ग्लोबल हॅकाथॉन जिंकले आणि NVIDIA द्वारे अग्रगण्य जनरेटिव्ह एआय स्केल-अप म्हणून निवडले गेले.