Synthetic data သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ အရင်းအမြစ်များမှ စုဆောင်းခြင်းထက် အတုပြုလုပ်ထားသော ဒေတာကို ရည်ညွှန်းသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ မူရင်းဒေတာကို လူများ (ဖောက်သည်များ၊ လူနာများ စသည်ဖြင့်) နှင့် သင့်အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုတွင် မူလဒေတာကို စုဆောင်းထားသော်လည်း သင်၏အတွင်းပိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအားလုံးမှတစ်ဆင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ကွန်ပျူတာ အယ်လဂိုရီသမ်ဖြင့် ထုတ်ပေးပါသည်။

ထိန်းချုပ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ရန် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ သို့မဟုတ် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာနှင့် ဆင်တူသော ဒေတာများကို ထုတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် အကဲဖြတ်ရန်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအထိခိုက်မခံသောဒေတာအတွက် အခြားရွေးချယ်စရာအဖြစ် အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး စမ်းသပ်ဒေတာ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဆက်ဖတ်ရန်

ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာသည် မူရင်းဒေတာကဲ့သို့ တူညီသောဒေတာအရည်အသွေးကို ရရှိထားကြောင်း အာမခံပြီး မကြာခဏဆိုသလို တိကျသောအသုံးပြုမှုကိစ္စနှင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းများပေါ်တွင်မူတည်ပါသည်။ ဂျင်နရယ်မော်ဒယ်များကဲ့သို့ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန် နည်းလမ်းအချို့သည် မူရင်းဒေတာနှင့် အလွန်ဆင်တူသော ဒေတာကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ အဓိကမေးခွန်း- ဒါကို ဘယ်လိုသရုပ်ပြမလဲ။

ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အရည်အသွေးကို သေချာစေရန် နည်းလမ်းအချို့ရှိပါသည်။

• ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအရည်အသွေးအစီရင်ခံစာမှတစ်ဆင့် ဒေတာအရည်အသွေး တိုင်းတာမှုများ: ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် မူရင်းဒေတာကဲ့သို့ တူညီသောဒေတာအရည်အသွေးကို ရရှိကြောင်းသေချာစေရန်အတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို မူရင်းဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ဒေတာအရည်အသွေး မက်ထရစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာ၏ တူညီမှု၊ တိကျမှုနှင့် ပြီးပြည့်စုံမှုကဲ့သို့သော အရာများကို တိုင်းတာရန် ဤမက်ထရစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Syntho ဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် ဒေတာအရည်အသွေး တိုင်းတာမှုအမျိုးမျိုးဖြင့် ဒေတာအရည်အသွေး အစီရင်ခံစာတစ်ခုပါရှိသည်။.
• ပြင်ပအကဲဖြတ်ခြင်း။: မူရင်းဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအရည်အသွေးသည် အဓိကဖြစ်သောကြောင့်၊ Syntho ၏ ဒေတာအစစ်အမှန်နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် Syntho ၏ ဒေတာအရည်အသွေးကို သရုပ်ပြရန် SAS (ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ စျေးကွက်ခေါင်းဆောင်) ၏ ဒေတာကျွမ်းကျင်သူများနှင့် မကြာသေးမီက ကျွန်ုပ်တို့သည် အကဲဖြတ်မှုတစ်ခု ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။ SAS မှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူ Edwin van Unen သည် Syntho မှ ထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲများကို အမျိုးမျိုးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (AI) အကဲဖြတ်မှုများမှတစ်ဆင့် အကဲဖြတ်ပြီး ရလဒ်များကို မျှဝေခဲ့သည်။ ထိုဗီဒီယို၏ အတိုချုံးကို ဤနေရာတွင် ကြည့်ပါ။.
• ကိုယ်တိုင်စမ်းသပ်ပြီး အကဲဖြတ်ပါ။: ပေါင်းစပ်ဒေတာကို လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာတွင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို စမ်းသပ်အကဲဖြတ်နိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ ဒေတာအရည်အသွေးကို သင်ကိုယ်တိုင် မစမ်းသပ်ရသနည်း။ ဤဖြစ်နိုင်ချေများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများကို ဤနေရာတွင် မေးမြန်းပါ။. 

ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် မူရင်းဒေတာနှင့် 100% ဆင်တူသည်ဟု ဘယ်သောအခါမှ အာမခံနိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးသော်လည်း ၎င်းသည် သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် အသုံးဝင်နိုင်လောက်အောင် နီးစပ်မှုရှိနိုင်သည်ကို သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤသတ်သတ်မှတ်မှတ်အသုံးပြုမှုကိစ္စသည် အဆင့်မြင့်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများပင် ဖြစ်နိုင်သည်။

ဂန္ထဝင် 'အမည်ဝှက်ခြင်း' သည် အမြဲတမ်းအကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်မဟုတ်သောကြောင့်၊

1. ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ် - မင်းအမြဲရှိလိမ့်မယ်။
   ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်။ အဲဒါတွေကို ကျင့်သုံးတယ်။
   ဂန္ထဝင်အမည်ဝှက်နည်းစနစ်များ
   ပိုခက်စေသည်သာမက
   လူတစ်ဦးချင်း ခွဲခြားရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။
2. ဒေတာကို ဖျက်ဆီးခြင်း။ – များများသင်ပါ။
   အမည်ဝှက်ထားပါ၊ ကာကွယ်နိုင်လေ ပိုကောင်းလေပါပဲ။
   သင့်ရဲ့ privacy ကိုသင်ပို
   သင်၏ဒေတာကိုဖျက်ဆီးပါ။ ဒါက ဘာမဟုတ်ပါဘူး။
   ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို သင်အလိုရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
   ပျက်စီးသွားသော data များကို ဆိုးရွားစေမည်ဖြစ်သည်။
   ထိုးထွင်းဥာဏ်။
3. အချိန်ကုန်စေသော - ဒါဟာ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုပါပဲ။
   အချိန်အများကြီးယူရတယ်၊
   ဒီနည်းပညာတွေက ကွဲပြားပါတယ်။
   dataset တစ်ခုနှင့် datatype တစ်ခုစီ။

ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ဤချို့ယွင်းချက်အားလုံးကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်သည်။ ခြားနားချက်က အရမ်းထူးခြားတဲ့အတွက် အဲဒါနဲ့ပတ်သက်တဲ့ ဗီဒီယိုတစ်ခု ဖန်တီးထားပါတယ်။ ဒီမှာ Watch.