Synthetic Data Generation အတွက် လမ်းညွှန်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ အမျိုးအစားများနှင့် အသုံးချမှုများ
အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာများ ရယူခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းတွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရသည့် လျှို့ဝှက်ချက်မဟုတ်ပါ။ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များ သို့မဟုတ် ကြိုးနီတိပ်များမပါဘဲ ကြီးမားသောအတုဒေတာအတွဲများနှင့် အရည်အသွေးမြင့် စမ်းသပ်ဒေတာများကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် ကူညီပေးသည့် လက်တွေ့ကျသောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် ဖန်တီးနိုင်ပြီး အမျိုးမျိုးသော အပလီကေးရှင်းများကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။ မှန်ကန်စွာ အကဲဖြတ်သည့်အခါ၊ အဆင့်မြင့် algorithms များကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲများသည် အဖွဲ့အစည်းများ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ သုတေသနနှင့် စမ်းသပ်မှုများကို အရှိန်မြှင့်ရန် ကူညီပေးသည်။ ဒီတော့ အနီးကပ် လေ့လာကြည့်ရအောင်။
ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အား အဓိကအမျိုးအစားများ၊ အမည်ဝှက်ထားခြင်းမရှိသော ဒေတာအတွဲများနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းပိုင်းခြားနားချက်များအပါအဝင် ပေါင်းစပ်ဒေတာများနှင့် မိတ်ဆက်ပေးထားသည်။ အတုပြုလုပ်ဖန်တီးထားသော ဒေတာသည် အရေးကြီးသောဒေတာပြဿနာများကို မည်သို့ဖြေရှင်းပေးကြောင်းနှင့် အချို့သောအန္တရာယ်များကို လျှော့ချနိုင်ပုံကို သင်လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများမှ နမူနာများဖြင့် ပါ၀င်သော စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် ၎င်း၏ အသုံးချမှုများကိုလည်း ဆွေးနွေးပါမည်။
မာတိကာ
ပေါင်းစပ်ဒေတာ- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် စျေးကွက်စာရင်းအင်းများ
Synthetic data များ လျှို့ဝှက်အကြောင်းအရာများမပါသော အချက်အလက်များကို အတုပြုလုပ်၍ ဖန်တီးထားခြင်းဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အစစ်အမှန်ဒေတာအတွဲများအတွက် အစားထိုးတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ Data သိပ္ပံပညာရှင်များ မကြာခဏ ခေါ်ဝေါ်ကြသည်။ AI မှ ဖန်တီးထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာ အချက်အလက်အစစ်အမှန်များကိုတုပရာတွင် ၎င်း၏မြင့်မားသော ကိန်းဂဏန်းတိကျမှုကြောင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာအမွှာဖြစ်သည်။
အတုပြုလုပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို မူရင်းဒေတာ၏ ပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ထိန်းသိမ်းထားသည့် ဥာဏ်ရည်တု (AI) အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် သရုပ်ဖော်မှုများကို အသုံးပြု၍ ဖန်တီးထားသည်။ ဤဒေတာတွင် စာသား၊ ဇယားများနှင့် ရုပ်ပုံများ ပါဝင်နိုင်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော အချက်အလက် (PII) ဖြင့် အစားထိုးသည်။ အတုအယောင်ဒေတာ.
Grand View သုတေသနခန့်မှန်းချက် စျေးကွက်အတွက် Generative AI ဖြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း။ 1.63 ခုနှစ်တွင် $2022 billion မှ 13.5 ခုနှစ်တွင် $2030 billion ဝန်းကျင်သို့ CAGR 35% ဖြင့် တိုးတက်လာမည်ဖြစ်ပါသည်။ Gartner ၏ အဆိုအရ၊ 60 တွင် AI အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာ 2024% သည် ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်လိမ့်မည်။ - ဒါဟာ 60 မှာထက် အဆ 2021 ပိုပါတယ်။
Synthetic ဒေတာပလပ်ဖောင်းများလည်း မြင့်တက်လာသည်။ Market Statesville မျှော်လင့်ထားသည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပေါင်းစပ်ဒေတာပလပ်ဖောင်းစျေးကွက်သည် 218 ခုနှစ်တွင် $2022 million မှ 3.7 ခုနှစ်တွင် $2033 billion သို့ ကြီးထွားလာမည်ဖြစ်သည်။
အတုအယောင် data တွေ ဘာကြောင့် တိုးလာတာလဲ။ မောင်းနှင်ရသည့် အချက်တစ်ခုမှာ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း ကြီးကြပ်မှုမှ ကင်းဝေးခြင်း ဖြစ်သည်။
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများသည် AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်အချက်အလက်များကို ထိန်းညှိပေးပါသလား။
US နဲ့ EU တွေလည်းပါတယ်။ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေး စည်းမျဉ်းများသည် သတ်မှတ်နိုင်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်များနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။
ဒါပေမယ့် အဲဒီစည်းမျဉ်းတွေက အကျုံးမဝင်ပါဘူး။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ - ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အလားတူလုပ်ဆောင်သည်။ အမည်မသိဒေတာ။ ၎င်းတို့သည် အခြားတရားဥပဒေစည်းမျဉ်းများ၏ “အဓိက” ဟုခေါ်သည်။
ဥပမာ, GDPR ၏ ကောက်နှုတ်ချက် ၂၆ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ကာကွယ်ရေး စည်းမျဉ်းများသည် သတ်မှတ်ထားသော ပုဂ္ဂိုလ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဒေတာများနှင့်သာ သက်ဆိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။ အကယ်၍ သင်၏ ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို ခွဲခြားသိနိုင်သော ပုဂ္ဂိုလ်များထံ ပြန်လည်ခြေရာခံ၍ မရနိုင်သော ပေါင်းစပ်ထုတ်လုပ်လိုက်ပါက၊ ၎င်းသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း ကြီးကြပ်မှုမှ ကင်းလွတ်မည်ဖြစ်သည်။ စည်းမျဥ်းကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုအပြင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို တွန်းအားပေးသည့် အစစ်အမှန်ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် အခြားအတားအဆီးများရှိပါသည်။
ဒေတာအစစ်အမှန်ကို အသုံးပြုရာတွင် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများ
ကုမ္ပဏီများစွာသည် သက်ဆိုင်ရာ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာများကို ရှာဖွေအသုံးပြုရာတွင် အထူးသဖြင့် AI အယ်လဂိုရီသမ် လေ့ကျင့်မှုအတွက် လုံလောက်သောပမာဏဖြင့် ရှာဖွေရာတွင် ခက်ခဲနေပါသည်။ ၎င်းကိုတွေ့သောအခါတွင်ပင်၊ ဒေတာအတွဲများကို မျှဝေခြင်း သို့မဟုတ် အသုံးချခြင်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှုပြဿနာများကြောင့် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအပိုင်းသည် သော့ကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြထားသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို စိန်ခေါ်သည်။ ဖြေရှင်းနိုင်ပါတယ်။
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များသည် ဒေတာအသုံးပြုမှုနှင့် မျှဝေခြင်းကို အဟန့်အတားဖြစ်စေသည်။
GDPR နှင့် HIPAA ကဲ့သို့သော ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများသည် ဒေတာမျှဝေခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် ဗျူရိုကရေစီအတားအဆီးများကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများတွင်၊ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုတည်းရှိဌာနများအကြား PII ကိုမျှဝေခြင်းသည် အုပ်ချုပ်မှုစစ်ဆေးမှုများကြောင့် အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် ဒေတာမျှဝေခြင်းသည် ပို၍ပင် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်ပြီး လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များကို ပိုမိုသယ်ဆောင်လာပါသည်။
ကနေသုတေသန Fortune စီးပွားရေးထိုးထွင်းသိမြင်ခြင်း ပေါင်းစပ်ဒေတာအလေ့အကျင့်များကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းအတွက် ပင်မဓာတ်ကူပစ္စည်းအဖြစ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များ မြင့်တက်လာခြင်းကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ဒေတာများများ သိမ်းဆည်းလေ၊ privacy ကို ထိခိုက်နိုင်လေလေဖြစ်သည်။ အရ ဒေတာချိုးဖောက်မှုအစီရင်ခံစာ၏ 2023 IBM လုံခြုံရေးကုန်ကျစရိတ်US တွင် ပျမ်းမျှဒေတာပေါက်ကြားမှုကုန်ကျစရိတ်မှာ $9.48 သန်းဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ပျမ်းမျှကုန်ကျစရိတ်မှာ ဒေါ်လာ 4.45 သန်းဖြစ်သည်။ အလုပ်သမား ၅၀၀ အောက်ရှိသော ကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်ဖျက်မှုတစ်ခုလျှင် ဒေါ်လာ ၃.၃၁ သန်း ဆုံးရှုံးခဲ့သည်။ ပြီးတော့ အဲဒါက ဂုဏ်သိက္ခာပိုင်းဆိုင်ရာ ထိခိုက်မှုတွေအတွက် ထည့်မတွက်ပါဘူး။
အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာရှာဖွေရန် ခက်ခဲခြင်း။
တစ် ဦး က 2022 စစ်တမ်း ဒေတာပညာရှင် ၅၀၀ မှ အင်ဂျင်နီယာများ၊ လေ့လာသုံးသပ်သူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏ 500% သည် ဒေတာအရည်အသွေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများနှင့် ရင်ဆိုင်နေကြရကြောင်း ဒေတာကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များက ထုတ်ဖော်ပြောကြားခဲ့သည်။ အစီရင်ခံစာအရ၊ ဒေတာအရည်အသွေးသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ဘဏ္ဍာရေးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို အဟန့်အတားဖြစ်စေပြီး ၎င်း၏ဝန်ဆောင်မှုများကို လုံး၀အမြင်ကိုရရှိရန် ခက်ခဲစေသည်။
ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များကို ကောင်းစွာလေ့ကျင့်ရန် တိကျသော လူဦးရေစာရင်းမှ ဒေတာအလုံအလောက် ချို့တဲ့နိုင်သည်။ ပြီးတော့ ဒေတာအတွဲတွေမှာ ကွဲလွဲမှုတွေ၊ မှားယွင်းမှုတွေနဲ့ ပျောက်ဆုံးနေတဲ့ တန်ဖိုးတွေ မကြာခဏ ပါရှိပါတယ်။ မင်းရဲ့ AI ပလပ်ဖောင်းတွေနဲ့ လေ့ကျင့်ရင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ လူဦးရေပုံသဏ္ဍာန် ကွဲပြားမှုမရှိသော အရည်အသွေးနိမ့် ဒေတာများတွင် ၎င်းသည် မှန်ကန်မှုမရှိသော၊ ဘက်လိုက်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်လိမ့်မည်။ အလားတူပင်၊ အမည်မသိဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ မွမ်းမံထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်ကို ထိခိုက်စေသည့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောအတုအယောင်ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာကို နမူနာယူခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွဲများတွင် မညီမျှမှုများကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ယင်းက ကိုယ်စားပြုမှုနည်းသောအတန်းများသည် အချိုးကျကိုယ်စားပြုမှုကို ပိုမိုရရှိစေပြီး ဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချပေးကြောင်း သေချာစေသည်။ ပိုမိုခိုင်မာပြီး ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအတွဲသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များနှင့် စံပြလေ့ကျင့်မှုကို ပေးသည်။
ဒေတာအတွဲများ ကိုက်ညီမှုမရှိပါ။
အမျိုးမျိုးသော ဇစ်မြစ်များမှ ရင်းမြစ် သို့မဟုတ် ဇယားပေါင်းများစွာ ဒေတာဘေ့စ်များအတွင်းမှ ဒေတာအတွဲများသည် လိုက်ဖက်ညီမှုမရှိခြင်းကို မိတ်ဆက်နိုင်ပြီး ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတွင် ရှုပ်ထွေးမှုများကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို ဟန့်တားနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ဒေတာပေါင်းစည်းမှုတွင် အီလက်ထရွန်းနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ (EHRs)၊ ဝတ်ဆင်နိုင်သောပစ္စည်းများ၊ တစ်ဦးတည်းပိုင်ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ပြင်ပကုမ္ပဏီကိရိယာများ ပါဝင်သည်။ ရင်းမြစ်တစ်ခုစီသည် ပေါင်းစည်းမှုအတွင်း ဒေတာဖော်မတ်များ၊ ဖွဲ့စည်းပုံများ၊ သို့မဟုတ် ယူနစ်များတွင် ကွဲလွဲမှုဖြစ်စေသော ကွဲပြားသောဒေတာဖော်မတ်များနှင့် သတင်းအချက်အလက်စနစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုအသုံးပြုခြင်းသည် လိုက်ဖက်ညီမှုရှိစေရန်နှင့် ခွင့်ပြုပေးခြင်းဖြင့် ဤစိန်ခေါ်မှုကို ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ data ကို generate လိုချင်သောပုံစံ။
အမည်ဝှက်ထားခြင်းသည် မလုံလောက်ပါ။
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များ သို့မဟုတ် ဒေတာအရည်အသွေးပြဿနာများကို ကျော်လွှားရန် လျှို့ဝှက်အမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများသည် မလုံလောက်ပါ။ ထိုမှတပါး၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို ဖုံးကွယ်ထားခြင်း သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားခြင်းသည် နက်ရှိုင်းသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် လိုအပ်သော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင်။
ထို့အပြင်၊ အမည်မဖော်လိုသည့် အချက်အလက်များကို ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ပြီး တစ်ဦးချင်းထံ ပြန်လည်ခြေရာခံနိုင်သည်။ မနာလိုသော သရုပ်ဆောင်များသည် အမည်ဝှက်ထားပုံရသော ဒေတာများ၏ အမည်ဝှက်ကို ထိခိုက်စေမည့် အချိန်အခြေခံပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရန် အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Synthetic data သည် ထိုကိစ္စတွင် အမည်ဝှက်ထားသော ဒေတာထက် သာလွန်သည်။
မတူဘဲ အမည်ဝှက်ထားခြင်း၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာ ရှိပြီးသားဒေတာအတွဲများကို မပြောင်းလဲသော်လည်း ၎င်း၏ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်ဆင်တူသည့် ဒေတာအသစ်ကို ထုတ်ပေးပါသည်။ အချက်အလက်အကြမ်း၎င်း၏အသုံးဝင်မှုကိုထိန်းသိမ်းပါ။ ၎င်းသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော အချက်အလက်မပါဝင်သည့် ဒေတာအစုံအသစ်ဖြစ်သည်။
ဒါပေမယ့် အဲဒါထက် ပိုပြီးတော့ သပ်ရပ်ပါတယ်။ အမျိုးအစားများစွာရှိပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရေးနည်းလမ်းများ.
ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းအမျိုးအစားများ
ပေါင်းစပ်ဒေတာဖန်တီးမှု လုပ်ငန်းစဉ်များသည် လိုအပ်သော အချက်အလက်အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာအမျိုးအစားများတွင် အပြည့်အဝ AI မှထုတ်လုပ်ထားသော၊ စည်းမျဉ်းအခြေခံနှင့် အတုအယောင်ဒေတာများပါဝင်သည် — တစ်ခုစီတွင် မတူညီသောလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။
အပြည့်အ၀ AI-ထုတ်ပေးသော ပေါင်းစပ်ဒေတာ
ဒီအမျိုးအစား ပေါင်းစပ်ဒေတာ ML algorithms ကို အသုံးပြု၍ အစမှ တည်ဆောက်ထားသည်။ ဟိ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ် ရထားများပေါ်မည်။ အချက်အလက်အမှန် ဒေတာ၏ဖွဲ့စည်းပုံ၊ ပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးအကြောင်း လေ့လာရန်။ ထို့နောက် Generative AI သည် မူလစာရင်းအင်းဂုဏ်သတ္တိများနှင့် အနီးစပ်ဆုံးတူသော ဒေတာအသစ်များထုတ်ပေးရန် (တစ်ဖန်၎င်းကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန်) လုပ်ဆောင်သည်။
ဒီအမျိုးအစား အပြည့်အဝပေါင်းစပ်ဒေတာ AI မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် အသုံးဝင်ပြီး ၎င်းသည် အချက်အလက်အစစ်အမှန်ကဲ့သို့ အသုံးပြုရန် လုံလောက်ပါသည်။ စာချုပ်ပါ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သဘောတူညီချက်များကြောင့် သင်၏ဒေတာအတွဲများကို မမျှဝေနိုင်သည့်အခါ အထူးသဖြင့် အကျိုးရှိပါသည်။ သို့သော်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ရန်၊ မူလဒေတာအတွက် အစမှတ်အဖြစ် သိသာထင်ရှားသောပမာဏများစွာလိုအပ်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ် လေ့ကျင့်ရေး။
Synthetic အတုအယောင်ဒေတာ
ဤ ပေါင်းစပ်ဒေတာ အမျိုးအစားသည် အစစ်အမှန်ဒေတာ၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖော်မတ်ကိုတုပသည့် အတုပြုလုပ်ဖန်တီးထားသောဒေတာကို ရည်ညွှန်းသော်လည်း အမှန်တကယ်အချက်အလက်များကို ထင်ဟပ်ခြင်းမရှိပါ။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စစ်မှန်သော၊ သီးသန့် သို့မဟုတ် အသုံးမပြုဘဲ ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးသော ထည့်သွင်းမှုများနှင့် အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ကြောင်း သေချာစေရန် ကူညီပေးသည်။ အထိခိုက်မခံတဲ့ဒေတာ နှင့် အရေးကြီးဆုံးမှာ၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို အားမကိုးဘဲ၊ ဤအလေ့အကျင့်သည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအပလီကေးရှင်းများကို ထိန်းချုပ်ပြီး လုံခြုံသောပုံစံဖြင့် သန့်စင်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
၎င်းကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်- တိုက်ရိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများ (PII) ကို အစားထိုးရန် သို့မဟုတ် လက်ရှိတွင် ဒေတာချို့တဲ့နေချိန်တွင် စည်းမျဉ်းများသတ်မှတ်ရာတွင် အချိန်နှင့် စွမ်းအင်ကို ရင်းနှီးမြုပ်နှံခြင်းမပြုလိုပါ။ Developer များသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အစောပိုင်းအဆင့်များအတွင်း အပလီကေးရှင်းများ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် အသွင်အပြင်ကို အကဲဖြတ်ရန် အတုအယောင်ဒေတာကို အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး ၎င်းတို့အား ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများ သို့မဟုတ် ဒီဇိုင်းချို့ယွင်းချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
အတုအယောင်ဒေတာသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ အချက်အလက်များ၏ စစ်မှန်မှုမရှိသော်လည်း၊ ၎င်းသည် အမှန်တကယ်ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်းမပြုမီ စနစ်များ၏ သင့်လျော်သောလုပ်ဆောင်မှုနှင့် အမြင်အာရုံကိုယ်စားပြုမှုကို သေချာစေရန်အတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေသေးသည်။
မှတ်ချက်- Synthetic mocked data ကို 'ဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းသည်။အချက်အလက်အတု၊'ဤအသုံးအနှုန်းများသည် အဓိပ္ပါယ်ကွဲလွဲနိုင်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအသုံးအနှုန်းများကို အပြန်အလှန်အသုံးပြုရန် အကြံပြုထားခြင်းမရှိပါ။
စည်းမျဥ်းအခြေပြု ပေါင်းစပ်ဒေတာ
စည်းမျဥ်းအခြေပြု ပေါင်းစပ်ဒေတာ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများ၊ ကန့်သတ်ချက်များ နှင့် ယုတ္တိဗေဒတို့အပေါ် အခြေခံ၍ စိတ်ကြိုက်ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အသုံးပြုသူများအား သီးခြားလုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များနှင့်အညီ ဒေတာအထွက်ကို စီစဉ်သတ်မှတ်ခြင်း၊ အနိမ့်ဆုံး၊ အများဆုံးနှင့် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးများကဲ့သို့သော ကန့်သတ်ချက်များကို ချိန်ညှိနိုင်စေခြင်းဖြင့် ပျော့ပြောင်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှု ကင်းမဲ့သည့် AI-ထုတ်ပေးသည့် အချက်အလက် အပြည့်အဝနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ စည်းမျဉ်းအခြေခံ ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာသည် ကွဲပြားသော လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုအတွက် အံဝင်ခွင်ကျရှိသော ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဒီ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ် တိကျပြီး ထိန်းချုပ်ထားသော ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စမ်းသပ်မှု၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့တွင် အထူးအသုံးဝင်ကြောင်း သက်သေပြပါသည်။
ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းနည်းလမ်းတစ်ခုစီတွင် မတူညီသောအသုံးချပရိုဂရမ်များရှိသည်။ Syntho ၏ပလပ်ဖောင်းသည် သင့်ဘက်မှ အားစိုက်ထုတ်မှုအနည်းငယ်ဖြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာအမွှာများကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ထင်ရှားသည်။ ကိန်းဂဏန်းတွေ တိကျတယ်၊ အရည်အသွေးမြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာ သင့်လိုအပ်ချက်များအတွက် လိုက်နာမှု ကင်းမဲ့သည်။
Tabular Synthetic ဒေတာ
ဝေါဟာရ tabular synthetic ဒေတာ ရည်ညွှန်း အတုဒေတာဖန်တီးခြင်း။ လက်တွေ့ကမ္ဘာ၏ ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ကိန်းဂဏန်းဂုဏ်သတ္တိများကို အတုယူသည့် အစုခွဲများ tabular ဒေတာဇယားများ သို့မဟုတ် စာရင်းဇယားများတွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာကဲ့သို့သော၊ ဒီ ပေါင်းစပ်ဒေတာ အသုံးပြု၍ ဖန်တီးထားသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရေး algorithms နှင့် ပုံတူကူးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော နည်းစနစ်များ အရင်းအမြစ်ဒေတာ သေချာအောင် လျှို့ဝှက်ထားစဉ် သို့မဟုတ် အထိခိုက်မခံတဲ့ဒေတာ မဖော်ပြပါ။
ထုတ်လုပ်ရန်နည်းပညာများ ဇယား ပေါင်းစပ်ဒေတာ ပုံမှန်အားဖြင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်လ်များ ပါဝင်ခြင်း၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၊ သို့မဟုတ် မျိုးဆက်ဆန့်ကျင်ဘက် ကွန်ရက်များ (GANs) နှင့် ပုံစံကွဲ အော်တိုကုဒ်များ (VAEs) ကဲ့သို့သော မျိုးဆက်သစ် မော်ဒယ်များ။ ဒါတွေ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရေးကိရိယာများ တွင်ပါရှိသော ပုံစံများ၊ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ဆက်နွယ်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။ ဒေတာအတွဲအစစ် ပြီးမှ အသစ်ထုတ်လုပ်ပါ။ ဒေတာအချက်များ ထို အစစ်အမှန်ဒေတာနှင့် အနီးစပ်ဆုံးတူသည်။ ဒါပေမယ့် တကယ့်အချက်အလက်တွေ မပါဝင်ပါဘူး။
ရိုးရိုးဇယား synthetic data တွေကို သုံးပါတယ်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ဖြေရှင်းခြင်း၊ ဒေတာရရှိနိုင်မှု တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် အက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် သုတေသနနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဒါပေမယ့် သေချာအောင်လုပ်ဖို့က မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါတယ်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ မူလဒေတာ၏ အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဖြန့်ဝေမှုများကို တိကျစွာထိန်းသိမ်းထားရန် ဒေတာ utility နှင့် ရေအောက်ပိုင်း လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တရားဝင်မှု။
လူသုံးအများဆုံး ပေါင်းစပ်ဒေတာအသုံးချပရိုဂရမ်များ
အတုပြုလုပ်ထားသော ဒေတာသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ လက်လီ၊ ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်း၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်နိုင်ချေကို ဖွင့်ပေးသည်။ မူလတန်း ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကိုသုံးပါ ဒေတာကို နမူနာယူခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
ဒေတာအတွဲများကို မြှင့်တင်ရန် နမူနာယူပါ။
Upsampling ဆိုသည်မှာ အရွယ်အစား ချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် ကွဲပြားခြင်းအတွက် သေးငယ်သော ဒေတာအတွဲများထံမှ ပိုကြီးသော ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာအစစ်အမှန်ရှားပါးခြင်း၊ မညီမျှခြင်း သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသည့်အခါ ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါသည်။
ဥပမာအနည်းငယ်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းများအတွက်၊ developer များသည် ရှားပါးသောလေ့လာတွေ့ရှိချက်များနှင့် လှုပ်ရှားမှုပုံစံများကို နမူနာယူခြင်းဖြင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းပုံစံများ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည် ငွေကြေးဒေတာ. အလားတူ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအေဂျင်စီတစ်ခုသည် ကိုယ်စားပြုမှုနည်းပါးသောအဖွဲ့များနှင့် ပတ်သက်သည့် ဒေတာကို တိုးမြှင့်ရန်၊ ခွဲခြမ်းခွဲခြင်းဆိုင်ရာ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
AI မှထုတ်ပေးသောဒေတာဖြင့်အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာပုံစံပြခြင်း၊ လုပ်ငန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် လက်တွေ့သုတေသနအတွက် AI မှထုတ်လုပ်ထားသော အရည်အသွေးမြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။ အစစ်အမှန်ဒေတာအစုံများကို ရယူခြင်းသည် အလွန်စျေးကြီးသည် သို့မဟုတ် အချိန်ကုန်သည့်အခါတွင် အလားအလာရှိသော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုအဖြစ် သက်သေပြပါသည်။
Synthetic data များ လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို အလျှော့မပေးဘဲ နက်ရှိုင်းသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပြုလုပ်ရန် သုတေသီများအား အခွင့်အာဏာပေးသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ သုတေသီများသည် လူနာဒေတာများ၊ ဆေးခန်းအခြေအနေများနှင့် ကုသရေးအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ရယူသုံးစွဲနိုင်ကာ အစစ်အမှန်အချက်အလက်များဖြင့် အချိန်ပိုကုန်စေမည့် ထိုးထွင်းအမြင်များကို ရယူနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ထုတ်လုပ်သူများသည် စွမ်းဆောင်ရည်စမ်းသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထိန်းသိမ်းမှုများကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ကြိုးကိုင်ထားသော GPS နှင့် တည်နေရာဒေတာတို့ကို ပေါင်းစပ်ထုတ်လုပ်သူများနှင့် ဒေတာကို လွတ်လပ်စွာမျှဝေနိုင်သည်။
သို့သော် ပေါင်းစပ်ဒေတာအကဲဖြတ်ခြင်း။ အရေးကြီးသည်။ Syntho Engine ၏ output ကို အတွင်းပိုင်း အရည်အသွေး အာမခံအဖွဲ့နှင့် အတည်ပြုထားသည်။ SAS Institute မှ ပြင်ပပညာရှင်များ၊. ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ကျွန်ုပ်တို့ လေးဦးကို လေ့ကျင့်ပေးခဲ့သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ အစစ်အမှန်၊ အမည်မသိ၊ နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော အချက်အလက်ပေါ်တွင်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များသည် ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည့် စစ်မှန်သော ဒေတာအတွဲများနှင့် တူညီသော တိကျမှုအဆင့်ရှိကြောင်း ရလဒ်များက ပြသခဲ့ပြီး မော်ဒယ်များ၏ အသုံးဝင်မှုကို လျော့နည်းစေကြောင်း ရလဒ်များက ပြသခဲ့သည်။
ပြင်ပနှင့်အတွင်းပိုင်းဒေတာမျှဝေခြင်း။
Synthetic data သည် အဖွဲ့အစည်းအတွင်း နှင့် အဖွဲ့အစည်းအနှံ့ ဒေတာမျှဝေခြင်းကို ရိုးရှင်းစေသည်။ သင်လုပ်နိုင်သည် synthetic data ကိုသုံးပါ။ သို့ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုများ သို့မဟုတ် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို မလိုက်နာခြင်းမှ အန္တရာယ်မရှိဘဲ သတင်းအချက်အလက်ဖလှယ်ပါ။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများတွင် အရှိန်မြှင့်သုတေသနရလဒ်များနှင့် ပိုမိုထိရောက်သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတို့ ပါဝင်သည်။
လက်လီကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်အပြုအမူ၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းအဆင့်များ သို့မဟုတ် အခြားသော့ချက်မက်ထရစ်များကို ထင်ဟပ်စေသည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ပေးသွင်းသူများ သို့မဟုတ် ဖြန့်ဖြူးသူများထံ ထိုးထွင်းအမြင်များကို မျှဝေနိုင်ပါသည်။ သို့သော် အမြင့်ဆုံးအဆင့်ကို သေချာစေရန် ဒေတာ privacy ကိုထိလွယ်ရှလွယ်သော ဖောက်သည်ဒေတာနှင့် ကော်ပိုရိတ်လျှို့ဝှက်ချက်များကို လျှို့ဝှက်ထားသည်။
Syntho သည် 2023 Global SAS Hackathon ကို ရရှိခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖန်တီးနိုင်မှုနှင့် မျှဝေနိုင်စွမ်းအတွက် aတိကျသောပေါင်းစပ်ဒေတာ ထိထိရောက်ရောက်နှင့် အန္တရာယ်ကင်းသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများ၏ ထိရောက်မှုကိုပြသရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသောလူနာဦးရေဖြင့် ဆေးရုံများစွာအတွက် လူနာဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။ ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ် ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ဒေတာအစစ်အမှန်ကို အသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့ တိကျကြောင်း ပြသခဲ့သည်။
Synthetic စမ်းသပ်မှုဒေတာ
Synthetic test data သည် အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဒေတာအတုဖြစ်သည်။ ဒေတာစမ်းသပ်ခြင်း။ ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပတ်ဝန်းကျင်များ။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များကို လျှော့ချပေးသည့်အပြင်၊ ပေါင်းစပ်စမ်းသပ်မှုဒေတာသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား အက်ပ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ လုံခြုံရေးနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို စစ်မှန်သောစနစ်အား မထိခိုက်စေဘဲ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် အကဲဖြတ်နိုင်စေပါသည်။
အကြီးဆုံး ဒတ်ခ်ျဘဏ်များထဲမှ တစ်ခုနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း ဟန်ပြ ပေါင်းစပ်ဒေတာအကျိုးကျေးဇူးများ ဆော့ဖ်ဝဲစမ်းသပ်ခြင်းအတွက်။ ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းကို စမ်းသပ်ပါ။ Syntho Engine ဖြင့် ဘဏ်အား ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းတို့ကို အရှိန်မြှင့်ရန် ကူညီပေးသည့် ထုတ်လုပ်မှုနှင့်တူသော ဒေတာအတွဲများကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်၍ လုံခြုံသော ဆော့ဖ်ဝဲလ်များ ထုတ်ဝေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ထုတ်လုပ်ရန်နည်းပညာများ ဇယား ပေါင်းစပ်ဒေတာ ပုံမှန်အားဖြင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်လ်များ ပါဝင်ခြင်း၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၊ သို့မဟုတ် မျိုးဆက်ဆန့်ကျင်ဘက် ကွန်ရက်များ (GANs) နှင့် ပုံစံကွဲ အော်တိုကုဒ်များ (VAEs) ကဲ့သို့သော မျိုးဆက်သစ် မော်ဒယ်များ။ ဒါတွေ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရေးကိရိယာများ တွင်ပါရှိသော ပုံစံများ၊ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ဆက်နွယ်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။ ဒေတာအတွဲအစစ် ပြီးမှ အသစ်ထုတ်လုပ်ပါ။ ဒေတာအချက်များ ထို အစစ်အမှန်ဒေတာနှင့် အနီးစပ်ဆုံးတူသည်။ ဒါပေမယ့် တကယ့်အချက်အလက်တွေ မပါဝင်ပါဘူး။
ရိုးရိုးဇယား synthetic data တွေကို သုံးပါတယ်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ဖြေရှင်းခြင်း၊ ဒေတာရရှိနိုင်မှု တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် အက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် သုတေသနနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဒါပေမယ့် သေချာအောင်လုပ်ဖို့က မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါတယ်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ မူလဒေတာ၏ အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဖြန့်ဝေမှုများကို တိကျစွာထိန်းသိမ်းထားရန် ဒေတာ utility နှင့် ရေအောက်ပိုင်း လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တရားဝင်မှု။
Syntho ၏ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်သည့် ပလက်ဖောင်း
Syntho သည် စမတ်ကျသော ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်သည့်ပလက်ဖောင်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာများကို အပြိုင်အဆိုင်အဖြစ်သို့ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်သော အဖွဲ့အစည်းများကို စွမ်းဆောင်ပေးပါသည်။ ပလက်ဖောင်းတစ်ခုတည်းတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းနည်းလမ်းအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် Syntho သည် အချက်အလက်များကို အသုံးချရန် ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ပေးသည်-
- AI မှ ဖန်တီးထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာ ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်တု၏ စွမ်းအားဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော အချက်အလက်တွင် မူရင်းဒေတာ၏ ကိန်းဂဏန်းပုံစံများကို တုပထားသည်။
- Smart de-identification ကာကွယ်စောင့်ရှောက်ဖို့ အထိခိုက်မခံတဲ့ဒေတာ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက် (PII) ကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ပြင်ဆင်ခြင်းများ ပြုလုပ်ခြင်း။
- Test data management သောဖွဖွဖွ ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုမဟုတ်သော ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် ကိုယ်စားလှယ်စမ်းသပ်ဒေတာများကို ထိန်းချုပ်ခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ပလပ်ဖောင်းများသည် မည်သည့် cloud သို့မဟုတ် ဝုဏ်အတွင်း၌မဆို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်တို့သည် စီမံကိန်းနှင့် ဖြန့်ကျက်မှုကို ဂရုစိုက်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် သင့်ဝန်ထမ်းများကို အသုံးပြုရန် လေ့ကျင့်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ Syntho အင်ဂျင် ထိရောက်စွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ဖြန့်ကျက်ပြီးသည့်နောက် ပံ့ပိုးကူညီမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါမည်။
Syntho ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများအကြောင်း ပိုမိုဖတ်ရှုနိုင်ပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ မျိုးဆက်ပလက်ဖောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုဒ်၏ဖြေရှင်းချက်ကဏ္ဍ.
ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွက် အနာဂတ်မှာ ဘာတွေဖြစ်လာမလဲ။
Generative AI ဖြင့် Synthetic Data Generation မြင့်မားသော volumes ကိုဖန်တီးပြီးမျှဝေရန်ကူညီပေးသည်။ သက်ဆိုင်ရာဒေတာဖော်မက်သဟဇာတဖြစ်မှုပြဿနာများ၊ စည်းမျဉ်းကန့်သတ်ချက်များ၊ နှင့် ဒေတာဖောက်ဖျက်မှုအန္တရာယ်ကို ရှောင်လွှဲခြင်း။
အမည်ဝှက်ခြင်းမတူ၊ Synthetic Data ထုတ်ပေးခြင်း။ ဒေတာများတွင် တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဆက်ဆံရေးများကို ထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ ၎င်းသည် အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ကွဲပြားမှုနှင့် စမ်းသပ်မှုများအတွက် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို သင့်လျော်စေသည်။
ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်သာ ကျယ်ပြန့်လာမည်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီတွေက အသင့်ပြင်ထားတယ်။ synthetic data ဖန်တီး၊ ရှုပ်ထွေးသော ရုပ်ပုံများ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယို အကြောင်းအရာများသို့ ၎င်း၏ နယ်ပယ်ကို ချဲ့ထွင်ခြင်း။ ကုမ္ပဏီများ တိုးချဲ့အသုံးပြုလာမည်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော simulations များနှင့် လျှောက်လွှာများ.
လက်တွေ့အသုံးချနည်းများကို ပိုမိုလေ့လာလိုပါသလား။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ? အားမနာနဲ့ သရုပ်ပြအစီအစဉ်ကို ဖွင့်ပါ။ ကြှနျုပျတို့၏ website.
Syntho အကြောင်း
Syntho စမတ်ကျစေတယ်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း။ ပလက်ဖောင်း၊ လွှမ်းမိုးမှု များစွာသော ပေါင်းစပ်ဒေတာပုံစံများ နှင့် မျိုးဆက်နည်းလမ်းများ ၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် အချက်အလက်များကို ပြိုင်ဆိုင်မှုအစွန်းအထင်းအဖြစ်သို့ ထက်မြက်စွာပြောင်းလဲနိုင်စေရန် စွမ်းဆောင်ပေးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် SAS ကဲ့သို့သော ပြင်ပကျွမ်းကျင်သူများ၏ အကဲဖြတ်ထားသည့်အတိုင်း တိကျမှု၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် မြန်နှုန်းတို့ကို သေချာစေသည့် မူရင်းဒေတာ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ကိန်းဂဏန်းပုံစံများကို အတုယူပါသည်။ Smart de-identification အင်္ဂါရပ်များနှင့် တသမတ်တည်း ပုံဖော်ခြင်းဖြင့်၊ ကိုးကားမှုဆိုင်ရာ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ပလက်ဖောင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုမဟုတ်သောပတ်ဝန်းကျင်အတွက် စမ်းသပ်ဒေတာများကို ဖန်တီးခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး စည်းကမ်းကိုအခြေခံသည့်စနစ်ကို အသုံးပြုထားသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရေးနည်းလမ်းများ ပစ်မှတ်ထားသော အခြေအနေများအတွက်။ ထို့အပြင် အသုံးပြုသူများလည်း တတ်နိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ပရိုဂရမ်ဖြင့် ထုတ်ပေးသည်။ နှင့်ရရှိ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုဒေတာ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စမ်းသပ်မှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အခြေအနေများကို လွယ်ကူစွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်။
စာရေးသူအကြောင်း
Wim Kees Janssen
CEO & တည်ထောင်သူ
Syntho သည် AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့် ဒေတာလုပ်ငန်းကို အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေသော အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Wim Kees သည် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အဖွဲ့အစည်းများ သိရှိနားလည်နိုင်စေရန် ဒေတာများကို ပိုမိုစမတ်ကျကျနှင့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာရရှိနိုင်စေရန်အတွက် လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို လော့ခ်ဖွင့်ပေးနိုင်ကြောင်း Syntho ဖြင့် သက်သေပြခဲ့သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် Wim Kees နှင့် Syntho တို့သည် ဂုဏ်သိက္ခာရှိသော Philips ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဆု၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းသိပ္ပံဆိုင်ရာ SAS ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဟက်ကာသွန်ဆုတို့ကို ရရှိခဲ့ပြီး NVIDIA မှ AI Scale-Up ကို ဦးဆောင်သူအဖြစ် ရွေးချယ်ခံရပါသည်။