Synthetic Data Use Case

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Synthetic Data

AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို လွယ်ကူလျင်မြန်စွာ ရယူခြင်းဖြင့် သင်၏ခိုင်မာသောဒေတာအခြေခံကို တည်ဆောက်ပါ

တစ် ဦး သရုပ်ပြစာအုပ်ဆိုင်

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ နိဒါန်း

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာတော်လှန်ရေး၏အလယ်တွင်ရှိနေပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ဖြေရှင်းနည်းများ (ဥပမာ- ဒက်ရှ်ဘုတ်များ [BI] မှ အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု [AI & ML]) သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ္ဘာတစ်ခုလုံးကို ပြောင်းလဲတော့မည်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ထိုဒေတာမောင်းနှင်သည့် ဖြေရှင်းချက်များသည် ၎င်းတို့အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာများလောက်သာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ လိုအပ်သောဒေတာသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအထိခိုက်မခံသောအခါတွင် ၎င်းသည် မကြာခဏစိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ အသုံးပြု၍ရနိုင်သော၊ သက်ဆိုင်ရာနှင့် လိုအပ်သောဒေတာများကို လွယ်ကူလျင်မြန်စွာဝင်ရောက်နိုင်သည့် ခိုင်မာသောဒေတာအခြေခံအုတ်မြစ်သည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ဖြေရှင်းချက် (ဥပမာ- ဒက်ရှ်ဘုတ်များ [BI] နှင့် အဆင့်မြင့်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက် [AI & ML]) တို့အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော်လည်း အဖွဲ့အစည်းများစွာအတွက် သက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို ရယူရန် စိန်ခေါ်မှုနှင့် အချိန်ကုန်ပါသည်။

ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုစိန်ခေါ်မှုများ

အဖွဲ့အစည်းများစွာအတွက်၊ ဒေတာမောင်းနှင်မှု-ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို သိရှိနားလည်ရန် လိုအပ်သော သက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို ရယူရန် စိန်ခေါ်မှုနှင့် အချိန်ကုန်ပါသည်။

ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။

  • ဒေတာ (အချိန်မီဝင်ရောက်ခွင့်) မရှိလျှင် ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် မဖြစ်နိုင်ပါ။
  • "သော့ခတ်ထားသော" ဒေတာကြောင့် အဖိုးတန်သော ဒေတာ-အခွင့်အလမ်းများနှင့် အရှိန်အဟုန်တို့ကို သင်လက်လွတ်သွားပါသည်။
  • ပြိုင်ဆိုင်မှုထက် စမတ်ကျဖို့ ဒေတာက အရေးကြီးတယ်။

ဒေတာများဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိခြင်းသည် ခေတ်ကာလကြာမြင့်သည်။

  • GDPR ကဲ့သို့ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများသည် တင်းကျပ်ပြီး ဒေတာအသုံးပြုခွင့်ကို ကန့်သတ်ထားသည်။
  • မှီခိုမှုဖြစ်စေတဲ့ ဗျူရိုကရေစီနဲ့ စာရွက်စာတမ်းတွေ အများကြီးနဲ့ ရင်ဆိုင်ရလိမ့်မယ်။legacy-by-design"
  • အတွင်းပိုင်း လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ အန္တရာယ် အကဲဖြတ်မှုများ၊ ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့် တောင်းဆိုမှုများကဲ့သို့ အကျုံးဝင်မှုသည် အချိန်ကုန်ပါသည်။

အမည်ဝှက်ခြင်း အလုပ်မလုပ်ပါ။

  • အမည်ဝှက်ထားခြင်းသည် သင်၏ဒေတာကို ဖျက်ဆီးစေပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် မသင့်လျော်တော့ပါ (အမှိုက်ဝင် = အမှိုက်ထုတ်ခြင်း)
  • အမည်ဝှက်ထားခြင်းသည် အမည်မသိဒေတာကို မဖြစ်ပေါ်စေပါ။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အန္တရာယ်များ အမြဲရှိနေမည်။
  • ဂန္ထဝင်အမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဒေတာအမျိုးအစားအလိုက် ကွဲပြားသောကြောင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် အရွယ်မဖြတ်နိုင်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဖြေရှင်းချက်- AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာ

အတုအယောင် ထုတ်ပေးသည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာကို algorithms နှင့် statistical techniques များအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အတုအယောင်ဖန်တီးပါသည်။

အချက်အလက်အစစ်အမှန်ကို အတုယူပါ။

Synthetic data သည် real-world data ၏ ကိန်းဂဏန်းလက္ခဏာများနှင့် ပုံစံများကို ပုံတူပွားသည်။

သီးသန့်ဒီဇိုင်း

ပေါင်းစပ်ထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာသည် အစစ်အမှန်ဒေတာနှင့် တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး ဆက်စပ်မှုမရှိသော လုံးဝအသစ်နှင့် အတုဒေတာအချက်များ ပါဝင်ပါသည်။

AI မှထုတ်လုပ်ထားသော Synthetic Data

Syntho ၏ချဉ်းကပ်မှုမှာ အဘယ်အရာက ထူးခြားသနည်း။

အရည်အသွေးအာမခံချက်အစီရင်ခံစာ

တိကျမှု၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် မြန်နှုန်းတို့အပေါ် ထုတ်ပေးထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အကဲဖြတ်ပါ။

Syntho ၏ အရည်အသွေးအာမခံချက်အစီရင်ခံစာသည် ထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အကဲဖြတ်ပြီး မူရင်းဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ တိကျမှု၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် မြန်နှုန်းတို့ကို ပြသသည်။

SAS မှ ပြင်ပအကဲဖြတ်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို SAS ၏ အချက်အလက်ကျွမ်းကျင်သူများက အကဲဖြတ်ပြီး အတည်ပြုပါသည်။

Syntho မှထုတ်ပေးသော Synthetic data အား SAS ၏ အချက်အလက်ကျွမ်းကျင်သူများမှ ပြင်ပနှင့် ဦးတည်ချက်ရှုထောင့်မှ အကဲဖြတ်၊ အတည်ပြုပြီး အတည်ပြုပါသည်။

အချိန်စီးရီးဒေတာ

Syntho ဖြင့် အချိန်စီးရီးဒေတာကို တိကျစွာ ပေါင်းစပ်ပါ။

Time Series Data သည် ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ အပြောင်းအလဲများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ပုံမှန်အားဖြင့် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ရက်စွဲနှင့် အချိန်ကြားကာလများနှင့်အတူ စုစည်းထားသော အဖြစ်အပျက်များ၊ စူးစမ်းလေ့လာမှုများနှင့်/သို့မဟုတ် တိုင်းတာမှုများဖြင့် သတ်မှတ်သည့် ဒေတာအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပြီး Syntho မှ ပံ့ပိုးထားသည်။

သင်သည်မည်သည့်မေးခွန်းများကိုရှိပါသလား

ကျွန်ုပ်တို့၏ပညာရှင်တစ်ဦးနှင့် စကားပြောပါ။

တစ် ဦး သရုပ်ပြစာအုပ်ဆိုင်

ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်အတွက် အဖွဲ့အစည်းများသည် AI Generated Synthetic Data ကို အဘယ်ကြောင့် အသုံးပြုကြသနည်း။

(အရေးကြီးသော) ဒေတာကို လော့ခ်ချပါ။ 

  • ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် GDPR ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများမှ ကင်းလွတ်ခွင့်ရှိသည်။
  • ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဒေတာကို လော့ခ်ဖွင့်ပြီး ယခင်က ကန့်သတ်ထားသည့် နောက်ထပ်ဒေတာများကို အသုံးပြုခွင့်ရှိသည် (ဥပမာ- ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကြောင့်)

အချက်အလက်အစစ်အမှန်အတိုင်း

  • AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာအမွှာသည် မူရင်းဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ကိန်းဂဏန်းအရ တူညီသည်
  • မူရင်းဒေတာကဲ့သို့ AI ထုတ်ပေးသည့် ဓာတုဒေတာကို အသုံးပြုပါ။

လွယ်ကူ၊ မြန်ဆန်ပြီး အရွယ်မှာ အသုံးပြုနိုင်သည်

  • ဌာနတွင်း ဗျူရိုကရေစီ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ စွန့်စားအကဲဖြတ်မှုများ၊ ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့် တောင်းဆိုမှုများနှင့် အလားတူ အချိန်ကုန်လွန်မှုများကို ရှောင်ကွင်းပါ။
  • ဒေတာအတွဲတစ်ခုစီနှင့် ဒေတာအမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် တူညီသောအတိုင်းအတာအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဖြေရှင်းချက်

ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုများ

လွန်ခဲ့သော
နောက်တစ်ခု

အဘိုး

AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို လွယ်ကူလျင်မြန်စွာ ရယူခြင်းဖြင့် သင်၏ခိုင်မာသောဒေတာအခြေခံကို တည်ဆောက်ပါ

  • ပြိုင်ဆိုင်မှုထက် စမတ်ကျပါစေ။
  • ဆန်းသစ်တီထွင်မှု အခွင့်အလမ်းသစ်များကို အသုံးချပါ။
  • ဒေတာကို လော့ခ်ဖွင့်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းအမြင်များ
  • အပေါ်စီးမှ လျော့ပါးသွားပြီး ဗျူရိုကရေစီ
  • ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို သဘောပေါက်ပါ။
  • သင်၏ ဒေတာ-ဗျူဟာနှင့် ဒေတာဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို လက်ခံကျင့်သုံးမှုကို မြှင့်တင်ပါ။

syntho လမ်းညွှန်အဖုံး

သင်၏ပေါင်းစပ်ဒေတာလမ်းညွှန်ကို ယခုသိမ်းဆည်းပါ။

  • synthetic data ဆိုတာဘာလဲ။
  • အဖွဲ့အစည်းတွေက ဘာကြောင့်သုံးတာလဲ။
  • ပေါင်းစပ်ဒေတာ အသုံးပြုသူကိစ္စများကို တန်ဖိုးထည့်ခြင်း။
  • မည်သို့စတင်ရန်
လမ်းညွှန်တောင်းဆိုပါ။
ကျွမ်းကျင်သူများထံ ဆက်သွယ်ပါ။