सिंथेटिक डाटा जेनेरेसनको लागि गाइड: परिभाषा, प्रकार र अनुप्रयोगहरू
यो कुनै गोप्य कुरा छैन कि व्यवसायहरूले उच्च गुणस्तरको डाटा प्राप्त गर्न र साझेदारी गर्न चुनौतीहरूको सामना गर्छन्। सिंथेटिक डाटा उत्पादन गोपनीयता जोखिम वा रातो टेप बिना ठूला कृत्रिम डेटासेटहरू र उच्च गुणस्तर परीक्षण डाटा उत्पादन गर्न मद्दत गर्ने व्यावहारिक समाधान हो।
सिंथेटिक डेटासेटहरू विभिन्न अनुप्रयोगहरू प्रदान गर्दै, विभिन्न विधिहरू प्रयोग गरेर सिर्जना गर्न सकिन्छ। राम्रोसँग मूल्याङ्कन गर्दा, उन्नत एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर उत्पन्न गरिएका सिंथेटिक डेटासेटहरूले संगठनहरूलाई उनीहरूको विश्लेषण, अनुसन्धान र परीक्षणको गति बढाउन मद्दत गर्छन्। त्यसैले नजिकबाट हेरौं।
यस लेखले तपाईंलाई मुख्य प्रकारहरू, अज्ञात डेटासेटहरूबाट भिन्नताहरू, र नियामक सूक्ष्मताहरू सहित सिंथेटिक डेटाको परिचय दिन्छ। तपाईँले कसरी कृत्रिम रूपमा उत्पन्न डेटाले महत्वपूर्ण डेटा समस्याहरू समाधान गर्छ र निश्चित जोखिमहरू कम गर्छ भनेर सिक्नुहुनेछ। हामी हाम्रो केस स्टडीका उदाहरणहरू सहित उद्योगहरूमा यसका अनुप्रयोगहरूबारे पनि छलफल गर्नेछौं।
विषयसूची
सिंथेटिक डाटा: परिभाषा र बजार तथ्याङ्क
सिंथेटिक डाटा गोप्य सामग्री रहित कृत्रिम रूपमा उत्पन्न गरिएको जानकारी हो, र यसले वास्तविक डेटासेटहरूको विकल्पको रूपमा कार्य गर्दछ। डाटा वैज्ञानिकहरू अक्सर कल गर्छन् AI-उत्पन्न सिंथेटिक डाटा एक सिंथेटिक डाटा जुम्ल्याहा वास्तविक डाटाको नक्कल गर्ने उच्च सांख्यिकीय शुद्धताको कारण।
कृत्रिम डेटासेटहरू कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एल्गोरिदम र सिमुलेशनहरू प्रयोग गरेर सिर्जना गरिन्छ जसले मूल डेटाको ढाँचा र सहसंबंधहरू कायम राख्छ। यस डेटामा पाठ, तालिका र चित्रहरू समावेश हुन सक्छन्। एल्गोरिदमले व्यक्तिगत रूपमा पहिचान योग्य जानकारी (PII) लाई प्रतिस्थापन गर्दछ नक्कली डाटा.
भव्य दृश्य अनुसन्धान पूर्वानुमान जसको लागि बजार जेनेरेटिभ एआईको साथ सिंथेटिक डाटा उत्पादन 1.63 मा $ 2022 बिलियन बाट 13.5% को CAGR मा 2030 सम्म लगभग $ 35 बिलियन हुनेछ। गार्टनरका अनुसार, 60 मा AI को लागी 2024% डाटा सिंथेटिक हुनेछ - त्यो २०२१ को तुलनामा ६० गुणा बढी हो।
सिंथेटिक डाटा प्लेटफर्महरू पनि बढ्दै छन्। मार्केट स्टेट्सभिलले अपेक्षा गर्दछ विश्वव्यापी सिंथेटिक डाटा प्लेटफर्म बजार २०२२ मा $२१८ मिलियन बाट २०३३ सम्ममा $३.७ बिलियनमा बढ्नेछ।
किन बढ्दै छ कृत्रिम डाटा? एउटा ड्राइभिङ कारक भनेको नियामक निरीक्षणबाट स्वतन्त्रता हो।
के गोपनीयता कानूनहरूले AI-उत्पन्न सिंथेटिक डेटालाई नियमन गर्छ?
धेरै अमेरिका र EU डाटा सुरक्षा र गोपनीयता नियमहरू पहिचान योग्य व्यक्तिगत डेटामा लागू हुन्छन्।
तर ती नियमहरू लागू हुँदैनन् सिंथेटिक डाटा - सिंथेटिक डेटा समान रूपमा व्यवहार गरिन्छ बेनामी डाटा। तिनीहरू अन्य कानूनी नियमहरूको तथाकथित "मूल" बनाउँछन्।
जस्तै, GDPR को पठन 26 गोपनियता सुरक्षा नियमहरू पहिचान गर्न सकिने व्यक्तिसँग सम्बन्धित डाटामा मात्र लागू हुन्छ भनी भन्छ। यदि तपाइँको सिंथेटिक डेटा यस्तो रूपमा उत्पन्न गरिएको छ कि यो पहिचान योग्य व्यक्तिहरूमा फिर्ता पत्ता लगाउन सकिँदैन, यो नियामक निरीक्षणबाट मुक्त छ। नियामक निरीक्षणलाई बाहेक, त्यहाँ वास्तविक डाटा प्रयोग गर्न अन्य अवरोधहरू छन् जसले व्यवसायहरूलाई सिंथेटिक डाटा उत्पन्न गर्न ड्राइभ गर्दछ।
वास्तविक डाटा प्रयोग गर्ने प्रमुख चुनौतीहरू
धेरै कम्पनीहरूलाई सान्दर्भिक, उच्च-गुणस्तरको डाटा फेला पार्न र प्रयोग गर्न गाह्रो हुन्छ, विशेष गरी AI एल्गोरिदम प्रशिक्षणको लागि पर्याप्त मात्रामा। तिनीहरूले फेला पार्दा पनि, गोपनीयता जोखिमहरू र अनुकूलता मुद्दाहरूको कारण डेटासेटहरू साझेदारी वा प्रयोग गर्न चुनौतीपूर्ण हुन सक्छ। यो खण्डले कुञ्जीलाई रूपरेखा दिन्छ सिंथेटिक डाटालाई चुनौती दिन्छ समाधान गर्न सक्छ।
गोपनीयता जोखिमहरूले डाटा प्रयोग र साझेदारीमा बाधा पुर्याउँछ
डेटा सुरक्षा र गोपनीयता नियमहरू, जस्तै GDPR र HIPAA, डेटा साझेदारी र उपयोगमा नोकरशाही अवरोधहरू परिचय गर्दछ। स्वास्थ्य सेवा जस्ता उद्योगहरूमा, एउटै संगठन भित्रका विभागहरू बीच PII साझेदारी गर्न पनि प्रशासनिक जाँचहरूको कारणले समय-खपत हुन सक्छ। बाह्य निकायहरूसँग डाटा साझेदारी गर्नु अझ चुनौतीपूर्ण छ र थप सुरक्षा जोखिमहरू बोक्छ।
बाट अनुसन्धान भाग्य व्यवसाय अन्तर्दृष्टि सिंथेटिक डेटा अभ्यासहरू अपनाउनको लागि प्राथमिक उत्प्रेरकको रूपमा बढ्दो गोपनीयता जोखिमहरू पहिचान गर्दछ। तपाईंले जति धेरै डाटा भण्डार गर्नुहुन्छ, त्यति नै तपाईंले गोपनीयतामा सम्झौता गर्ने खतरा हुन्छ। यस अनुसार डाटा उल्लंघन रिपोर्टको 2023 IBM सुरक्षा लागत, US मा औसत डाटा उल्लंघन लागत $ 9.48 मिलियन थियो। विश्वव्यापी रूपमा, औसत लागत $ 4.45 मिलियन थियो; ५०० भन्दा कम कामदार भएका कम्पनीहरूले प्रति उल्लंघन $३.३१ मिलियन गुमाउँछन्। र यसले प्रतिष्ठाको क्षतिको लागि हिसाब गर्दैन।
उच्च गुणस्तरको डाटा फेला पार्न कठिनाइहरू
२०१ 2022 सर्वेक्षण 500 डाटा पेशेवरहरूले पत्ता लगाए कि 77% इन्जिनियरहरू, विश्लेषकहरू, र डाटा वैज्ञानिकहरूले डाटा गुणस्तर समस्याहरूको सामना गरे। प्रतिवेदनका अनुसार, डाटाको गुणस्तरले कम्पनीको वित्तीय कार्यसम्पादन र उत्पादकत्वमा बाधा पुर्याउँछ र यसका सेवाहरूको समग्र दृष्टिकोण प्राप्त गर्न गाह्रो बनाउँछ।
कम्पनीहरूले आफ्नो मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरूलाई राम्रोसँग तालिम दिनको लागि विशिष्ट जनसांख्यिकीबाट पर्याप्त डेटाको अभाव हुन सक्छ। र डेटासेटहरूमा प्राय: असंगतिहरू, अशुद्धताहरू, र छुटेका मानहरू हुन्छन्। यदि तपाइँ तपाइँको AI प्लेटफार्महरु संग तालिम दिनुहुन्छ मेशिन शिक्षा मोडेलहरु जनसांख्यिकीय विविधताको अभावमा कम गुणस्तरको डेटामा, यसले गलत, पक्षपाती भविष्यवाणी गर्नेछ। त्यस्तै, अज्ञात डेटा उत्पादन जस्तै, अपरिष्कृत एल्गोरिदमहरूले अविश्वसनीय कृत्रिम डेटासेटहरू उत्पादन गर्न सक्छन् जसले डेटा विश्लेषणको परिणामलाई असर गर्छ।
सिंथेटिक डाटाको साथ अपसम्पलिंगले डाटासेटहरूमा असन्तुलनलाई सम्बोधन गरेर डाटाको गुणस्तर बढाउन सक्छ। यसले कम प्रतिनिधित्व भएका वर्गहरूले बढी समानुपातिक प्रतिनिधित्व प्राप्त गर्ने र पूर्वाग्रह घटाउने कुरा सुनिश्चित गर्छ। अझ बलियो र प्रतिनिधि डेटासेटले सुधारिएको विश्लेषण नतिजा र मोडेल प्रशिक्षण दिन्छ।
डाटासेट असंगतिहरू
विभिन्न उत्पत्ति वा बहु-तालिका डाटाबेसहरू भित्रबाट प्राप्त डाटासेटहरूले असंगतताहरू प्रस्तुत गर्न सक्छन्, डाटा प्रशोधन र विश्लेषणमा जटिलताहरू सिर्जना गर्न र नवीनतामा बाधा पुर्याउन सक्छ।
उदाहरणका लागि, स्वास्थ्य सेवामा डेटा एकत्रीकरणमा इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्डहरू (EHRs), पहिरन योग्य, स्वामित्व सफ्टवेयर, र तेस्रो-पक्ष उपकरणहरू समावेश छन्। प्रत्येक स्रोतले फरक डेटा ढाँचाहरू र सूचना प्रणालीहरू प्रयोग गर्न सक्छ, जसले डेटा ढाँचाहरू, संरचनाहरू, वा एकीकरणको समयमा एकाइहरूमा असमानता निम्त्याउँछ। सिंथेटिक डेटाको प्रयोगले यो चुनौतीलाई सम्बोधन गर्न सक्छ, अनुकूलता सुनिश्चित गर्न र अनुमति दिन्छ डाटा उत्पन्न गर्नुहोस् इच्छित ढाँचामा।
अनामीकरण अपर्याप्त छ
गोपनीयता जोखिमहरू वा डेटा गुणस्तर समस्याहरू पार गर्न अज्ञात प्रविधिहरू पर्याप्त छैनन्। यसबाहेक, मास्किङ वा पहिचानकर्ताहरू हटाउनाले गहन विश्लेषणको लागि आवश्यक विवरणहरू हटाउन सक्छ ठूला डाटासेटहरूमा।
यसबाहेक, अज्ञात डेटा पुन: पहिचान गर्न सकिन्छ र व्यक्तिहरूलाई फिर्ता ट्रेस गर्न सकिन्छ। मालिसियस अभिनेताहरूले समय-आधारित ढाँचाहरू उजागर गर्न उन्नत विश्लेषणहरू प्रयोग गर्न सक्छन् जसले प्रतिष्ठित रूपमा डे-पहिचान गरिएको डेटाको गुमनामतामा सम्झौता गर्दछ। सिंथेटिक डाटा त्यो सन्दर्भमा अज्ञात डाटा भन्दा उच्च छ।
विपरीत अनामीकरण, सिंथेटिक डाटा अवस्थित डेटासेटहरू परिवर्तन गर्दैन तर नयाँ डाटा उत्पन्न गर्दछ जुन विशेषताहरू र संरचनासँग मिल्दोजुल्दो छ। प्राथमिक तथ्यांक, यसको उपयोगिता संरक्षण गर्दै। यो एक पूर्ण रूपमा नयाँ डेटासेट हो जसमा कुनै व्यक्तिगत रूपमा पहिचान गर्न योग्य जानकारी छैन।
तर यो त्यो भन्दा धेरै सूक्ष्म छ। त्यहाँ धेरै प्रकारका छन् सिंथेटिक डाटा उत्पादन विधिहरू.
सिंथेटिक डाटा उत्पादन को प्रकार
सिंथेटिक डाटा निर्माण आवश्यक डाटाको प्रकारमा आधारित प्रक्रियाहरू भिन्न हुन्छन्। सिंथेटिक डेटा प्रकारहरूमा पूर्ण रूपमा AI-उत्पन्न, नियम-आधारित, र नक्कली डेटा समावेश छ — प्रत्येकले फरक आवश्यकता पूरा गर्दछ।
पूर्ण AI-उत्पन्न सिंथेटिक डाटा
यस प्रकारको सिंथेटिक डाटा ML एल्गोरिदम प्रयोग गरेर स्क्र्याचबाट बनाइएको छ। द मेशिन शिक्षा मोडेल ट्रेनहरू वास्तविक डाटा डाटाको संरचना, ढाँचा, र सम्बन्धहरू बारे जान्न। जेनेरेटिभ एआईले यस ज्ञानलाई नयाँ डाटा उत्पन्न गर्न प्रयोग गर्दछ जुन मूलको सांख्यिकीय गुणहरूसँग मिल्दोजुल्दो छ (फेरि, यसलाई पहिचान गर्न नसकिने बनाउँदा)।
यस प्रकारको पूर्ण सिंथेटिक डाटा AI मोडेल प्रशिक्षणको लागि उपयोगी छ र यो वास्तविक डाटा जस्तै प्रयोग गर्न पर्याप्त छ। यो विशेष गरी लाभदायक हुन्छ जब तपाइँ अनुबंधित गोपनीयता सम्झौताहरूको कारणले तपाइँको डेटासेटहरू साझेदारी गर्न सक्नुहुन्न। जे होस्, सिंथेटिक डाटा उत्पन्न गर्नको लागि, तपाईंलाई सुरुवात बिन्दुको रूपमा मौलिक डाटाको महत्त्वपूर्ण मात्रा चाहिन्छ मेशिन शिक्षा मोडेल प्रशिक्षण।
सिंथेटिक नक्कली डाटा
यो सिंथेटिक डाटा प्रकारले कृत्रिम रूपमा सिर्जना गरिएको डाटालाई जनाउँछ जसले वास्तविक डाटाको संरचना र ढाँचाको नक्कल गर्छ तर आवश्यक रूपमा वास्तविक जानकारीलाई प्रतिबिम्बित गर्दैन। यसले विकासकर्ताहरूलाई उनीहरूको अनुप्रयोगहरूले वास्तविक, निजी, वा प्रयोग नगरी विभिन्न इनपुटहरू र परिदृश्यहरू ह्यान्डल गर्न सक्छन् भन्ने सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ। संवेदनशील डाटा र, सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, वास्तविक-विश्व डाटामा भर नपरिकन। यो अभ्यास कार्यक्षमता परीक्षण र नियन्त्रित र सुरक्षित तरिकामा सफ्टवेयर अनुप्रयोगहरू परिष्कृत गर्न आवश्यक छ।
यसलाई कहिले प्रयोग गर्ने: प्रत्यक्ष पहिचानकर्ताहरू (PII) प्रतिस्थापन गर्न वा तपाईंसँग हाल डाटाको अभाव हुँदा र नियमहरू परिभाषित गर्न समय र ऊर्जा लगानी गर्न रुचाउनु हुँदैन। विकासकर्ताहरूले सामान्यतया विकासको प्रारम्भिक चरणहरूमा अनुप्रयोगहरूको कार्यक्षमता र उपस्थितिको मूल्याङ्कन गर्न नक्कली डेटा प्रयोग गर्छन्, तिनीहरूलाई सम्भावित मुद्दाहरू वा डिजाइन त्रुटिहरू पहिचान गर्न अनुमति दिन्छ।
यद्यपि नक्कली डेटामा वास्तविक-विश्व जानकारीको प्रमाणिकताको कमी छ, यो वास्तविक डेटा एकीकरण अघि प्रणालीहरूको उचित कार्य र दृश्य प्रतिनिधित्व सुनिश्चित गर्नको लागि एक मूल्यवान उपकरण बनेको छ।
नोट: सिंथेटिक नक्कली डाटा प्रायः 'को रूपमा उल्लेख गरिएको छ।नक्कली डाटा,' यद्यपि हामी यी सर्तहरू एक अर्काको रूपमा प्रयोग गर्न सिफारिस गर्दैनौं किनकि तिनीहरू अर्थमा भिन्न हुन सक्छन्।
नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा
नियम-आधारित सिंथेटिक डेटा पूर्वनिर्धारित नियमहरू, अवरोधहरू, र तर्कहरूमा आधारित अनुकूलित डेटासेटहरू उत्पन्न गर्नका लागि उपयोगी उपकरण हो। यो विधिले प्रयोगकर्ताहरूलाई विशेष व्यापार आवश्यकताहरू अनुसार डेटा आउटपुट कन्फिगर गर्न अनुमति दिएर, न्यूनतम, अधिकतम, र औसत मानहरू जस्ता प्यारामिटरहरू समायोजन गर्न अनुमति दिएर लचिलोपन प्रदान गर्दछ। पूर्णतया एआई-उत्पन्न डाटाको विपरीत, जसमा अनुकूलनको कमी छ, नियम-आधारित सिंथेटिक डाटाले फरक परिचालन आवश्यकताहरू पूरा गर्नको लागि उपयुक्त समाधान प्रदान गर्दछ। यो सिंथेटिक डाटा उत्पादन प्रक्रिया परीक्षण, विकास, र विश्लेषणमा विशेष रूपमा उपयोगी साबित हुन्छ, जहाँ सटीक र नियन्त्रित डाटा उत्पादन आवश्यक छ।
प्रत्येक सिंथेटिक डेटा उत्पादन विधिमा फरक अनुप्रयोगहरू छन्। सिन्थोको प्लेटफर्म सिंथेटिक डाटा जुम्ल्याहाहरू सिर्जना गरेर तपाईंको तर्फबाट थोरै वा कुनै प्रयास नगरी बाहिर खडा छ। तपाईले तथ्याङ्कीय रूपमा सही पाउनुहुन्छ, उच्च गुणस्तर सिंथेटिक डाटा तपाइँको आवश्यकताहरु को लागी कि अनुपालन ओभरहेड को मुक्त छ।
तालिका सिंथेटिक डाटा
अवधि तालिका सिंथेटिक डाटा बुझाउँछ कृत्रिम डाटा सिर्जना गर्दै वास्तविक संसारको संरचना र सांख्यिकीय गुणहरूको नक्कल गर्ने उपसेटहरू ट्याबुलर डाटा, जस्तै तालिका वा स्प्रेडसिटहरूमा भण्डारण गरिएको डाटा। यो सिंथेटिक डाटा प्रयोग गरेर सिर्जना गरिन्छ सिंथेटिक डाटा उत्पादन एल्गोरिदम र को विशेषताहरु लाई नक्कल गर्न डिजाइन गरिएको प्रविधि स्रोत डाटा त्यो गोप्य सुनिश्चित गर्दा वा संवेदनशील डाटा खुलासा गरिएको छैन।
उत्पादन गर्ने प्रविधिहरू तालिका सिंथेटिक डाटा सामान्यतया सांख्यिकीय मोडलिङ समावेश गर्दछ, मेशिन शिक्षा मोडेलहरु, वा जेनेरेटिभ मोडेलहरू जस्तै generative adversarial networks (GANs) र variational autoencoders (VAEs)। यी सिंथेटिक डाटा उत्पादन उपकरण मा अवस्थित ढाँचा, वितरण, र सहसंबंधहरू विश्लेषण गर्नुहोस् वास्तविक डाटासेट र त्यसपछि नयाँ उत्पन्न गर्नुहोस् डाटा पोइन्टहरू कि वास्तविक डाटासँग नजिकबाट मिल्दोजुल्दो छ तर कुनै पनि वास्तविक जानकारी समावेश छैन।
सामान्य तालिका सिंथेटिक डाटा प्रयोग केसहरू गोपनीयता सरोकारहरूलाई सम्बोधन गर्ने, डाटा उपलब्धता बढाउने, र डाटा-संचालित अनुप्रयोगहरूमा अनुसन्धान र नवीनताको सुविधा समावेश गर्दछ। यद्यपि, यो सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ सिंथेटिक डाटा कायम राख्नको लागि मूल डाटाको अन्तर्निहित ढाँचा र वितरणहरूलाई सही रूपमा क्याप्चर गर्दछ डाटा उपयोगिता र डाउनस्ट्रीम कार्यहरूको लागि वैधता।
सबैभन्दा लोकप्रिय सिंथेटिक डाटा अनुप्रयोगहरू
कृत्रिम रूपमा उत्पन्न डाटाले स्वास्थ्य सेवा, खुद्रा, निर्माण, वित्त, र अन्य उद्योगहरूको लागि नवाचार सम्भावनाहरू खोल्छ। प्राथमिक प्रयोग गर्नुहोस् डेटा अपसम्पलिंग, विश्लेषण, परीक्षण, र साझेदारी समावेश गर्नुहोस्।
डाटासेटहरू बृद्धि गर्न अपसम्पलिंग
Upsampling को अर्थ मापन र विविधताका लागि सानाबाट ठूला डाटासेटहरू उत्पन्न गर्नु हो। यो विधि लागू हुन्छ जब वास्तविक डाटा दुर्लभ, असंतुलन, वा अपूर्ण छ।
केही उदाहरणहरू विचार गर्नुहोस्। वित्तीय संस्थाहरूको लागि, विकासकर्ताहरूले दुर्लभ अवलोकनहरू र गतिविधि ढाँचाहरू अपसम्पल गरेर जालसाजी पत्ता लगाउने मोडेलहरूको शुद्धता सुधार गर्न सक्छन्। वित्तीय डाटा। त्यसै गरी, एक मार्केटिङ एजेन्सीले कम प्रतिनिधित्व समूहहरूसँग सम्बन्धित डेटा बढाउन, विभाजन सटीकता बढाउँदै नमूना गर्न सक्छ।
AI-उत्पन्न डाटाको साथ उन्नत विश्लेषण
कम्पनीहरूले डाटा मोडलिङ, व्यापार विश्लेषण, र क्लिनिकल अनुसन्धानको लागि AI-उत्पन्न उच्च-गुणस्तरको सिंथेटिक डाटाको लाभ उठाउन सक्छन्। डेटा संश्लेषण गर्दै वास्तविक डेटासेटहरू प्राप्त गर्न या त धेरै महँगो वा समय-उपभोग गर्दा एक व्यवहार्य विकल्प साबित हुन्छ।
सिंथेटिक डाटा अनुसन्धानकर्ताहरूलाई बिरामीको गोपनीयतामा सम्झौता नगरी गहिरो विश्लेषण गर्न सशक्त बनाउँछ। डाटा वैज्ञानिकहरू र अनुसन्धानकर्ताहरूले बिरामी डेटा, क्लिनिकल अवस्थाहरूको बारेमा जानकारी, र उपचार विवरणहरूमा पहुँच प्राप्त गर्छन्, अन्तर्दृष्टिहरू प्राप्त गर्न जुन वास्तविक डेटाको साथमा धेरै समय खपत हुनेछ। यसबाहेक, उत्पादकहरूले स्वतन्त्र रूपमा आपूर्तिकर्ताहरूसँग डेटा साझेदारी गर्न सक्छन्, हेरफेर गरिएको GPS र स्थान डेटा समावेश गरेर प्रदर्शन परीक्षणको लागि एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्न वा भविष्यवाणी मर्मत सम्भार बढाउन।
तर, सिंथेटिक डाटा मूल्याङ्कन महत्वपूर्ण छ। सिन्थो इन्जिनको आउटपुट आन्तरिक गुणस्तर आश्वासन टोली र द्वारा प्रमाणित गरिएको छ SAS संस्थानका बाह्य विशेषज्ञहरू। भविष्यवाणी मोडलिङको अध्ययनमा, हामीले चार जनालाई तालिम दियौं मेशिन शिक्षा मोडेलहरु वास्तविक, बेनामी, र सिंथेटिक डेटामा। नतिजाहरूले देखाए कि हाम्रो सिंथेटिक डेटासेटहरूमा प्रशिक्षित मोडेलहरूले वास्तविक डेटासेटहरूमा प्रशिक्षितहरू जस्तै सटीकताको समान स्तर पाएका थिए, जबकि अज्ञात डेटाले मोडेलहरूको उपयोगिता घटाएको थियो।
बाह्य र आन्तरिक डाटा साझेदारी
सिंथेटिक डाटाले संगठनहरू भित्र र भरि डाटा साझेदारीलाई सरल बनाउँछ। तिमी सक्छौ सिंथेटिक डाटा प्रयोग गर्नुहोस् लाई गोपनीयता उल्लङ्घन वा नियामक गैर-अनुपालन जोखिम बिना जानकारी आदान प्रदान। सिंथेटिक डेटाका फाइदाहरूमा द्रुत अनुसन्धान परिणामहरू र थप प्रभावकारी सहयोग समावेश छन्।
खुद्रा कम्पनीहरूले ग्राहक व्यवहार, सूची स्तर, वा अन्य प्रमुख मेट्रिक्स प्रतिबिम्बित सिंथेटिक डाटा प्रयोग गरेर आपूर्तिकर्ता वा वितरकहरूसँग अन्तर्दृष्टि साझेदारी गर्न सक्छन्। यद्यपि, उच्चतम स्तर सुनिश्चित गर्न डाटा गोपनीयता, संवेदनशील ग्राहक डेटा, र कर्पोरेट गोप्य गोप्य राखिएको छ।
सिन्थोले २०२३ को ग्लोबल एसएएस ह्याकाथन जित्यो उत्पादन र साझेदारी गर्न हाम्रो क्षमताको लागि aसही सिंथेटिक डाटा प्रभावकारी र जोखिम मुक्त। हामीले भविष्यवाणी गर्ने मोडेलहरूको प्रभावकारिता प्रदर्शन गर्न विभिन्न बिरामी जनसंख्या भएका धेरै अस्पतालहरूको लागि बिरामी डेटा संश्लेषित गर्यौं। संयुक्त सिंथेटिक डेटासेटहरू प्रयोग गरेर वास्तविक डेटा प्रयोग गरे जस्तै सही देखाइएको थियो।
सिंथेटिक परीक्षण डाटा
सिंथेटिक परीक्षण डाटा सिमुलेट गर्न डिजाइन गरिएको कृत्रिम रूपमा उत्पन्न डाटा हो डाटा परीक्षण सफ्टवेयर विकासको लागि वातावरण। गोपनीयता जोखिमहरू कम गर्नका साथै, सिंथेटिक परीक्षण डेटाले विकासकर्ताहरूलाई वास्तविक प्रणालीलाई असर नगरी सम्भावित परिदृश्यहरूको दायरामा अनुप्रयोगहरूको कार्यसम्पादन, सुरक्षा र कार्यक्षमताको कडाइका साथ मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ।
सबैभन्दा ठूलो डच बैंकहरु मध्ये एक संग हाम्रो सहयोग शोकेसहरू सिंथेटिक डेटा लाभ सफ्टवेयर परीक्षणको लागि। परीक्षण डाटा उत्पादन सिन्थो इन्जिनसँग उत्पादन-जस्तै डाटासेटहरूको परिणाम भयो जसले बैंकलाई सफ्टवेयरको विकास र बग पत्ता लगाउन मद्दत गर्यो, जसले छिटो र अधिक सुरक्षित सफ्टवेयर रिलीजहरूमा नेतृत्व गर्यो।
उत्पादन गर्ने प्रविधिहरू तालिका सिंथेटिक डाटा सामान्यतया सांख्यिकीय मोडलिङ समावेश गर्दछ, मेशिन शिक्षा मोडेलहरु, वा जेनेरेटिभ मोडेलहरू जस्तै generative adversarial networks (GANs) र variational autoencoders (VAEs)। यी सिंथेटिक डाटा उत्पादन उपकरण मा अवस्थित ढाँचा, वितरण, र सहसंबंधहरू विश्लेषण गर्नुहोस् वास्तविक डाटासेट र त्यसपछि नयाँ उत्पन्न गर्नुहोस् डाटा पोइन्टहरू कि वास्तविक डाटासँग नजिकबाट मिल्दोजुल्दो छ तर कुनै पनि वास्तविक जानकारी समावेश छैन।
सामान्य तालिका सिंथेटिक डाटा प्रयोग केसहरू गोपनीयता सरोकारहरूलाई सम्बोधन गर्ने, डाटा उपलब्धता बढाउने, र डाटा-संचालित अनुप्रयोगहरूमा अनुसन्धान र नवीनताको सुविधा समावेश गर्दछ। यद्यपि, यो सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ सिंथेटिक डाटा कायम राख्नको लागि मूल डाटाको अन्तर्निहित ढाँचा र वितरणहरूलाई सही रूपमा क्याप्चर गर्दछ डाटा उपयोगिता र डाउनस्ट्रीम कार्यहरूको लागि वैधता।
सिन्थोको सिंथेटिक डाटा उत्पादन प्लेटफर्म
Syntho ले एक स्मार्ट सिंथेटिक डेटा उत्पादन प्लेटफर्म प्रदान गर्दछ, संगठनहरूलाई बुद्धिमानी रूपमा डेटालाई प्रतिस्पर्धात्मक किनारमा रूपान्तरण गर्न सशक्त बनाउँछ। सबै सिंथेटिक डाटा उत्पादन विधिहरू एउटै प्लेटफर्ममा उपलब्ध गराएर, सिन्थोले समेट्ने डाटाको प्रयोग गर्ने लक्ष्य राख्ने संस्थाहरूका लागि व्यापक समाधान प्रदान गर्दछ:
- AI-उत्पन्न सिंथेटिक डाटा जसले कृत्रिम बुद्धिमत्ताको शक्तिको साथ सिंथेटिक डेटामा मौलिक डेटाको सांख्यिकीय ढाँचाहरूको नक्कल गर्दछ।
- स्मार्ट डि-पहिचान सुरक्षा गर्नु संवेदनशील डाटा व्यक्तिगत रूपमा पहिचान योग्य जानकारी (PII) हटाएर वा परिमार्जन गरेर।
- Test data management कि सक्षम गर्दछ निर्माण, मर्मत, र गैर-उत्पादन वातावरण को लागी प्रतिनिधि परीक्षण डाटा को नियन्त्रण।
हाम्रा प्लेटफर्महरू कुनै पनि क्लाउड वा अन-प्रिमाइसेस वातावरणमा एकीकृत हुन्छन्। यसबाहेक, हामी योजना र तैनातीको ख्याल राख्छौं। हाम्रो टोलीले तपाइँका कर्मचारीहरूलाई प्रयोग गर्न तालिम दिनेछ सिन्थो इन्जिन प्रभावकारी रूपमा, र हामी निरन्तर पोस्ट-डिप्लोइमेन्ट समर्थन प्रदान गर्नेछौं।
तपाईं सिन्थोको क्षमताहरूको बारेमा थप पढ्न सक्नुहुन्छ सिंथेटिक डाटा मा जेनेरेशन प्लेटफर्म हाम्रो वेबसाइट को समाधान खण्ड.
सिंथेटिक डाटाको लागि भविष्यमा के छ?
जेनेरेटिभ AI संग सिंथेटिक डाटा उत्पादन को उच्च मात्रा सिर्जना र साझेदारी गर्न मद्दत गर्दछ सान्दर्भिक डाटा, ढाँचा अनुकूलता मुद्दाहरू, नियामक बाधाहरू, र डेटा उल्लङ्घनको जोखिमलाई बाइपास गर्दै।
अनामीकरण विपरीत, सिंथेटिक डाटा उत्पन्न गर्दै डेटामा संरचनात्मक सम्बन्धहरू सुरक्षित गर्न अनुमति दिन्छ। यसले सिंथेटिक डाटालाई उन्नत विश्लेषण, अनुसन्धान र विकास, विविधीकरण, र परीक्षणको लागि उपयुक्त बनाउँछ।
सिंथेटिक डेटासेटहरूको प्रयोग उद्योगहरूमा मात्र विस्तार हुनेछ। कम्पनीहरू तयार छन् सिंथेटिक डाटा सिर्जना, जटिल छविहरू, अडियो, र भिडियो सामग्रीमा यसको दायरा विस्तार गर्दै। कम्पनीहरूले यसको प्रयोग विस्तार गर्नेछन् मेशिन शिक्षा मोडेलहरु थप उन्नत सिमुलेशन र आवेदन.
के तपाईं थप व्यावहारिक अनुप्रयोगहरू सिक्न चाहनुहुन्छ सिंथेटिक डाटा? स्वतन्त्र महसुस गर्नुहोस् डेमो अनुसूचित गर्नुहोस् हाम्रो वेबसाइट.
Syntho को बारेमा
सिंथो एक स्मार्ट प्रदान गर्दछ सिंथेटिक डाटा उत्पादन प्लेटफर्म, लाभ धेरै सिंथेटिक डाटा फारमहरू र उत्पादन विधिहरू, सशक्तिकरण संगठनहरूलाई बुद्धिमानी रूपमा डेटालाई प्रतिस्पर्धात्मक किनारमा रूपान्तरण गर्न। हाम्रो AI-उत्पन्न सिंथेटिक डेटाले मौलिक डेटाको तथ्याङ्कीय ढाँचाहरूको नक्कल गर्दछ, सटीकता, गोपनीयता र गति सुनिश्चित गर्दै, SAS जस्ता बाह्य विशेषज्ञहरूले मूल्याङ्कन गरेको छ। स्मार्ट डि-पहिचान सुविधाहरू र लगातार म्यापिङको साथ, संवेदनशील जानकारी सुरक्षित गरिएको छ जबकि सन्दर्भ अखण्डता संरक्षण गरिन्छ। हाम्रो प्लेटफर्मले नियम-आधारित प्रयोग गरी गैर-उत्पादन वातावरणहरूको लागि परीक्षण डेटाको सिर्जना, व्यवस्थापन, र नियन्त्रण सक्षम गर्दछ। सिंथेटिक डाटा उत्पादन विधिहरू लक्षित परिदृश्यहरूको लागि। थप रूपमा, प्रयोगकर्ताहरूले गर्न सक्छन् सिंथेटिक डाटा प्रोग्रामेटिक रूपमा उत्पन्न गर्नुहोस् र प्राप्त यथार्थपरक परीक्षण डाटा सजिलै संग व्यापक परीक्षण र विकास परिदृश्यहरू विकास गर्न।
लेखक बारे
Wim Kees Janssen
सीईओ र संस्थापक
Syntho, स्केल-अप जसले AI-उत्पन्न सिंथेटिक डाटाको साथ डाटा उद्योगमा बाधा पुर्याइरहेको छ। Wim Kees ले Syntho सँग प्रमाणित गरेको छ कि उसले गोपनीयता-संवेदनशील डाटा अनलक गर्न डाटालाई स्मार्ट र छिटो उपलब्ध गराउन सक्छ ताकि संगठनहरूले डाटा-संचालित नवीनता महसुस गर्न सकून्। फलस्वरूप, Wim Kees र Syntho ले प्रतिष्ठित फिलिप्स इनोभेसन अवार्ड जिते, स्वास्थ्य सेवा र जीवन विज्ञानमा SAS ग्लोबल ह्याकाथन जिते र NVIDIA द्वारा अग्रणी जेनेरेटिभ एआई स्केल-अपको रूपमा चयन भए।