सिंथेटिक डाटा के हो?
क्र्यास कोर्स सिंथेटिक डेटा
परिचय
सिंथेटिक डाटा के हो?
जवाफ अपेक्षाकृत सरल छ। जहाँ वास्तविक डाटा वास्तविक व्यक्तिहरू (जस्तै ग्राहकहरू, बिरामीहरू, कर्मचारीहरू आदि) सँगको तपाईंको सबै अन्तरक्रियाहरूमा र तपाईंको सबै आन्तरिक प्रक्रियाहरू मार्फत सङ्कलन गरिन्छ, सिंथेटिक डाटा कम्प्युटर एल्गोरिदमद्वारा उत्पन्न हुन्छ। यो कम्प्युटर एल्गोरिथ्मले पूर्णतया नयाँ र कृत्रिम डाटापोइन्टहरू उत्पन्न गर्दछ।
डाटा गोपनीयता चुनौतीहरू समाधान गर्नुहोस्
सिंथेटिक रूपमा उत्पन्न गरिएको डाटामा पूर्ण रूपमा नयाँ र कृत्रिम डाटापोइन्टहरू हुन्छन् जसमा मूल डाटासँग कुनै एक-देखि-एक सम्बन्ध हुँदैन। तसर्थ, कुनै पनि सिंथेटिक डाटापोइन्टहरू पछाडि ट्रेस गर्न सकिँदैन वा मूल डाटामा रिभर्स इन्जिनियर गर्न सकिँदैन। नतिजाको रूपमा, सिंथेटिक डेटा GDPR जस्ता गोपनीयता नियमहरूबाट छुट छ र डेटा-गोपनीयता चुनौतीहरू समाधान गर्न र पार गर्न समाधानको रूपमा कार्य गर्दछ।
बढाउनुहोस् र अनुकरण गर्नुहोस्
सिंथेटिक डाटा जेनेरेसनको जेनेरेटिभ पक्षले पूर्ण रूपमा नयाँ डाटालाई बढाउन र सिमुलेट गर्न अनुमति दिन्छ। यो समाधानको रूपमा कार्य गर्दछ जब तपाईंसँग पर्याप्त डाटा छैन (डेटा अभाव), नमूना किनारा-केसहरू अप-नमूना गर्न चाहनुहुन्छ वा जब तपाईंसँग अझै डाटा छैन।
यहाँ, Syntho को फोकस संरचित डाटा हो (प r्क्तिहरु र स्तम्भहरु संग तालिका मा ढाँचा डेटा, जस्तै तपाइँ एक एक्सेल पानाहरु मा देख्नुहुन्छ), तर हामी सधैं छविहरु को माध्यम बाट सिंथेटिक डाटा को अवधारणा को वर्णन गर्न को लागी, किनकि यो अधिक आकर्षक छ।
सिंथेटिक डाटा को प्रकार
सिंथेटिक डाटा छाता भित्र तीन प्रकारका सिंथेटिक डाटा अवस्थित छन्। ती ३ प्रकारका सिंथेटिक डाटा हुन्: डमी डाटा, नियममा आधारित सिंथेटिक डाटा र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डाटा। हामी छिट्टै वर्णन गर्छौं कि सिंथेटिक डेटा को 3 विभिन्न प्रकार के हो।
डमी डाटा / नकली डाटा
डमी डाटा अनियमित रूपमा उत्पन्न डाटा हो (जस्तै नक्कली डाटा जनरेटर द्वारा)।
फलस्वरूप, मूल डाटामा रहेका विशेषताहरू, सम्बन्धहरू र सांख्यिकीय ढाँचाहरू उत्पन्न गरिएको डमी डाटामा संरक्षित, क्याप्चर र पुन: उत्पादन हुँदैनन्। तसर्थ, डमी डाटा / नक्कली डाटाको प्रतिनिधित्व मौलिक डाटाको तुलनामा न्यून छ।
- यसलाई कहिले प्रयोग गर्ने: प्रत्यक्ष पहिचानकर्ताहरू (PII) प्रतिस्थापन गर्न वा जब तपाईंसँग डाटा छैन (अझै) र नियमहरू परिभाषित गर्नमा समय र ऊर्जा खर्च गर्न चाहनुहुन्न।
नियम आधारित कृत्रिम डाटा उत्पन्न
नियम-आधारित उत्पन्न सिंथेटिक डेटा पूर्व-परिभाषित नियमहरूको सेट द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा हो। ती पूर्व-परिभाषित नियमहरूको उदाहरणहरू हुन सक्छ कि तपाइँ एक निश्चित न्यूनतम मान, अधिकतम मान वा औसत मानको साथ सिंथेटिक डेटा प्राप्त गर्न चाहनुहुन्छ। कुनै पनि विशेषताहरू, सम्बन्धहरू र सांख्यिकीय ढाँचाहरू, जुन तपाईंले नियम-आधारित उत्पन्न सिंथेटिक डेटामा पुन: उत्पादन गर्न चाहनुहुन्छ, पूर्व-परिभाषित हुन आवश्यक छ।
फलस्वरूप, डेटा गुणस्तर पूर्व-परिभाषित नियमहरूको सेट जत्तिकै राम्रो हुनेछ। उच्च डाटा गुणस्तर सारको रूपमा हुँदा यसले चुनौतीहरूमा परिणाम दिन्छ। पहिलो, सिंथेटिक डेटामा कैद गर्नका लागि नियमहरूको सीमित सेट मात्र परिभाषित गर्न सकिन्छ। थप रूपमा, बहुविध नियमहरू सेटअप गर्दा सामान्यतया ओभरल्यापिङ र विवादित नियमहरू हुनेछन्। यसबाहेक, तपाईंले सबै सान्दर्भिक नियमहरू पूर्ण रूपमा कभर गर्नुहुनेछैन। यसबाहेक, त्यहाँ सान्दर्भिक नियमहरू हुन सक्छ जुन तपाईंलाई थाहा छैन। र अन्तमा (र बिर्सनु हुँदैन), यसले तपाईंलाई धेरै समय र ऊर्जा लिनेछ जसको परिणामस्वरूप एक गैर-कुशल समाधान हुन्छ।
- कहिले प्रयोग गर्ने: जब तपाईंसँग डाटा छैन (अहिले सम्म)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डाटा
तपाईले नामबाट अपेक्षा गरे जस्तै, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा हो। एआई मोडेललाई सबै विशेषताहरू, सम्बन्धहरू र सांख्यिकीय ढाँचाहरू सिक्नको लागि मूल डाटामा प्रशिक्षित गरिन्छ। त्यसपछि, यो एआई एल्गोरिथ्मले पूर्ण रूपमा नयाँ डाटापोइन्टहरू उत्पन्न गर्न र ती नयाँ डाटापोइन्टहरूलाई यसरी मोडेल गर्न सक्षम छ कि यसले मूल डाटासेटबाट विशेषताहरू, सम्बन्धहरू र सांख्यिकीय ढाँचाहरू पुन: उत्पादन गर्दछ। यसलाई हामी सिंथेटिक डाटा ट्विन भन्छौं।
AI मोडेलले सिंथेटिक डाटा जुम्ल्याहा उत्पन्न गर्न मूल डाटाको नक्कल गर्दछ जुन प्रयोग गर्न सकिन्छ - यदि यो मौलिक डाटा हो। यसले विभिन्न प्रयोग केसहरू अनलक गर्दछ जहाँ AI उत्पन्न सिंथेटिक डाटा मूल (संवेदनशील) डाटा प्रयोग गर्नको लागि वैकल्पिक रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै परीक्षण डाटा, डेमो डाटा वा एनालिटिक्सको रूपमा AI उत्पन्न सिंथेटिक डाटाको प्रयोग।
नियम-आधारित उत्पन्न सिंथेटिक डेटाको तुलनामा: तपाईंले सान्दर्भिक नियमहरू अध्ययन र परिभाषित गर्नुको सट्टा, AI एल्गोरिदमले तपाईंको लागि यो स्वचालित रूपमा गर्छ। यहाँ, केवल विशेषताहरू, सम्बन्धहरू र सांख्यिकीय ढाँचाहरू जुन तपाईं सजग हुनुहुन्छ, कभर गरिने छ, साथै विशेषताहरू, सम्बन्धहरू र सांख्यिकीय ढाँचाहरू जुन तपाईंलाई थाहा छैन पनि कभर गरिनेछ।
- कहिले प्रयोग गर्ने: जब तपाईंसँग (केही) डेटा नक्कल गर्न वा स्मार्ट डेटा उत्पादन र वृद्धि सुविधाहरूको लागि सुरूवात बिन्दुको रूपमा प्रयोग गर्न इनपुटको रूपमा छ।
कस्तो प्रकारको सिंथेटिक डाटा प्रयोग गर्ने?
तपाईंको प्रयोग-केसमा निर्भर गर्दै, डमी डाटा / नक्कली डाटा, नियम-आधारित उत्पन्न सिंथेटिक डाटा वा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डाटाको संयोजन सल्लाह दिइन्छ। यो सिंहावलोकनले तपाइँलाई कुन प्रकारको सिंथेटिक डेटा प्रयोग गर्ने भन्ने पहिलो संकेत प्रदान गर्दछ। सिन्थोले ती सबैलाई समर्थन गर्ने भएकाले, हामीसँग आफ्नो प्रयोग-केसलाई गहिरो बनाउनका लागि हाम्रा विशेषज्ञहरूलाई सम्पर्क गर्न नहिचकिचाउनुहोस्।
अब आफ्नो सिंथेटिक डाटा गाइड बचत गर्नुहोस्!
- सिंथेटिक डाटा के हो?
- संस्थाहरूले किन प्रयोग गर्छन्?
- सिंथेटिक डेटा क्लाइन्ट केसहरू थप्दै मूल्य
- कसरी सुरू गर्ने
