ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਗਾਈਡ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਇਹ ਕੋਈ ਭੇਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਜਾਂ ਲਾਲ ਟੇਪ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਨਕਲੀ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਿਭਿੰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਆਓ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ.
ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮਾਂ, ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਅੰਤਰ, ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।
ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਅੰਕੜੇ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਗੁਪਤ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਕਸਰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ AI-ਤਿਆਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜੁੜਵਾਂ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਨਕਲੀ ਡਾਟਾ.
ਗ੍ਰੈਂਡ ਵਿਊ ਰਿਸਰਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ 1.63 ਵਿੱਚ $2022 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇ 13.5% ਦੇ CAGR ਨਾਲ 2030 ਤੱਕ ਲਗਭਗ $35 ਬਿਲੀਅਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਗਾਰਟਨਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 60 ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ 2024% ਡਾਟਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਹੋਵੇਗਾ - ਇਹ 60 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 2021 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੀ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟ ਸਟੇਟਸਵਿਲੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ ਗਲੋਬਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਾਰਕੀਟ 218 ਵਿੱਚ $2022 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇ 3.7 ਤੱਕ $2033 ਬਿਲੀਅਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਕਿਉਂ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਕ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਆਜ਼ਾਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਕਾਨੂੰਨ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ US ਅਤੇ EU ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਪਰ ਉਹ ਨਿਯਮ ਇਸ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ - ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ। ਉਹ ਹੋਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਖੌਤੀ "ਕੋਰ" ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, GDPR ਦਾ ਪਾਠ 26 ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਪਛਾਣਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਤੱਕ ਵਾਪਸ ਨਹੀਂ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੈ। ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ। ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਗ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GDPR ਅਤੇ HIPAA, ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰਸ਼ਾਹੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਗੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕੋ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ PII ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਾਹਰੀ ਇਕਾਈਆਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਹੋਰ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਤਰੇ ਹਨ।
ਤੋਂ ਖੋਜ ਫਾਰਚਿ Businessਨ ਬਿਜਨਸ ਇਨਸਾਈਟਸ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ ਵਧ ਰਹੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਤੁਸੀਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ 2023 IBM ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਾਗਤ, ਯੂਐਸ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਡਾਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀ ਲਾਗਤ $9.48 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ, ਔਸਤਨ ਲਾਗਤ $4.45 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀ; 500 ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਾਮਿਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਉਲੰਘਣਾ $3.31 ਮਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਖ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਖਾਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ.
ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ
ਇੱਕ 2022 ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ 500 ਡਾਟਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 77% ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ। ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਸ ਜਨਸੰਖਿਆ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ, ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ, ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਵਾਲੇ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ, ਇਹ ਗਲਤ, ਪੱਖਪਾਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰੇਗਾ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸਧਾਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਕਲੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਨਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਘੱਟ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਵਾਲੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਪਾਤਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਧੇਰੇ ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਿਹਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੂਲਾਂ ਤੋਂ ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਟੇਬਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHRs), ਪਹਿਨਣਯੋਗ, ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਅਤੇ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਸਰੋਤ ਵੱਖਰੇ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਦੌਰਾਨ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ, ਬਣਤਰਾਂ, ਜਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਲੋੜੀਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ.
ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਮਨਾਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਲਗਾਉਣਾ ਜਾਂ ਹਟਾਉਣਾ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ.
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖਤਰਨਾਕ ਅਭਿਨੇਤਾ ਸਮਾਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਬੇਪਰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਣਪਛਾਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਉੱਤਮ ਹੈ।
ਉਲਟ ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਪਰ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ, ਇਸਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ. ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਪਰ ਇਹ ਉਸ ਤੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੂਖਮ ਹੈ। ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਢੰਗ.
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਰਚਨਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ AI-ਬਣਾਇਆ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ, ਅਤੇ ਮਖੌਲ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ AI-ਤਿਆਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਦ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨਾਂ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਣਤਰ, ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਲਈ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਫਿਰ ਇਸ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਦੇ ਅੰਕੜਾ ਗੁਣਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਜੁਲਦਾ ਹੈ (ਦੁਬਾਰਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਣਪਛਾਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ)।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੌਕ ਡੇਟਾ
ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਸਲ, ਨਿੱਜੀ, ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਅਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਧਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ: ਡਾਇਰੈਕਟ ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰ (PII) ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਾ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰੋ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਦਿੱਖ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਖੌਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਖਾਮੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਇਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਕੰਮਕਾਜ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਨੋਟ: ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮਖੌਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਜਾਅਲੀ ਡੇਟਾ,' ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲੇ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਯਮਾਂ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਅਧਿਕਤਮ, ਅਤੇ ਔਸਤ ਮੁੱਲਾਂ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਆਈ-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸੰਚਾਲਨ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ। ਸਿੰਥੋ ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜੁੜਵਾਂ ਬਣਾ ਕੇ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਜੋ ਕਿ ਪਾਲਣਾ ਓਵਰਹੈੱਡ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੈ।
ਟੇਬੂਲਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ
ਸ਼ਰਤ ਟੇਬਲਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਨਕਲੀ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣਾ ਸਬਸੈੱਟ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਸਾਰਣੀਕਾਰ ਡਾਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੇਬਲ ਜਾਂ ਸਪਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਰੋਤ ਡਾਟਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਗੁਪਤ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਟੇਬਲਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੈਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN) ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ (VAEs)। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਵੰਡਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਸਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਵਾਂ ਬਣਾਓ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਹਨ ਪਰ ਕੋਈ ਅਸਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਮ ਸਾਰਣੀਦਾਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਸਹੂਲਤ ਅਤੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੈਧਤਾ।
ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਡੇਟਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਪ੍ਰਚੂਨ, ਨਿਰਮਾਣ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੇਸ ਵਰਤੋਂ ਡਾਟਾ ਅਪਸੈਪਲਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ
ਅਪਸੈਂਪਲਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਲਈ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਉਦੋਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ, ਅਸੰਤੁਲਿਤ, ਜਾਂ ਅਧੂਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਉੱਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ। ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਕੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿੱਤੀ ਡਾਟਾ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਏਜੰਸੀ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਕੰਪਨੀਆਂ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜ ਲਈ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਜਾਂ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਿਰਮਾਤਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਵਾਲੇ GPS ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਰ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ। ਸਿੰਥੋ ਇੰਜਣ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਸਏਐਸ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਦੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਹਰ. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਾਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਸਲ, ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸਾਡੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਉਹੀ ਸੀ ਜਿੰਨਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਨੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਸੀ।
ਬਾਹਰੀ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਭਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸੱਕਦੇ ਹੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਜਾਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਗੈਰ-ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਗਿਤ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਹਿਯੋਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਪ੍ਰਚੂਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਜਾਂ ਵਿਤਰਕਾਂ ਨਾਲ ਸੂਝ ਸਾਂਝੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਗਾਹਕ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੇ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਰਾਜ਼ ਗੁਪਤ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸਿੰਥੋ ਨੇ 2023 ਗਲੋਬਲ SAS ਹੈਕਾਥੌਨ ਜਿੱਤਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ aਸਹੀ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ-ਮੁਕਤ. ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਵਾਲੇ ਕਈ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ। ਸੰਯੁਕਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸਹੀ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਡਾਟਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ. ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਡੱਚ ਬੈਂਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਾਲ ਸਾਡਾ ਸਹਿਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਲਾਭ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ. ਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਸਿੰਥੋ ਇੰਜਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉਤਪਾਦਨ-ਵਰਗੇ ਡੇਟਾਸੈਟਸ ਨੇ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਬੱਗ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਰੀਲੀਜ਼ ਹੋਏ।
ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਟੇਬਲਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੈਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN) ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ (VAEs)। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਵੰਡਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਸਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਵਾਂ ਬਣਾਓ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਹਨ ਪਰ ਕੋਈ ਅਸਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਆਮ ਸਾਰਣੀਦਾਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਸਹੂਲਤ ਅਤੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੈਧਤਾ।
ਸਿੰਥੋ ਦਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
Syntho ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਸਿੰਥੋ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:
- AI-ਤਿਆਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜੋ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਮਾਰਟ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII) ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਜਾਂ ਸੋਧ ਕੇ।
- Test data management ਜੋ ਕਿ ਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਗੈਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ।
ਸਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਲਾਉਡ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਤੁਹਾਡੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਵੇਗੀ ਸਿੰਥੋ ਇੰਜਣ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਪੋਸਟ-ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ।
ਤੁਸੀਂ ਸਿੰਥੋ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੀੜ੍ਹੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦਾ ਹੱਲ ਸੈਕਸ਼ਨ.
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ, ਫਾਰਮੈਟ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ।
ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ, ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇਗੀ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਇਸਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਵਧਾਉਣਾ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਨਗੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਾਰਜ.
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ? ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਤਹਿ ਸਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ.
ਸਿੰਥੋ ਬਾਰੇ
ਸਿੰਥੋ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਲੀਵਰਿੰਗ ਮਲਟੀਪਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਫਾਰਮ ਅਤੇ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਢੰਗ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡਾ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ SAS ਵਰਗੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਹਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਮਾਰਟ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਦਰਭ ਅਖੰਡਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗੈਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਢੰਗ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ।
ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ
ਵਿਮ ਕੀਸ ਜੈਨਸਨ
ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਪਕ
Syntho, ਸਕੇਲ-ਅੱਪ ਜੋ AI-ਉਤਪੰਨ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਿਮ ਕੀਜ਼ ਨੇ ਸਿੰਥੋ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਚੁਸਤ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਣ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਵਿਮ ਕੀਜ਼ ਅਤੇ ਸਿੰਥੋ ਨੇ ਵੱਕਾਰੀ ਫਿਲਿਪਸ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਅਵਾਰਡ ਜਿੱਤਿਆ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ SAS ਗਲੋਬਲ ਹੈਕਾਥਨ ਜਿੱਤਿਆ, ਅਤੇ NVIDIA ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਕੇਲ-ਅਪ ਵਜੋਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ।