مصنوعي ڊيٽا جنريٽر ۾ افاديت ۽ هڪجهڙائي جو جائزو وٺڻ: هڪ ٽيڪنيڪل ڊيپ ڊيو ۽ تقابلي تجزيو
تعارف
اڄ جي ڊجيٽل دور ۾، ڊيٽا جي رازداري جي شعور کي خاص طور تي وڌايو ويو آهي. صارفين کي پنهنجي ڊيٽا کي هڪ منفرد ڊجيٽل فنگر پرنٽ طور سڃاتو وڃي ٿو، ڊيٽا جي ڀڃڪڙي جي صورت ۾ انهن جي رازداري کي خطرو آهي. اهو خدشو وڌيڪ وڌايو ويو آهي ضابطن جهڙوڪ GDPR، جيڪي صارفين کي انهن جي ڊيٽا کي ختم ڪرڻ جي درخواست ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا. جڏهن ته تمام گهڻي ضرورت آهي، هي قانون سازي ڪمپنين لاءِ تمام مهانگو ٿي سگهي ٿو جيئن ڊيٽا تائين رسائي گهٽجي وڃي. پابنديون جن کي دور ڪرڻ لاءِ اڪثر وقت ۽ وسيلا خرچ ٿين ٿا.
مواد جي جدول
مصنوعي ڊيٽا جنريٽر ڇا آهن؟
مصنوعي ڊيٽا داخل ڪريو، هن مسئلي جو حل. مصنوعي ڊيٽا جنريٽر ڊيٽا سيٽ ٺاهيندا آهن جيڪي حقيقي صارف ڊيٽا کي نقل ڪن ٿا جڏهن ته گمنام ۽ رازداري کي محفوظ ڪن ٿا. اهو طريقو صنعتن ۾ ڪشش حاصل ڪري رهيو آهي، صحت جي سار سنڀار کان فنانس تائين، جتي رازداري تمام اهم آهي.
صحيح مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جو طريقو ڪيئن چونڊيو؟
مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جي متنوع نظارن ۾، اتي موجود طريقن جي گهڻائي آهي، هر هڪ پنهنجي منفرد صلاحيتن سان ڌيان ڏيڻ لاء. هڪ خاص ايپليڪيشن لاءِ سڀ کان وڌيڪ موزون طريقو چونڊڻ هر آپشن جي ڪارڪردگي جي خاصيتن کي مڪمل سمجهڻ جي ضرورت آهي. اهو ضروري آهي ته مختلف مصنوعي ڊيٽا جنريٽر جي هڪ جامع تشخيص جي بنياد تي چڱي طرح بيان ڪيل ميٽرڪس جي هڪ سيٽ تي ٻڌل فيصلو ڪرڻ لاء.
هيٺ ڏنل آهي هڪ سخت تقابلي تجزيو Syntho Engine سان گڏ هڪ مشهور اوپن سورس فريم ورڪ، Synthetic Data Vault (SDV). ھن تجزيي ۾، اسان ڪيترائي عام استعمال ٿيل ميٽرڪ استعمال ڪيا آھن جھڙوڪ statistic fidelity، predictive accuracy ۽ inter-variable تعلق.
مصنوعي ڊيٽا جي تشخيصي ميٽرڪس
ڪنهن به مخصوص ميٽرڪ کي متعارف ڪرائڻ کان اڳ، اسان کي اهو تسليم ڪرڻ گهرجي ته مصنوعي ڊيٽا جي تشخيص بابت ڪيترائي نظريا آهن، جن مان هر هڪ ڊيٽا جي هڪ خاص پهلو ۾ بصيرت ڏئي ٿو. انهي کي ذهن ۾ رکڻ سان، هيٺيون ٽي ڀاڱا اهم ۽ جامع آهن. اهي ميٽرڪ ڊيٽا جي معيار جي مختلف حصن ۾ بصيرت مهيا ڪن ٿا. اهي درجا آهن:
- شمارياتي وفاداري ميٽرڪس: ڊيٽا جي بنيادي شمارياتي خاصيتن کي جانچڻ، جهڙوڪ مطلب ۽ مختلف قسمون، يقيني بڻائڻ لاء مصنوعي ڊيٽا اصل ڊيٽا سيٽ جي شمارياتي پروفائل سان ترتيب ڏئي ٿي.
- اڳڪٿي جي درستگي: مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جي ماڊل جي ڪارڪردگي کي جانچڻ، اصل ڊيٽا سان تربيت ڪئي وئي، ۽ مصنوعي ڊيٽا تي جائزو ورتو ويو (ٽرين ريئل - ٽيسٽ مصنوعي، TRTS) ۽ ان جي برعڪس (ٽرين مصنوعي - ٽيسٽ ريئل، TSTR)
- متغير رشتا: هن گڏيل درجي ۾ شامل آهن:
- خصوصيت لاڳاپو: اسان اندازو لڳايو ته ڪيتري ريت مصنوعي ڊيٽا متغيرن جي وچ ۾ لاڳاپا برقرار رکي ٿي باهمي رابطي جي کوٽائي استعمال ڪندي. هڪ مشهور ميٽرڪ جهڙوڪ Propensity Mean Squared Error (PMSE) هن قسم جو هوندو.
- گڏيل معلومات: اسان متغيرن جي وچ ۾ باهمي انحصار کي ماپ ڪريون ٿا انهن رشتن جي کوٽائي کي سمجهڻ لاءِ صرف لاڳاپن کان ٻاهر.
تقابلي تجزيو: سنٿو انجڻ بمقابله اوپن سورس متبادل
تقابلي تجزيو هڪ معياري تشخيصي فريم ورڪ استعمال ڪندي ڪيو ويو ۽ سڀني ماڊلن ۾ هڪجهڙائي واري جاچ ٽيڪنڪ، بشمول Syntho Engine ۽ SDV ماڊلز. هڪجهڙائي واري ذريعن مان ڊيٽا سيٽس کي ترتيب ڏيڻ ۽ انهن کي ساڳئي شمارياتي ٽيسٽ ۽ مشين لرننگ ماڊل جي جائزي سان مشروط ڪرڻ سان، اسان هڪ منصفانه ۽ غير جانبداري مقابلي کي يقيني بڻائيندا آهيون. اهو سيڪشن جيڪو هيٺ ڏنل بيان ڪري ٿو هر مصنوعي ڊيٽا جنريٽر جي ڪارڪردگي کي مٿي پيش ڪيل ميٽرڪ جي حد تائين.
جيئن ته ڊيٽا سيٽ لاء استعمال ڪيو ويو تشخيص لاء، اسان استعمال ڪيو UCI بالغن جي مردم شماري ڊيٽا سيٽ جيڪو مشين لرننگ ڪميونٽي ۾ هڪ مشهور ڊيٽا سيٽ آهي. اسان سڀ ٽريننگ کان اڳ ڊيٽا کي صاف ڪيو ۽ پوءِ ڊيٽا سيٽ کي ٻن سيٽن ۾ ورهايو (هڪ ٽريننگ ۽ ٽيسٽنگ لاءِ هولڊ آئوٽ سيٽ). اسان ٽريننگ سيٽ استعمال ڪيو 1 ملين نوان ڊيٽا پوائنٽس ٺاهڻ لاءِ هر هڪ ماڊل سان ۽ انهن ٺاهيل ڊيٽا سيٽن تي مختلف ميٽرڪس جو جائزو ورتو. وڌيڪ مشيني سکيا جي تشخيص لاءِ، اسان استعمال ڪيو هولڊ آئوٽ سيٽ ميٽرڪ جو جائزو وٺڻ لاءِ جيئن TSTR ۽ TRTS سان لاڳاپيل.
هر جنريٽر کي ڊفالٽ پيٽرول سان هلائي وئي هئي. جيئن ته ڪجهه ماڊل، جهڙوڪ سنٿو، ڪنهن به ٽيبلر ڊيٽا تي ڪم کان ٻاهر ڪم ڪري سگهن ٿا، ڪابه سٺي ٽيوننگ نه ڪئي وئي هئي. هر ماڊل لاءِ صحيح هائپرپيراميٽر ڳولڻ ۾ ڪافي وقت لڳندو، ۽ جدول 2 اڳ ۾ ئي ڏيکاري ٿو ته سنٿو جي ماڊل ۽ ان جي مقابلي ۾ آزمايل وقت جي وچ ۾ وڏو فرق.
اهو قابل ذڪر آهي ته SDV ۾ باقي ماڊلز جي مقابلي ۾، گاسي ڪوپولا سنٿيسائزر شمارياتي طريقن تي ٻڌل آهي. ان جي ابتڙ، باقي نيورل نيٽ ورڪن تي ٻڌل آهن جهڙوڪ جنريٽو ايڊورسريل نيٽورڪ (GAN) ماڊلز ۽ متغير آٽو انڪوڊرز. اهو ئي سبب آهي ته Gaussian Copula بحث ڪيل سڀني ماڊلز لاءِ بنيادي طور ڏسي سگهجي ٿو.
نتيجا
ڊيٽا جي معيار
شڪل 1. سڀني ماڊلز لاءِ بنيادي معيار جا نتيجا
اڳ ۾ بحث ڪيل رجحانات ۽ ڊيٽا ۾ نمائندگي جي تعميل کي شڪل 1 ۽ جدول 1 ۾ ڳولهي سگهجي ٿو. هتي، استعمال ۾ هر هڪ ميٽرڪ کي هن ريت تشريح ڪري سگهجي ٿو:
- مجموعي معيار جو اسڪور: مجموعي طور تي مصنوعي ڊيٽا جي معيار جو جائزو، مختلف حصن جهڙوڪ شمارياتي هڪجهڙائي ۽ ڊيٽا جي خاصيتن کي گڏ ڪندي.
- ڪالمن جون شڪلون: اندازو لڳايو ته ڇا مصنوعي ڊيٽا ساڳئي تقسيم جي شڪل کي برقرار رکي ٿي جيئن هر ڪالمن لاء حقيقي ڊيٽا.
- ڪالمن جوڙو رجحانات: حقيقي ڊيٽا جي مقابلي ۾ مصنوعي ڊيٽا ۾ ڪالمن جي جوڑوں جي وچ ۾ تعلق يا لاڳاپن جو اندازو لڳائي ٿو.
مجموعي طور تي، اهو نوٽ ڪري سگهجي ٿو ته Syntho بورڊ ۾ تمام اعلي اسڪور حاصل ڪري ٿو. شروع ڪرڻ لاءِ، جڏهن مجموعي ڊيٽا جي معيار کي ڏسندي (SDV ميٽرڪ لائبريريءَ سان جائزو ورتو ويو) Syntho 99% کان مٿي نتيجو حاصل ڪري سگھي ٿو (99.92% جي ڪالمن جي شڪل جي تعميل سان ۽ 99.31% جي ڪالمن جي شڪل جي تعميل سان). اهو آهي جڏهن ته SDV وڌ ۾ وڌ 90.84٪ جو نتيجو حاصل ڪري ٿو (Gaussian Copula سان، 93.82٪ جي ڪالمن جي شڪل جي تعميل ۽ 87.86٪ جي ڪالمن جي شڪل جي پيروي سان).
جدول 1. هر ٺاهيل ڊيٽا سيٽ في ماڊل جي معيار جي اسڪينڊل جي هڪ ٽيبلر نمائندگي
ڊيٽا ڪوريج
SDV جي تشخيصي رپورٽ ماڊل اسان جي ڌيان ۾ آڻيندي آهي ته SDV ٺاهيل ڊيٽا (سڀني صورتن ۾) غائب آهي 10٪ کان وڌيڪ انگن اکرن جي حدن ۾؛ Triplet-based Variational Autoencoder (TVAE) جي صورت ۾، اصل ڊيٽا سيٽ جي مقابلي ۾ ساڳئي مقدار جي درجه بندي ڊيٽا پڻ غائب آهن. Syntho استعمال ڪندي حاصل ڪيل نتيجن سان گڏ ڪو به ڊيڄاريندڙ پيدا نه ڪيو ويو.
شڪل 2. سڀني ماڊلز لاءِ سراسري ڪالمن وار پرفارمنس ميٽرڪس جو تصور
تقابلي تجزيي ۾، شڪل 2 جو پلاٽ بيان ڪري ٿو ته SDV ڪيٽيگري ڪوريج ۾ انهن جي ڪجهه ماڊلز (يعني GaussianCopula، CopulaGAN، ۽ Conditional Tabular GAN - CTGAN سان) ڪيٽيگري ڪوريج ۾ بهتر نتيجا حاصل ڪري ٿو. تنهن هوندي به، اهو نمايان ڪرڻ ضروري آهي ته Syntho جي ڊيٽا جي قابل اعتماد SDV ماڊلز کان وڌيڪ آهي، جيئن ته مختلف قسمن ۽ حدن ۾ ڪوريج ۾ تفاوت گهٽ ۾ گهٽ آهي، صرف 1.1٪ فرق جي نمائش ڪندي. ان جي ابتڙ، SDV ماڊلز 14.6٪ کان 29.2٪ تائين وڏي تبديلي ڏيکاري ٿو.
هتي نمائندگي ڪيل ميٽرڪ، هن ريت بيان ڪري سگهجي ٿو:
- درجه بندي ڪوريج: حقيقي ڊيٽا جي مقابلي ۾ مصنوعي ڊيٽا ۾ سڀني قسمن جي موجودگي کي ماپ ڪري ٿو.
- رينج ڪوريج: اندازو ڪري ٿو ته ڪيتري قدر ڪيتري قدر مصنوعي ڊيٽا ۾ ملي ٿي جيڪا حقيقي ڊيٽا ۾.
جدول 2. ھڪ ڏنل خصوصيت جي قسم جي سراسري ڪوريج جي ھڪڙي ٽيبل جي نمائندگي في ماڊل
عام واھپي
مصنوعي ڊيٽا جي افاديت جي موضوع تي منتقل ٿيڻ، ڊيٽا تي تربيتي ماڊل جو معاملو لاڳاپيل آهي. سڀني فريم ورڪ جي وچ ۾ هڪ متوازن ۽ منصفانه مقابلو ڪرڻ لاءِ اسان SciKit Learn لائبريري مان ڊفالٽ Gradient Boosting Classifier کي چونڊيو آهي، ان کي ڏسندي ته ان کي باڪس کان ٻاهر جي سيٽنگن سان گڏ هڪ سٺي ڪارڪردگي ماڊل طور قبول ڪيو وڃي ٿو.
ٻه مختلف ماڊل تربيت يافته آهن، هڪ مصنوعي ڊيٽا تي (TSTR لاء) ۽ هڪ اصل ڊيٽا تي (TRTS لاء). مصنوعي ڊيٽا تي تربيت ڪيل ماڊل جو جائزو ورتو ويو آهي هولڊ آئوٽ ٽيسٽ سيٽ استعمال ڪندي (جيڪو مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار دوران استعمال نه ڪيو ويو) ۽ اصل ڊيٽا تي تربيت يافته ماڊل مصنوعي ڊيٽا سيٽ تي آزمايو ويو آهي.
شڪل 3. وکر جي هيٺان ايراضيءَ جو تصور (AUC) اسڪور في طريقو في ماڊل
مٿي بيان ڪيل نتيجا ٻين طريقن جي مقابلي ۾ Syntho انجڻ جي Synthetic ڊيٽا جي پيداوار جي برتري کي ظاهر ڪن ٿا، مختلف طريقن سان حاصل ڪيل نتيجن جي وچ ۾ ڪو به فرق نه آهي (مصنوعي ۽ حقيقي ڊيٽا جي وچ ۾ وڏي هڪجهڙائي ڏانهن اشارو ڪندي). انهي سان گڏ، پلاٽ ۾ موجود ڳاڙهي نقطي واري لڪير هڪ ٽرين ريئل، ٽيسٽ ريئل (TRTR) ٽيسٽ جي بنيادي ڪارڪردگي جو جائزو وٺڻ سان حاصل ڪيل نتيجو آهي جيڪو مشاهدو ميٽرڪس لاء بنيادي لائن مهيا ڪرڻ لاء. هي لڪير 0.92 جي قدر جي نمائندگي ڪري ٿو، جيڪو حقيقي ڊيٽا تي تربيت يافته ماڊل پاران حاصل ڪيل وکر سکور (AUC سکور) هيٺ ڏنل علائقو آهي ۽ حقيقي ڊيٽا تي آزمائشي.
جدول 3. TRTS ۽ TSTR پاران حاصل ڪيل AUC سکور جي ھڪڙي جدول نمايان ترتيبوار في ماڊل.
وقت جي لحاظ کان مقابلو
قدرتي طور تي، انهن نتيجن کي پيدا ڪرڻ ۾ خرچ ڪيل وقت تي غور ڪرڻ ضروري آهي. هيٺ ڏنل تصوير صرف هن کي بيان ڪري ٿي.
شڪل 5. ٽريننگ ۽ انجام ڏيڻ لاءِ لڳل وقت جو تصور مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار GPU سان گڏ ۽ بغير ماڊل سان گڏ هڪ ملين ڊيٽا پوائنٽس.
شڪل 5 ٻن مختلف سيٽنگن ۾ مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاءِ ورتو ويو وقت بيان ڪري ٿو. جن مان پهريون (هتي GPU جي بغير حوالو ڏنو ويو آهي)، ٽيسٽ رنون سسٽم تي هلن ٿيون هڪ Intel Xeon CPU سان 16 cores تي هلندڙ 2.20 GHz. نشان لڳل ٽيسٽون ”رن سان گڏ هڪ GPU“ هڪ سسٽم تي هئا AMD Ryzen 9 7945HX CPU سان گڏ 16 ڪور 2.5GHz تي هلندڙ ۽ هڪ NVIDIA GeForce RTX 4070 ليپ ٽاپ GPU. جيئن هيٺ ڏنل شڪل 2 ۽ جدول 2 ۾ قابل ذڪر آهي، اهو ڏسي سگهجي ٿو ته Syntho مصنوعي ڊيٽا (ٻنهي منظرنامي ۾) پيدا ڪرڻ ۾ تمام گهڻو تيز آهي، جيڪو متحرڪ ڪم فلو ۾ اهم آهي.
جدول 5. وقت جي ھڪڙي جدول جي نمائندگي ڪئي وئي آھي مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار هڪ ملين ڊيٽا پوائنٽن جو هر ماڊل سان گڏ ۽ بغير GPU سان
نتيجن کي صحيح مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جو طريقو چونڊڻ ۾ مڪمل معيار جي تشخيص جي اهميت کي اجاگر ڪري ٿو. Syntho's Engine، AI-driven طريقه ڪار سان، ڪجهه ميٽرڪس ۾ قابل ذڪر طاقتن جو مظاهرو ڪري ٿو، جڏهن ته اوپن سورس ٽولز جهڙوڪ SDV انهن جي استقامت ۽ ڪميونٽي تي هلندڙ بهتري ۾ چمڪندا آهن.
جيئن ته مصنوعي ڊيٽا جي شعبي ۾ ترقي جاري آهي، اسان توهان کي حوصلا افزائي ڪريون ٿا ته اهي ميٽرڪ توهان جي منصوبن ۾ لاڳو ڪريو، انهن جي پيچيدگين کي ڳولڻ، ۽ پنهنجن تجربن کي حصيداري ڪرڻ لاء. مستقبل جي پوسٽن لاءِ ڏسندا رهو جتي اسان ٻين ميٽرڪ ۾ وڌيڪ اونهائي ڪنداسين ۽ انهن جي ايپليڪيشن جا حقيقي دنيا جا مثال اجاگر ڪنداسين.
ڏينهن جي آخر ۾، انهن لاءِ جيڪي ڳولي رهيا آهن پاڻي کي مصنوعي ڊيٽا تي جانچڻ لاءِ، پيش ڪيل اوپن سورس متبادل هڪ جائز اختيار ٿي سگهي ٿو رسائي ڏني وئي؛ بهرحال، پروفيسرن لاءِ جيڪي هن جديد ٽيڪنالاجي کي پنهنجي ترقي جي عمل ۾ شامل ڪري رهيا آهن، بهتري لاءِ ڪو به موقعو وٺڻ گهرجي ۽ سڀني رڪاوٽن کان پاسو ڪيو وڃي. تنهن ڪري اهو ضروري آهي ته بهترين اختيار کي چونڊڻ لاء. مٿي ڏنل تجزين سان اهو واضح ٿئي ٿو ته Syntho ۽ ان سان گڏ Syntho انجڻ عملي لاءِ هڪ تمام قابل اوزار آهي.
سنٿو بابت
سنٿو هڪ سمارٽ مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ واري پليٽ فارم مهيا ڪري ٿي، ڪيترن ئي مصنوعي ڊيٽا فارمن ۽ نسل جي طريقن کي استعمال ڪندي، تنظيمن کي بااختيار بڻائڻ لاء ڊيٽا کي مقابلي واري برتري ۾ تبديل ڪرڻ لاء. اسان جي AI ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا اصل ڊيٽا جي شمارياتي نمونن جي نقل ڪري ٿي، درستگي، رازداري، ۽ رفتار کي يقيني بڻائي ٿي، جيئن SAS وانگر خارجي ماهرن پاران جائزو ورتو ويو آهي. سمارٽ ڊي-سڃاڻپ جي خاصيتن ۽ مسلسل نقشن سان، حساس معلومات محفوظ ڪئي وئي آهي جڏهن ته حوالن جي سالميت کي محفوظ ڪيو وڃي. اسان جو پليٽ فارم غير پيداوار واري ماحول لاءِ ٽيسٽ ڊيٽا جي تخليق، انتظام ۽ ڪنٽرول کي قابل بنائي ٿو، ھدف ٿيل منظرنامي لاءِ قاعدي جي بنياد تي مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جا طريقا استعمال ڪندي. اضافي طور تي، صارفين مصنوعي ڊيٽا کي پروگرام طور تي پيدا ڪري سگھن ٿا ۽ حاصل ڪري سگھن ٿا حقيقي ٽيسٽ ڊيٽا کي آسانيء سان جامع جاچ ۽ ترقي واري منظرنامي کي ترقي ڪرڻ لاء.
ڇا توھان سکڻ چاھيو ٿا وڌيڪ عملي ايپليڪيشنون مصنوعي ڊيٽا جي؟ آزاد محسوس ڪريو شيڊول ڊيمو!
ليکڪ بابت
سافٽ ويئر انجنيئرنگ انٽرنيشنل
روهam ڊيلفٽ يونيورسٽي آف ٽيڪنالاجي ۾ بيچلر شاگرد آهي ۽ هڪ سافٽ ويئر انجنيئرنگ انٽرنيشنل آهي سنٿو.
مشين جي سکيا ڏيندڙ انجنيئر
ميهڙ مان پي ايڇ ڊي ڪئي يونيورسٽي آف برسٽول جي موضوع تي هيرارڪليڪل رينفورسمينٽ لرننگ لاڳو ڪئي وئي روبوٽڪس تي ۽ هڪ آهي مشين لرننگ انجنيئر الفt سنٿو.
ھاڻي پنھنجي مصنوعي ڊيٽا ھدايت کي محفوظ ڪريو!
- مصنوعي ڊيٽا ا آهي؟
- تنظيمون ان کي ڇو استعمال ڪندا آهن؟
- قدر شامل ڪرڻ مصنوعي ڊيٽا ڪلائنٽ ڪيس
- ڪيئن شروع ڪجي
