ھدايت ڪرڻ لاء مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار: تعريف، قسم، ۽ ايپليڪيشنون
اهو ڪو راز ناهي ته ڪاروبار اعلي معيار جي ڊيٽا حاصل ڪرڻ ۽ حصيداري ڪرڻ ۾ چئلينج کي منهن ڏئي ٿو. مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار هڪ عملي حل آهي جيڪو مدد ڪري ٿو وڏي مصنوعي ڊيٽا سيٽ ۽ اعليٰ معيار جي ٽيسٽ ڊيٽا بغير رازداري جي خطرن يا ڳاڙهي ٽيپ جي.
مصنوعي ڊيٽا سيٽ مختلف طريقن کي استعمال ڪندي ٺاهي سگھجن ٿيون، مختلف ايپليڪيشنون پيش ڪندي. جڏهن صحيح اندازو لڳايو وڃي ٿو، ترقي يافته الگورتھم استعمال ڪندي ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا سيٽون تنظيمن کي انهن جي تجزياتي، تحقيق ۽ جاچ کي تيز ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿيون. تنهنڪري اچو ته هڪ ويجهي نظر وٺو.
هي آرٽيڪل توهان کي مصنوعي ڊيٽا سان متعارف ڪرايو ويو آهي، جنهن ۾ مکيه قسم، گمنام ڊيٽا سيٽن کان فرق، ۽ ريگيوليٽري nuances شامل آهن. توهان سکندا سين ته ڪيئن مصنوعي طور تي ٺاهيل ڊيٽا نازڪ ڊيٽا جي مسئلن کي حل ڪري ٿي ۽ ڪجهه خطرن کي گھٽائي ٿي. اسان صنعتن ۾ ان جي ايپليڪيشنن تي پڻ بحث ڪنداسين، اسان جي ڪيس جي مطالعي مان مثالن سان گڏ.
مواد جي جدول
مصنوعي ڊيٽا: تعريف ۽ مارڪيٽ جا انگ اکر
مصنوعي ڊيٽا مصنوعي طور تي ٺاهيل معلومات رازداري مواد کان خالي آهي، ۽ اهو حقيقي ڊيٽا سيٽ جي متبادل طور ڪم ڪري ٿو. ڊيٽا سائنسدان اڪثر ڪري سڏين ٿا AI ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا حقيقي ڊيٽا جي نقل ڪرڻ ۾ ان جي اعلي شمارياتي درستگي جي ڪري هڪ مصنوعي ڊيٽا جوڙو.
مصنوعي ڊيٽا سيٽ ٺاهيا ويا آهن مصنوعي ذهانت (AI) الگورتھم ۽ نقلون استعمال ڪندي جيڪي اصل ڊيٽا جي نمونن ۽ لاڳاپن کي برقرار رکندا آهن. ھن ڊيٽا ۾ متن، ٽيبل ۽ تصويرون شامل ٿي سگھن ٿيون. الگورتھم کي ذاتي طور تي سڃاڻپ ڪندڙ معلومات (PII) سان تبديل ڪري ٿو ٺٺوليون ڊيٽا.
گرانڊ ڏسو ريسرچ اڳڪٿيون جنهن لاءِ مارڪيٽ Generative AI سان مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار 1.63 ۾ 2022 بلين ڊالر کان وڌي 13.5 بلين ڊالر تائين 2030 تائين 35 سيڪڙو جي CAGR تي. گارٽنر جي مطابق، 60 ۾ AI لاءِ استعمال ٿيل ڊيٽا جو 2024 سيڪڙو مصنوعي هوندو - اهو 60 جي ڀيٽ ۾ 2021 ڀيرا وڌيڪ آهي.
مصنوعي ڊيٽا پليٽ فارم پڻ عروج تي آهن. مارڪيٽ Stateville جي توقع آهي عالمي مصنوعي ڊيٽا پليٽ فارم مارڪيٽ 218 ۾ 2022 ملين ڊالر کان وڌي 3.7 بلين ڊالر تائين 2033 تائين.
مصنوعي ڊيٽا ڇو وڌي رهي آهي؟ هڪ ڊرائيونگ عنصر ريگيوليٽري نگراني کان آزادي آهي.
ڇا رازداري جا قانون AI ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا کي منظم ڪن ٿا؟
ڪيترائي يو ايس ۽ يورپي يونين ڊيٽا سيڪيورٽي ۽ رازداري ضابطا قابل شناخت ذاتي ڊيٽا تي لاڳو ٿين ٿا.
پر اهي ضابطا لاڳو نٿا ٿين مصنوعي ڊيٽا - مصنوعي ڊيٽا کي ساڳيو علاج ڪيو ويندو آهي گمنام ڊيٽا. اهي ٻين قانوني قاعدن جي نام نهاد "بنيادي" ٺاهيندا آهن.
مثال طور، جي ڊي پي آر جي تلاوت 26 چوي ٿو ته رازداري جي حفاظت جا ضابطا صرف ان ڊيٽا تي لاڳو ٿين ٿا جيڪي هڪ سڃاڻپ ڪندڙ شخص سان لاڳاپيل هجن. جيڪڏهن توهان جي مصنوعي ڊيٽا اهڙي طرح ٺاهي وئي آهي ته اها سڃاڻپ ڪندڙ ماڻهن ڏانهن واپس نه ٿي سگهي، اهو ريگيوليٽري نگراني کان مستثني آهي. ريگيوليٽري نگراني هڪ طرف، حقيقي ڊيٽا استعمال ڪرڻ ۾ ٻيون رڪاوٽون آهن جيڪي ڪاروبار کي مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء ڊرائيو ڪن ٿيون.
حقيقي ڊيٽا استعمال ڪرڻ جا اهم چئلينج
ڪيترين ئي ڪمپنين کي لاڳاپيل، اعليٰ معيار جي ڊيٽا ڳولڻ ۽ استعمال ڪرڻ ۾ ڏکيائي ٿئي ٿي، خاص طور تي AI الگورتھم ٽريننگ لاءِ ڪافي مقدار ۾. جيتوڻيڪ جڏهن اهي اهو ڳوليندا آهن، ڊيٽا سيٽ کي حصيداري ڪرڻ يا استعمال ڪرڻ مشڪل ٿي سگهي ٿو رازداري جي خطرن ۽ مطابقت جي مسئلن جي ڪري. هي سيڪشن اهم بيان ڪري ٿو مصنوعي ڊيٽا کي چئلينج ڪري ٿو حل ڪري سگهي ٿو.
رازداري خطرات ڊيٽا جي استعمال ۽ حصيداري کي روڪيندا آهن
ڊيٽا سيڪيورٽي ۽ رازداري ضابطا، جهڙوڪ GDPR ۽ HIPAA، متعارف ڪرايو بيوروڪريسي رڪاوٽون ڊيٽا شيئرنگ ۽ استعمال ۾. صنعتن ۾ صحت جي سار سنڀار، ايستائين جو PII حصيداري ڪرڻ واري شعبي جي وچ ۾ ساڳئي تنظيم جي وچ ۾ گورننس چيڪن جي ڪري وقت ضايع ٿي سگهي ٿو. ٻاهرين ادارن سان ڊيٽا شيئر ڪرڻ اڃا به وڌيڪ مشڪل آهي ۽ وڌيڪ حفاظتي خطرا کڻندو آهي.
کان قسمت وارا ڪاروبار بصيرت مصنوعي ڊيٽا جي طريقن کي اپنائڻ لاءِ بنيادي ڪيٽيلسٽ جي طور تي اڀرندڙ رازداري خطرن کي سڃاڻي ٿو. جيترو وڌيڪ ڊيٽا توهان ذخيرو ڪندا، اوترو وڌيڪ توهان کي رازداري سان سمجهوتو ڪرڻ جو خطرو. جي مطابق 2023 IBM سيڪيورٽي قيمت ڊيٽا جي ڀڃڪڙي رپورٽ جي, آمريڪا ۾ سراسري ڊيٽا جي ڀڃڪڙي جي قيمت $9.48 ملين هئي. سڄي دنيا ۾، سراسري قيمت هئي $4.45 ملين؛ 500 کان گهٽ ڪارڪنن سان ڪمپنيون هر خلاف ورزي تي $ 3.31 ملين وڃائي ٿو. ۽ اهو شهرت جي نقصان جو حساب نٿو رکي.
اعلي معيار جي ڊيٽا ڳولڻ ۾ مشڪلات
هڪ 2022 سروي 500 ڊيٽا پروفيشنلز مان ظاهر ڪيو ويو آهي ته 77 سيڪڙو انجنيئرن، تجزيه نگارن ۽ ڊيٽا سائنسدانن کي ڊيٽا جي معيار جي مسئلن کي منهن ڏيڻو پيو. رپورٽ موجب، ڊيٽا جي معيار هڪ ڪمپني جي مالي ڪارڪردگي ۽ پيداوار ۾ رڪاوٽ بنائي ٿي ۽ ان جي خدمتن جي مجموعي نظر کي حاصل ڪرڻ مشڪل بڻائي ٿي.
ڪمپنيون شايد خاص ڊيموگرافڪس مان ڪافي ڊيٽا نه هجڻ ڪري انهن جي مشين لرننگ (ML) ماڊل کي صحيح طريقي سان ٽريننگ ڪرڻ لاءِ. ۽ ڊيٽا سيٽ ۾ اڪثر تضاد، غلطيون، ۽ گم ٿيل قدر شامل آهن. جيڪڏهن توهان پنهنجي AI پليٽ فارمن کي تربيت ڏيو ٿا مشيني سکيا جا ماڊل گھٽ معيار جي ڊيٽا تي ڊيموگرافڪ تنوع جي کوٽ آهي، اهو غلط، متعصب اڳڪٿيون ڪندو. اهڙي طرح، گمنام ٿيل ڊيٽا جي پيداوار وانگر، اڻ سڌريل الگورتھم ناقابل اعتبار مصنوعي ڊيٽا سيٽ پيدا ڪري سگھن ٿيون جيڪي ڊيٽا جي تجزيو جي نتيجن کي متاثر ڪن ٿيون.
مصنوعي ڊيٽا سان گڏ نموني ڊيٽا سيٽن ۾ عدم توازن کي خطاب ڪندي ڊيٽا جي معيار کي وڌائي سگھي ٿو. اهو يقيني بڻائي ٿو ته هيٺ ڏنل طبقن کي وڌيڪ متناسب نمائندگي ملي ٿي ۽ تعصب گهٽجي ٿو. هڪ وڌيڪ مضبوط ۽ نمايان ڊيٽا سيٽ حاصل ڪري ٿو بهتر تجزيو جا نتيجا ۽ ماڊل ٽريننگ.
ڊيٽا سيٽ جي مطابقت
مختلف اصلن مان حاصل ڪيل ڊيٽا سيٽون يا ملٽي ٽيبل ڊيٽابيس جي اندر غير مطابقت متعارف ڪرائي سگھن ٿيون، ڊيٽا پروسيسنگ ۽ تجزيو ۾ پيچيدگيون پيدا ڪري ۽ جدت کي روڪيو.
مثال طور، صحت جي سار سنڀار ۾ ڊيٽا جي مجموعي ۾ اليڪٽرانڪ صحت رڪارڊ (EHRs)، ڪپڙا، ملڪيت واري سافٽ ويئر، ۽ ٽئين پارٽي جا اوزار شامل آهن. هر ماخذ مختلف ڊيٽا فارميٽ ۽ معلوماتي سسٽم کي استعمال ڪري سگھي ٿو، انضمام دوران ڊيٽا فارميٽ، ساخت، يا يونٽن ۾ تفاوت جو سبب بڻجن ٿا. مصنوعي ڊيٽا جو استعمال هن چئلينج کي منهن ڏئي سگهي ٿو، مطابقت کي يقيني بڻائي ۽ اجازت ڏئي ٿو ڊيٽا پيدا ڪرڻ مطلوب شڪل ۾.
گمنام ڪرڻ ڪافي نه آهي
رازداري جي خطرن يا ڊيٽا جي معيار جي مسئلن کي منهن ڏيڻ لاءِ گمنامي ٽيڪنڪ ڪافي نه آهن. ان کان علاوه، سڃاڻپ ڪندڙ کي نقاب پوش ڪرڻ يا هٽائڻ سان تفصيلن کي ختم ڪري سگهجي ٿو جيڪو تفصيلي تجزيو لاءِ گهربل هجي وڏي ڊيٽا سيٽن ۾.
ان کان سواء، گمنام ڊيٽا ٻيهر سڃاڻپ ڪري سگهجي ٿو ۽ ماڻهن ڏانهن واپس ڳولي سگهجي ٿو. بدڪار اداڪار وقت جي بنياد تي نمونن کي ظاهر ڪرڻ لاءِ ترقي يافته تجزياتي استعمال ڪري سگھن ٿا جيڪي ظاهري طور تي اڻ-سڃاتل ڊيٽا جي گمنام کي سمجھوتي ڪن ٿا. مصنوعي ڊيٽا ان سلسلي ۾ گمنام ڊيٽا کان بهتر آهي.
وسنديون گمنام ڪرڻ، مصنوعي ڊيٽا موجوده ڊيٽا سيٽ کي تبديل نٿو ڪري پر نئين ڊيٽا ٺاهي ٿو جيڪا خاصيتن ۽ ساخت جي خاصيتن وانگر آهي. خام ڊيٽا، ان جي افاديت کي بچائڻ. اهو هڪ مڪمل طور تي نئون ڊيٽا سيٽ آهي جنهن ۾ ذاتي طور تي سڃاڻڻ واري معلومات ناهي.
پر ان کان به وڌيڪ nuanced آهي. جا ڪيترائي قسم آھن مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جا طريقا.
مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جا قسم
مصنوعي ڊيٽا ٺاهڻ گهربل ڊيٽا جي قسم جي بنياد تي عمل مختلف آهن. مصنوعي ڊيٽا جي قسمن ۾ مڪمل طور تي AI ٺاهيل، قاعدي جي بنياد تي، ۽ ٺٺوليون ڊيٽا شامل آهن - هر هڪ مختلف ضرورتن کي پورو ڪري ٿو.
مڪمل طور تي AI ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا
هن جو قسم مصنوعي ڊيٽا ML الگورتھم استعمال ڪندي شروع کان ٺاھيو ويو آھي. جي مشين سکيا ماڊل ٽرينون هلن ٿيون حقيقي ڊيٽا ڊيٽا جي جوڙجڪ، نمونن، ۽ رشتي بابت سکڻ لاء. جنريٽو AI پوءِ ھن علم کي استعمال ڪري ٿو نئين ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاءِ جيڪا ويجھي اصل جي شمارياتي ملڪيتن سان مشابہت رکي ٿي (ٻيھر، ان کي اڻ سڃاتل بڻائيندي).
هن جو قسم مڪمل طور تي مصنوعي ڊيٽا AI ماڊل ٽريننگ لاءِ مفيد آهي ۽ استعمال ڪرڻ لاءِ ڪافي سٺو آهي ڄڻ ته اهو حقيقي ڊيٽا آهي. اهو خاص طور تي فائدي وارو آهي جڏهن توهان معاهدي جي رازداري جي معاهدي جي ڪري توهان جي ڊيٽا سيٽ کي حصيداري نٿا ڪري سگهو. بهرحال، مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء، توهان کي اصل ڊيٽا جي هڪ اهم مقدار جي ضرورت آهي شروعاتي نقطي جي طور تي مشين سکيا ماڊل تربيت.
مصنوعي ٺٺوليون ڊيٽا
هي مصنوعي ڊيٽا قسم مان مراد مصنوعي طور تي ٺاهيل ڊيٽا آهي جيڪا حقيقي ڊيٽا جي ساخت ۽ شڪل جي نقل ڪري ٿي پر لازمي طور تي حقيقي معلومات کي ظاهر نٿو ڪري. اهو ڊولپرز کي يقيني بڻائڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته انهن جون ايپليڪيشنون حقيقي، نجي، يا استعمال ڪرڻ کان سواء مختلف ان پٽ ۽ منظرنامي کي سنڀالي سگهن ٿيون. حساس ڊيٽا ۽، سڀ کان اهم، حقيقي دنيا جي ڊيٽا تي ڀروسو ڪرڻ کان سواء. اهو مشق ڪارڪردگي کي جانچڻ ۽ سافٽ ويئر ايپليڪيشنن کي ڪنٽرول ۽ محفوظ طريقي سان بهتر ڪرڻ لاءِ ضروري آهي.
جڏهن ان کي استعمال ڪيو وڃي: سڌي طرح سڃاڻپ ڪندڙ (PII) کي تبديل ڪرڻ لاءِ يا جڏهن توهان وٽ في الحال ڊيٽا نه آهي ۽ قاعدن جي وضاحت ۾ وقت ۽ توانائي جي سيڙپڪاري کي ترجيح نه ڏيو. ڊولپرز عام طور تي ٺٺولي ڊيٽا کي استعمال ڪن ٿا ڪارڪردگي ۽ ايپليڪيشنن جي ظاهري جو جائزو وٺڻ لاءِ ترقي جي شروعاتي مرحلن دوران، انهن کي امڪاني مسئلن يا ڊزائن جي خامين جي نشاندهي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
جيتوڻيڪ ٺٺولي ڊيٽا ۾ حقيقي دنيا جي معلومات جي صداقت نه آهي، اهو هڪ قيمتي اوزار رهي ٿو سسٽم جي مناسب ڪارڪردگي ۽ بصري نمائندگي کي يقيني بڻائڻ لاء حقيقي ڊيٽا انضمام کان اڳ.
نوٽ: مصنوعي ٺٺوليون ڊيٽا اڪثر طور تي حوالو ڏنو ويو آهي 'جعلي ڊيٽا،' جيتوڻيڪ اسين سفارش نٿا ڪريون ته انهن اصطلاحن کي هڪ ٻئي سان استعمال ڪيو وڃي جيئن اهي مفهوم ۾ مختلف هجن.
ضابطي جي بنياد تي مصنوعي ڊيٽا
ضابطي جي بنياد تي مصنوعي ڊيٽا اڳواٽ مقرر ڪيل قاعدن، رڪاوٽن ۽ منطق جي بنياد تي ڪسٽمائيز ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ لاءِ هڪ ڪارائتو اوزار آهي. اهو طريقو صارفين کي مخصوص ڪاروباري ضرورتن جي مطابق ڊيٽا جي پيداوار کي ترتيب ڏيڻ جي اجازت ڏيڻ سان لچڪدار مهيا ڪري ٿو، پيٽرولن کي ترتيب ڏيڻ جهڙوڪ گهٽ ۾ گهٽ، وڌ ۾ وڌ، ۽ اوسط قدر. ان جي ابتڙ مڪمل طور تي AI ٺاهيل ڊيٽا، جنهن ۾ ڪسٽمائيزيشن جو فقدان آهي، ضابطي جي بنياد تي مصنوعي ڊيٽا مختلف آپريشنل گهرجن کي پورو ڪرڻ لاءِ تيار ڪيل حل پيش ڪري ٿو. هي مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جي عمل خاص طور تي ڪارائتو ثابت ٿئي ٿو جانچ، ترقي، ۽ تجزياتي، جتي درست ۽ ڪنٽرول ٿيل ڊيٽا جي پيداوار ضروري آهي.
هر مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار جو طريقو مختلف ايپليڪيشنون آهن. Syntho جو پليٽ فارم بيٺو آھي مصنوعي ڊيٽا ٽوئنز ٺاهڻ سان توھان جي طرف کان ٿوري ڪوشش کان سواءِ. توھان حاصل ڪريو شمارياتي طور تي صحيح، اعلي معيار جي مصنوعي ڊيٽا توهان جي ضرورتن لاءِ جيڪا تعميل جي مٿان مفت آهي.
ٽيبلر مصنوعي ڊيٽا
هن اصطلاح جدول مصنوعي ڊيٽا ڌيان ڏيڻ مصنوعي ڊيٽا ٺاهڻ ذيلي سيٽ جيڪي حقيقي دنيا جي ساخت ۽ شمارياتي ملڪيت کي نقل ڪن ٿا ٽيبلبل ڊيٽا، جيئن ڊيٽا ٽيبل يا اسپريڊ شيٽ ۾ محفوظ ٿيل. هي مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪندي ٺاهي وئي آهي مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار الگورتھم ۽ ٽيڪنالاجي جي خاصيتن کي نقل ڪرڻ لاء ٺهيل ذريعو ڊيٽا جڏهن ته رازداري کي يقيني بڻائڻ يا حساس ڊيٽا ظاهر نه ڪيو ويو آهي.
پيدا ڪرڻ لاء ٽيڪنڪ ٽيبلل مصنوعي ڊيٽا عام طور تي شمارياتي ماڊلنگ شامل آهن، مشيني سکيا جا ماڊل، يا پيدا ٿيندڙ ماڊل جهڙوڪ جنريٽيو ايڊورسريل نيٽ ورڪ (GANs) ۽ متغير آٽو اينڪوڊرز (VAEs). هنن مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جا اوزار ۾ موجود نمونن، تقسيم، ۽ رابطي جو تجزيو ڪريو حقيقي ڊيٽا سيٽ ۽ پوءِ نئون ٺاهيو ڊيٽا پوائنٽون ته ويجهي حقيقي ڊيٽا سان ملندڙ جلندڙ پر ڪا به حقيقي ڄاڻ نه آهي.
عام ٽيبل مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪيس رازداري جي خدشات کي حل ڪرڻ، ڊيٽا جي دستيابي کي وڌائڻ، ۽ ڊيٽا تي هلندڙ ايپليڪيشنن ۾ تحقيق ۽ جدت کي آسان ڪرڻ شامل آهن. تنهن هوندي به، ان کي يقيني بڻائڻ لاء ضروري آهي مصنوعي ڊيٽا برقرار رکڻ لاءِ اصل ڊيٽا جي بنيادي نمونن ۽ تقسيم کي صحيح طور تي پڪڙي ٿو ڊيٽا افاديت ۽ ھيٺئين ڪمن لاءِ صحيحيت.
سڀ کان وڌيڪ مشهور مصنوعي ڊيٽا ايپليڪيشنون
مصنوعي طور تي ٺاهيل ڊيٽا صحت جي سار سنڀار، پرچون، پيداوار، فنانس، ۽ ٻين صنعتن لاء جدت جي امڪانن کي کوليو. پرائمري ڪيس استعمال ڪريو ڊيٽا کي اپنائڻ، تجزياتي، جاچ، ۽ حصيداري شامل ڪريو.
ڊيٽا سيٽن کي وڌائڻ لاءِ نمونو
اپ سيمپلنگ جو مطلب آهي اسڪيلنگ ۽ تنوع لاءِ ننڍڙن مان وڏا ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ. اهو طريقو لاڳو ڪيو ويندو آهي جڏهن حقيقي ڊيٽا گهٽ، عدم توازن، يا نامڪمل هجي.
ڪجھ مثالن تي غور ڪريو. مالياتي ادارن لاءِ، ڊولپرز فراڊ جي سڃاڻپ جي ماڊلز جي درستگي کي بهتر ڪري سگھن ٿا. مالي ڊيٽا. اهڙي طرح، هڪ مارڪيٽنگ ايجنسي شايد اپوزيشن جي ڊيٽا کي وڌائڻ لاءِ نمونو پيش ڪري سگھي ٿي هيٺ ڏنل گروپن سان لاڳاپيل، ڀاڱيداري جي درستگي کي وڌائڻ.
AI ٺاهيل ڊيٽا سان ترقي يافته تجزياتي
ڪمپنيون ڊيٽا ماڊلنگ، ڪاروباري تجزياتي، ۽ ڪلينڪل ريسرچ لاء AI ٺاهيل اعلي معيار جي مصنوعي ڊيٽا کي استعمال ڪري سگھن ٿيون. ڊيٽا Synthesizing هڪ قابل عمل متبادل ثابت ٿئي ٿو جڏهن حقيقي ڊيٽا سيٽ حاصل ڪرڻ يا ته تمام مهانگو يا وقت سازي آهي.
مصنوعي ڊيٽا محققن کي بااختيار بڻائي ٿو ته مريضن جي رازداري سان سمجھوتو ڪرڻ کان سواءِ گہرا تجزيا ڪن. ڊيٽا جا سائنسدان ۽ محقق مريضن جي ڊيٽا تائين رسائي حاصل ڪن ٿا، ڪلينڪل حالتن بابت معلومات، ۽ علاج جي تفصيل، بصيرت حاصل ڪرڻ جيڪي حقيقي ڊيٽا سان گهڻو وقت گذارڻ وارا هوندا. ان کان علاوه، ٺاهيندڙ آزاد طور تي سپلائرز سان ڊيٽا شيئر ڪري سگھن ٿا، ڪارڪردگي جي جاچ لاءِ الگورتھم ٺاهڻ يا اڳڪٿي واري سار سنڀال کي وڌائڻ لاءِ ٺاهيل GPS ۽ مقام جي ڊيٽا کي شامل ڪري سگھن ٿا.
تنهن هوندي به، مصنوعي ڊيٽا جي تشخيص نازڪ آهي. Syntho انجڻ جي پيداوار جي تصديق ڪئي وئي آهي اندروني معيار جي يقين ڏياريندڙ ٽيم ۽ SAS انسٽيٽيوٽ کان خارجي ماهر. اڳڪٿي واري ماڊلنگ جي مطالعي ۾، اسان چار تربيت ڪئي مشيني سکيا جا ماڊل حقيقي، گمنام، ۽ مصنوعي ڊيٽا تي. نتيجن مان ظاهر ٿيو ته اسان جي مصنوعي ڊيٽا سيٽن تي تربيت يافته ماڊل جي درستگي جي ساڳي سطح هئي جيئن حقيقي ڊيٽا سيٽن تي تربيت ڪئي وئي، جڏهن ته گمنام ڊيٽا ماڊلز جي افاديت کي گهٽائي ڇڏيو.
خارجي ۽ اندروني ڊيٽا شيئرنگ
مصنوعي ڊيٽا کي آسان بڻائي ٿو ڊيٽا شيئرنگ اندر ۽ تنظيمن جي وچ ۾. توهان ڪري سگهو ٿا مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪريو جي طرف رازداري جي ڀڃڪڙي يا ريگيوليٽري غير تعميل جي خطري کان سواء معلومات مٽايو. مصنوعي ڊيٽا جي فائدن ۾ شامل آهن تيز تحقيق جا نتيجا ۽ وڌيڪ اثرائتي تعاون.
پرچون ڪمپنيون مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪندي سپلائرز يا ورهائيندڙن سان بصيرت حصيداري ڪري سگھن ٿيون جيڪي صارف جي رويي، انوینٽري جي سطح، يا ٻين اهم ميٽرڪ کي ظاهر ڪن ٿيون. تنهن هوندي به، جي بلند ترين سطح کي يقيني بڻائڻ لاء ڊيٽا رازداري, حساس ڪسٽمر ڊيٽا، ۽ ڪارپوريٽ راز رازداري رکيا ويا آهن.
Syntho 2023 گلوبل SAS Hackathon کٽيو اسان جي پيدا ڪرڻ ۽ حصيداري ڪرڻ جي صلاحيت لاء aمصنوعي ڊيٽا کي درست ڪريو مؤثر ۽ خطري کان پاڪ. اسان ڪيترن ئي اسپتالن لاءِ مريضن جي ڊيٽا کي گڏ ڪيو مختلف مريضن جي آبادي سان پيش گوئي ڪندڙ ماڊل جي افاديت کي ظاهر ڪرڻ لاءِ. گڏيل مصنوعي ڊيٽا سيٽن کي استعمال ڪندي ڏيکاريو ويو جيئن صحيح ڊيٽا استعمال ڪندي.
مصنوعي ٽيسٽ ڊيٽا
مصنوعي ٽيسٽ ڊيٽا مصنوعي طور تي ٺاهيل ڊيٽا آهي جيڪا تخليق ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهي ڊيٽا جاچ سافٽ ويئر جي ترقي لاء ماحول. رازداري جي خطرن کي گھٽائڻ کان علاوه، مصنوعي ٽيسٽ ڊيٽا ڊولپرز کي قابل بنائي ٿي ايپليڪيشنن جي ڪارڪردگي، سيڪيورٽي، ۽ ڪارڪردگي جو سختي سان جائزو وٺڻ جي مختلف امڪاني منظرنامن ۾ حقيقي سسٽم کي متاثر ڪرڻ کان سواء.
اسان جو تعاون هڪ وڏي ڊچ بينڪن سان showcases مصنوعي ڊيٽا فائدا سافٽ ويئر جي جاچ لاء. ٽيسٽ ڊيٽا جي پيداوار Syntho Engine جي نتيجي ۾ پيداوار جھڙا ڊيٽا سيٽس پيدا ٿيا جيڪي بئنڪ کي سافٽ ويئر ڊولپمينٽ کي تيز ڪرڻ ۽ بگ ڳولڻ ۾ مدد ڏني، جنھن جي ڪري تيز ۽ وڌيڪ محفوظ سافٽ ويئر رليز ٿي.
پيدا ڪرڻ لاء ٽيڪنڪ ٽيبلل مصنوعي ڊيٽا عام طور تي شمارياتي ماڊلنگ شامل آهن، مشيني سکيا جا ماڊل، يا پيدا ٿيندڙ ماڊل جهڙوڪ جنريٽيو ايڊورسريل نيٽ ورڪ (GANs) ۽ متغير آٽو اينڪوڊرز (VAEs). هنن مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جا اوزار ۾ موجود نمونن، تقسيم، ۽ رابطي جو تجزيو ڪريو حقيقي ڊيٽا سيٽ ۽ پوءِ نئون ٺاهيو ڊيٽا پوائنٽون ته ويجهي حقيقي ڊيٽا سان ملندڙ جلندڙ پر ڪا به حقيقي ڄاڻ نه آهي.
عام ٽيبل مصنوعي ڊيٽا استعمال ڪيس رازداري جي خدشات کي حل ڪرڻ، ڊيٽا جي دستيابي کي وڌائڻ، ۽ ڊيٽا تي هلندڙ ايپليڪيشنن ۾ تحقيق ۽ جدت کي آسان ڪرڻ شامل آهن. تنهن هوندي به، ان کي يقيني بڻائڻ لاء ضروري آهي مصنوعي ڊيٽا برقرار رکڻ لاءِ اصل ڊيٽا جي بنيادي نمونن ۽ تقسيم کي صحيح طور تي پڪڙي ٿو ڊيٽا افاديت ۽ ھيٺئين ڪمن لاءِ صحيحيت.
Syntho جي مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار پليٽ فارم
Syntho هڪ سمارٽ مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ وارو پليٽ فارم مهيا ڪري ٿو، تنظيمن کي بااختيار بڻائڻ لاءِ هوشياريءَ سان ڊيٽا کي مقابلي واري برتري ۾ تبديل ڪري ٿو. ھڪڙي پليٽ فارم ۾ سڀني مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جا طريقا مهيا ڪرڻ سان، Syntho ھڪڙي جامع حل پيش ڪري ٿو تنظيمن لاءِ جيڪي ڊيٽا کي استعمال ڪرڻ جو مقصد ڪن ٿا:
- AI ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا جيڪو مصنوعي ڄاڻ جي طاقت سان مصنوعي ڊيٽا ۾ اصل ڊيٽا جي شمارياتي نمونن کي نقل ڪري ٿو.
- سمارٽ ڊي-سڃاڻپ حفاظت ڪرڻ حساس ڊيٽا ذاتي طور تي سڃاڻپ ڪندڙ معلومات (PII) کي هٽائڻ يا تبديل ڪندي.
- Test data management اھو قابل بنائي ٿو غير پيداوار واري ماحول لاءِ نمائندي ٽيسٽ ڊيٽا جي تخليق، سار سنڀال ۽ ڪنٽرول.
اسان جا پليٽ فارم ڪنهن به ڪلائوڊ يا آن پرميسس ماحول ۾ ضم ٿي وڃن ٿا. ان کان علاوه، اسان پلاننگ ۽ تعیناتي جو خيال رکون ٿا. اسان جي ٽيم توهان جي ملازمن کي استعمال ڪرڻ جي تربيت ڏيندو Syntho انجڻ مؤثر طور تي، ۽ اسان مسلسل پوسٽ ڊيپلائيشن سپورٽ فراهم ڪنداسين.
توهان Syntho جي صلاحيتن جي باري ۾ وڌيڪ پڙهي سگهو ٿا مصنوعي ڊيٽا نسل جي پليٽ فارم ۾ اسان جي ويب سائيٽ جو حل سيڪشن.
مصنوعي ڊيٽا لاء مستقبل ۾ ڇا آهي؟
مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار پيدا ڪندڙ AI سان جي اعلي مقدار ٺاهڻ ۽ حصيداري ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي لاڳاپيل ڊيٽا، فارميٽ مطابقت جي مسئلن کي پاس ڪرڻ، ريگيوليٽري رڪاوٽون، ۽ ڊيٽا جي ڀڃڪڙي جو خطرو.
گمنامي جي برعڪس، مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ ڊيٽا ۾ ساخت جي رشتي کي محفوظ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. هي مصنوعي ڊيٽا کي ترقي يافته اينالائيٽڪس، تحقيق ۽ ترقي، تنوع، ۽ جاچ لاءِ موزون بڻائي ٿو.
مصنوعي ڊيٽا سيٽ جو استعمال صرف صنعتن ۾ وڌايو ويندو. ڪمپنيون تيار آهن مصنوعي ڊيٽا ٺاهي، پيچيده تصويرون، آڊيو، ۽ وڊيو مواد تائين ان جي دائري کي وڌايو. ڪمپنيون جي استعمال کي وڌايو ويندو مشيني سکيا جا ماڊل وڌيڪ ترقي يافته simulations ۽ اپليڪشن.
ڇا توھان سکڻ چاھيو ٿا وڌيڪ عملي ايپليڪيشنن جي مصنوعي ڊيٽا؟ آزاد محسوس ڪريو هڪ Demo تي شيڊول اسان جي ويب سائيٽ.
سنٿو بابت
سنٿو سمارٽ مهيا ڪري ٿو مصنوعي ڊيٽا جي پيداوار پليٽ فارم، استعمال گھڻن مصنوعي ڊيٽا فارم ۽ نسل جا طريقا، تنظيمن کي بااختيار بڻائڻ لاءِ هوشياري سان ڊيٽا کي مقابلي واري برتري ۾ تبديل ڪرڻ. 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 بڻائي ٿو، ضابطي جي بنياد تي استعمال ڪندي مصنوعي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جا طريقا ھدف واري صورتحال لاء. اضافي طور تي، صارفين ڪري سگهن ٿا مصنوعي ڊيٽا پروگرام جي طور تي ٺاهي ۽ حاصل ڪيو حقيقي ٽيسٽ ڊيٽا آساني سان جامع جاچ ۽ ترقي واري منظرنامي کي ترقي ڪرڻ لاءِ.
ليکڪ بابت
ويم ڪيز جانسن
سي اي او ۽ باني
Syntho، ماپ اپ جيڪو ڊيٽا جي صنعت کي AI ٺاهيل مصنوعي ڊيٽا سان گڏ ڪري رهيو آهي. Wim Kees Syntho سان ثابت ڪيو آهي ته هو رازداري جي حساس ڊيٽا کي انلاڪ ڪري سگهي ٿو ڊيٽا کي سمارٽ ۽ تيز دستياب بڻائڻ لاءِ ته جيئن تنظيمون ڊيٽا تي هلندڙ جدت کي محسوس ڪري سگهن. نتيجي طور، Wim Kees ۽ Syntho نامور فلپس انوويشن ايوارڊ ماڻيو، صحت جي سار سنڀار ۽ لائف سائنس ۾ SAS گلوبل هيڪاٿون کٽيو، ۽ NVIDIA پاران ليڊر جنريٽو AI اسڪيل اپ طور چونڊيو ويو.