සින්තටික් දත්ත උත්පාදනය සඳහා මාර්ගෝපදේශය: අර්ථ දැක්වීම, වර්ග සහ යෙදුම්
උසස් තත්ත්වයේ දත්ත ලබා ගැනීම සහ බෙදාගැනීමේදී ව්‍යාපාර අභියෝගවලට මුහුණ දෙන බව රහසක් නොවේ. සින්තටික් දත්ත උත්පාදනය පුද්ගලිකත්ව අවදානම් හෝ රතු පටියකින් තොරව විශාල කෘතිම දත්ත කට්ටල සහ උසස් තත්ත්වයේ පරීක්ෂණ දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීමට උපකාර වන ප්‍රායෝගික විසඳුමකි.
විවිධ යෙදුම් ඉදිරිපත් කරමින් විවිධ ක්රම භාවිතා කරමින් කෘතිම දත්ත කට්ටල සෑදිය හැක. නිසි ලෙස ඇගයීමට ලක් කළ විට, උසස් ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත කට්ටල ආයතනවලට ඔවුන්ගේ විශ්ලේෂණ, පර්යේෂණ සහ පරීක්ෂණ වේගවත් කිරීමට උපකාරී වේ. එබැවින් අපි වඩාත් සමීපව බලමු.
මෙම ලිපිය මඟින් ප්රධාන වර්ග, නිර්නාමික දත්ත කට්ටලවල වෙනස්කම් සහ නියාමන සූක්ෂ්මතා ඇතුළුව කෘතිම දත්ත ඔබට හඳුන්වා දෙයි. කෘතිමව ජනනය කරන ලද දත්ත තීරණාත්මක දත්ත ගැටළු විසඳන ආකාරය සහ ඇතැම් අවදානම් අවම කරන ආකාරය ඔබ ඉගෙන ගනු ඇත. අපි අපගේ සිද්ධි අධ්‍යයනවලින් උදාහරණ සමඟ කර්මාන්ත හරහා එහි යෙදීම් ද සාකච්ඡා කරන්නෙමු.
පටුන
කෘතිම දත්ත: නිර්වචනය සහ වෙළඳපල සංඛ්යාලේඛන
කෘතිම දත්ත රහසිගත අන්තර්ගතයකින් තොරව කෘතිමව ජනනය කරන ලද තොරතුරු වන අතර එය සැබෑ දත්ත කට්ටල සඳහා විකල්පයක් ලෙස සේවය කරයි. දත්ත විද්යාඥයින් බොහෝ විට අමතන්න AI-ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත සත්‍ය දත්ත අනුකරණය කිරීමේදී එහි ඉහළ සංඛ්‍යාන නිරවද්‍යතාවය නිසා කෘතිම දත්ත ද්විත්වයකි.
මුල් දත්තවල රටා සහ සහසම්බන්ධතා පවත්වා ගෙන යන කෘත්‍රිම බුද්ධි (AI) ඇල්ගොරිතම සහ සමාකරණ භාවිතයෙන් කෘතිම දත්ත කට්ටල නිර්මාණය කෙරේ. මෙම දත්ත වලට පෙළ, වගු සහ පින්තූර ඇතුළත් විය හැක. ඇල්ගොරිතම මගින් පුද්ගලිකව හඳුනාගත හැකි තොරතුරු (PII) ප්‍රතිස්ථාපනය කරයි ව්යාජ දත්ත.
Grand View පර්යේෂණ අනාවැකි සඳහා වෙළෙඳපොළ බව Generative AI සමඟ කෘතිම දත්ත උත්පාදනය 1.63 දී ඩොලර් බිලියන 2022 සිට 13.5% ක CAGR හි 2030 වන විට ඩොලර් බිලියන 35 දක්වා වර්ධනය වනු ඇත. ගාට්නර්ට අනුව, 60 දී AI සඳහා භාවිත කරන දත්තවලින් 2024%ක් කෘතිම වේ - එය 60 ට වඩා 2021 ගුණයකින් වැඩි ය.
සින්තටික් දත්ත වේදිකා ද වැඩි වෙමින් පවතී. Market Statesville අපේක්ෂා කරයි ගෝලීය සින්තටික් දත්ත වේදිකා වෙළඳපොළ 218 දී ඩොලර් මිලියන 2022 සිට 3.7 වන විට ඩොලර් බිලියන 2033 දක්වා වර්ධනය වේ.
කෘත්‍රිම දත්ත වැඩිවන්නේ ඇයි? එක් රියදුරු සාධකයක් වන්නේ නියාමන අධීක්ෂණයෙන් නිදහස් වීමයි.
රහස්‍යතා නීති මගින් AI ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත නියාමනය කරයිද?
බොහෝ US සහ EU දත්ත ආරක්ෂාව සහ පෞද්ගලිකත්වය හඳුනාගත හැකි පුද්ගලික දත්ත සඳහා රෙගුලාසි අදාළ වේ.
නමුත් එම රෙගුලාසි අදාළ නොවේ කෘතිම දත්ත — කෘතිම දත්ත සමාන ලෙස සලකනු ලැබේ නිර්නාමික දත්ත. ඔවුන් වෙනත් නීති රීති වල ඊනියා "හරය" සාදයි.
උදාහරණ වශයෙන්, GDPR හි 26 කියවීම පෞද්ගලිකත්ව ආරක්ෂණ නීති අදාළ වන්නේ හඳුනාගත හැකි පුද්ගලයෙකුට අදාළ දත්ත සඳහා පමණක් බව පවසයි. හදුනාගත හැකි පුද්ගලයන් වෙත නැවත සොයා ගැනීමට නොහැකි වන පරිදි ඔබේ කෘතිම දත්ත ජනනය කර ඇත්නම්, එය නියාමන අධීක්ෂණයෙන් නිදහස් වේ. නියාමන අධීක්‍ෂණය පසෙකින් තබා, කෘත්‍රිම දත්ත උත්පාදනය කිරීමට ව්‍යාපාර මෙහෙයවන සැබෑ දත්ත භාවිතා කිරීමට වෙනත් බාධා පවතී.
සැබෑ දත්ත භාවිතා කිරීමේ ප්රධාන අභියෝග
බොහෝ සමාගම්වලට අදාළ, උසස් තත්ත්වයේ දත්ත, විශේෂයෙන්ම AI ඇල්ගොරිතම පුහුණුව සඳහා ප්රමාණවත් තරම් සොයා ගැනීමට සහ භාවිතා කිරීමට අපහසු වේ. ඔවුන් එය සොයාගත් විට පවා, පුද්ගලිකත්ව අවදානම් සහ ගැළපුම් ගැටළු හේතුවෙන් දත්ත කට්ටල බෙදාගැනීම හෝ භාවිතා කිරීම අභියෝගාත්මක විය හැක. මෙම කොටස යතුර ගෙනහැර දක්වයි කෘතිම දත්ත වලට අභියෝග කරයි විසඳන්න පුළුවන්.
රහස්‍යතා අවදානම් දත්ත භාවිතයට සහ බෙදා ගැනීමට බාධා කරයි
GDPR සහ HIPAA වැනි දත්ත ආරක්ෂාව සහ රහස්‍යතා රෙගුලාසි, දත්ත බෙදාගැනීම සහ භාවිතය සඳහා නිලධාරිවාදී බාධාවන් හඳුන්වා දෙයි. සෞඛ්ය ආරක්ෂණය වැනි කර්මාන්තවලදී, එකම සංවිධානය තුළ දෙපාර්තමේන්තු අතර PII බෙදාගැනීම පවා පාලන පරීක්ෂාවන් හේතුවෙන් කාලය ගත විය හැක. බාහිර ආයතන සමඟ දත්ත බෙදාගැනීම ඊටත් වඩා අභියෝගාත්මක වන අතර වැඩි ආරක්ෂක අවදානම් දරයි.
වෙතින් පර්යේෂණ වාසනාවන්ත ව්‍යාපාර තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය කෘත්‍රිම දත්ත භාවිතයන් සඳහා මූලික උත්ප්‍රේරකයක් ලෙස ඉහළ යන පෞද්ගලිකත්ව අවදානම් හඳුනා ගනී. ඔබ වැඩි වැඩියෙන් දත්ත ගබඩා කරන තරමට, ඔබ පෞද්ගලිකත්වය අවදානමට ලක් කරයි. අනුව දත්ත කඩකිරීමේ වාර්තාවක 2023 IBM ආරක්ෂක පිරිවැය, එක්සත් ජනපදයේ සාමාන්ය දත්ත කඩකිරීමේ පිරිවැය ඩොලර් මිලියන 9.48 කි. ලොව පුරා, සාමාන්ය වියදම ඩොලර් මිලියන 4.45 කි; සේවක සංඛ්‍යාව 500ට අඩු සමාගම්වලට කඩ කිරීමකින් ඩොලර් මිලියන 3.31ක් අහිමි වේ. එය කීර්තිනාමයට වන හානියට හේතු නොවේ.
උසස් තත්ත්වයේ දත්ත සොයා ගැනීමේ දුෂ්කරතා
2022 සමීක්ෂණයක් ඉන්ජිනේරුවන්, විශ්ලේෂකයින් සහ දත්ත විද්‍යාඥයින්ගෙන් 500%ක් දත්ත ගුණාත්මක ගැටළු වලට මුහුණ දී ඇති බව දත්ත වෘත්තිකයන් 77 දෙනෙකුගෙන් අනාවරණය විය. වාර්තාවට අනුව, දත්තවල ගුණාත්මක භාවය සමාගමක මූල්ය කාර්ය සාධනය සහ ඵලදායිතාවයට බාධාවක් වන අතර එහි සේවාවන් පිළිබඳ පරිපූර්ණ දැක්මක් සාක්ෂාත් කර ගැනීම දුෂ්කර කරයි.
සමාගම්වලට ඔවුන්ගේ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් (ML) ආකෘති නිසි ලෙස පුහුණු කිරීමට නිශ්චිත ජනවිකාස වලින් ප්රමාණවත් දත්ත නොමැති විය හැක. තවද දත්ත කට්ටලවල බොහෝ විට නොගැලපීම්, සාවද්‍යතා සහ නැතිවූ අගයන් අඩංගු වේ. ඔබ ඔබේ AI වේදිකා පුහුණු කරන්නේ නම් යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති ජනවිකාස විවිධත්වයක් නොමැති අඩු ගුණාත්මක දත්ත මත, එය සාවද්‍ය, පක්ෂග්‍රාහී අනාවැකි කරනු ඇත. ඒ හා සමානව, නිර්නාමික දත්ත උත්පාදනය වැනි, පිරිපහදු නොකළ ඇල්ගොරිතම මගින් දත්ත විශ්ලේෂණයේ ප්‍රතිඵලයට බලපාන විශ්වාස කළ නොහැකි කෘතිම දත්ත කට්ටල නිපදවිය හැක.
කෘත්‍රිම දත්ත සමඟ නියැදීමෙන් දත්ත කට්ටලවල අසමතුලිතතා ආමන්ත්‍රණය කිරීමෙන් දත්තවල ගුණාත්මක බව ඉහළ නැංවිය හැක. මෙමගින් අඩු නියෝජනයක් ඇති පංතිවලට වඩා සමානුපාතික නියෝජනයක් ලැබෙන බව සහතික වන අතර පක්ෂග්‍රාහීත්වය අඩු කරයි. වඩා ශක්තිමත් සහ නියෝජිත දත්ත කට්ටලයක් වැඩිදියුණු කළ විශ්ලේෂණ ප්‍රතිඵල සහ ආදර්ශ පුහුණුව ලබා දෙයි.
දත්ත කට්ටල නොගැලපීම්
විවිධ මූලාරම්භයන්ගෙන් හෝ බහු වගු දත්ත සමුදායන් තුලින් ලබාගත් දත්ත කට්ටල නොගැලපීම් හඳුන්වා දිය හැක, දත්ත සැකසීමේ සහ විශ්ලේෂණයේ සංකීර්ණතා නිර්මාණය කිරීම සහ නවෝත්පාදනයට බාධා කරයි.
නිදසුනක් වශයෙන්, සෞඛ්ය සේවාවේ දත්ත එකතු කිරීම ඉලෙක්ට්‍රොනික සෞඛ්ය වාර්තා (EHRs), පැළඳිය හැකි දෑ, හිමිකාර මෘදුකාංග සහ තෙවන පාර්ශවීය මෙවලම් ඇතුළත් වේ. සෑම මූලාශ්‍රයක්ම එකිනෙකට වෙනස් දත්ත ආකෘති සහ තොරතුරු පද්ධති භාවිතා කළ හැකි අතර, ඒකාග්‍ර කිරීමේදී දත්ත ආකෘති, ව්‍යුහයන් හෝ ඒකකවල විෂමතා ඇති කරයි. කෘත්‍රිම දත්ත භාවිතය මගින් මෙම අභියෝගයට මුහුණ දීමට හැකි වන අතර, ගැළපුම සහතික කිරීම සහ ඉඩ ලබා දේ දත්ත උත්පාදනය කරන්න අපේක්ෂිත ආකෘතියෙන්.
නිර්නාමිකකරණය ප්රමාණවත් නොවේ
රහස්‍යතා අවදානම් හෝ දත්ත තත්ත්ව ගැටලු ජය ගැනීමට නිර්නාමිකකරණ ශිල්පීය ක්රම ප්රමාණවත් නොවේ. තව, හැඳුනුම්කාරක ආවරණ කිරීම හෝ ඉවත් කිරීම ගැඹුරු විශ්ලේෂණය සඳහා අවශ්‍ය තොරතුරු ඉවත් කළ හැකිය විශාල දත්ත කට්ටලවල.
ඊට අමතරව, නිර්නාමික දත්ත නැවත හඳුනා ගත හැකි අතර පුද්ගලයන් වෙත නැවත සොයා ගත හැක. හඳුනා නොගත් බව පෙනෙන දත්තවල නිර්නාමිකභාවය සම්මුතියට පත් කරන කාල පාදක රටා අනාවරණය කර ගැනීමට අනිෂ්ට ක්‍රියාකාරීන්ට උසස් විශ්ලේෂණ භාවිත කළ හැක. ඒ සම්බන්ධයෙන් නිර්නාමික දත්ත වලට වඩා කෘතිම දත්ත උසස් වේ.
මෙන් නොව නිර්නාමිකකරණය, කෘතිම දත්ත පවතින දත්ත කට්ටල වෙනස් නොකරන නමුත් එහි ලක්ෂණ සහ ව්‍යුහයට සමාන නව දත්ත උත්පාදනය කරයි අමු දත්ත, එහි උපයෝගීතාව ආරක්ෂා කිරීම. එය පුද්ගලිකව හඳුනාගත හැකි තොරතුරු නොමැති සම්පූර්ණයෙන්ම නව දත්ත කට්ටලයකි.
නමුත් එය ඊට වඩා සියුම් ය. වර්ග කිහිපයක් තිබේ කෘතිම දත්ත උත්පාදන ක්රම.
කෘතිම දත්ත උත්පාදන වර්ග
සින්තටික් දත්ත නිර්මාණය අවශ්‍ය දත්ත වර්ගය අනුව ක්‍රියාවලි වෙනස් වේ. කෘත්‍රිම දත්ත වර්ගවලට සම්පුර්ණයෙන්ම AI-ජනනය කරන ලද, රීති මත පදනම් වූ සහ ව්යාජ දත්ත ඇතුළත් වේ - සෑම එකක්ම වෙනස් අවශ්‍යතා සපුරාලයි.
සම්පුර්ණයෙන්ම AI-ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත
මේ වර්ගයේ කෘතිම දත්ත ML ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් මුල සිට ගොඩනගා ඇත. එම යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ආකෘතිය මත දුම්රිය සැබෑ දත්ත දත්තවල ව්‍යුහය, රටා සහ සම්බන්ධතා ගැන ඉගෙන ගැනීමට. උත්පාදක AI පසුව මෙම දැනුම මුල් පිටපතෙහි සංඛ්‍යානමය ගුණාංගවලට සමීපව සමාන වන නව දත්ත උත්පාදනය කිරීමට භාවිතා කරයි (නැවතත්, එය හඳුනා ගැනීමට නොහැකි වන අතරම).
මේ වර්ගයේ සම්පූර්ණයෙන්ම කෘතිම දත්ත AI ආකෘති පුහුණුව සඳහා ප්‍රයෝජනවත් වන අතර එය සැබෑ දත්ත ලෙස භාවිතා කිරීමට ප්රමාණවත් වේ. ගිවිසුම්ගත රහස්‍යතා ගිවිසුම් හේතුවෙන් ඔබට ඔබේ දත්ත කට්ටල බෙදා ගැනීමට නොහැකි වූ විට එය විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වේ. කෙසේ වෙතත්, කෘතිම දත්ත උත්පාදනය කිරීම සඳහා, ආරම්භක ලක්ෂ්‍යයක් ලෙස ඔබට සැලකිය යුතු මුල් දත්ත ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය වේ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ආකෘතිය පුහුණුව.
කෘතිම ව්යාජ දත්ත
මෙය කෘතිම දත්ත වර්ගය යනු සත්‍ය දත්තවල ව්‍යුහය සහ ආකෘතිය අනුකරණය කරන නමුත් සත්‍ය තොරතුරු අනිවාර්යයෙන්ම පිළිබිඹු නොකරන කෘතිමව නිර්මාණය කරන ලද දත්ත වේ. එය සංවර්ධකයින්ට අව්‍යාජ, පුද්ගලික හෝ භාවිතා නොකර විවිධ යෙදවුම් සහ අවස්ථා හැසිරවිය හැකි බව සහතික කිරීමට උදවු කරයි. සංවේදී දත්ත සහ, වඩාත්ම වැදගත්, සැබෑ ලෝක දත්ත මත රඳා තොරව. මෙම පරිචය ක්‍රියාකාරීත්වය පරීක්ෂා කිරීම සහ මෘදුකාංග යෙදුම් පාලිත සහ ආරක්ෂිත ආකාරයකින් පිරිපහදු කිරීම සඳහා අත්යවශ්ය වේ.
එය භාවිතා කළ යුත්තේ කවදාද: සෘජු හඳුනාගැනීම් (PII) ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට හෝ ඔබට දැනට දත්ත නොමැති විට සහ රීති නිර්වචනය කිරීමේදී කාලය සහ ශක්තිය ආයෝජනය නොකිරීමට කැමැත්තක් දක්වයි. සංවර්ධනයේ මුල් අවධියේදී යෙදුම්වල ක්‍රියාකාරීත්වය සහ පෙනුම ඇගයීමට සංවර්ධකයින් සාමාන්‍යයෙන් ව්යාජ දත්ත භාවිතා කරයි, එමඟින් විභව ගැටළු හඳුනා ගැනීමට හෝ සැලසුම් දෝෂ හඳුනා ගැනීමට ඔවුන්ට ඉඩ සලසයි.
ව්යාජ දත්ත සැබෑ ලෝක තොරතුරු වල සත්‍යතාවක් නොමැති වුවද, එය සත්‍ය දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීමට පෙර පද්ධතිවල නිසි ක්‍රියාකාරීත්වය සහ දෘශ්‍ය නිරූපණය සහතික කිරීම සඳහා වටිනා මෙවලමක් ලෙස පවතී.
සටහන: කෘත්‍රිම සමච්චල් දත්ත බොහෝ විට හඳුන්වනු ලබන්නේ 'ව්යාජ දත්ත,' නමුත් අපි මෙම නියමයන් එකිනෙකට වෙනස් ලෙස භාවිතා කිරීම නිර්දේශ නොකරමු, මන්ද ඒවා අර්ථයෙන් වෙනස් විය හැක.
රීති මත පදනම් වූ කෘතිම දත්ත
රීති මත පදනම් වූ කෘතිම දත්ත පූර්ව නිශ්චිත රීති, සීමාවන් සහ තර්කනය මත පදනම්ව අභිරුචිකරණය කළ දත්ත කට්ටල ජනනය කිරීම සඳහා ප්‍රයෝජනවත් මෙවලමකි. මෙම ක්‍රමය මඟින් පරිශීලකයින්ට නිශ්චිත ව්‍යාපාරික අවශ්‍යතා අනුව දත්ත ප්‍රතිදානය වින්‍යාස කිරීමට ඉඩ දීමෙන්, අවම, උපරිම සහ සාමාන්ය අගයන් වැනි පරාමිතීන් ගැලපීමෙන් නම්‍යශීලී බවක් ලබා දේ. අභිරුචිකරණය නොමැති සම්පුර්ණයෙන්ම AI-උත්පාදිත දත්ත වලට ප්‍රතිවිරුද්ධව, රීති මත පදනම් වූ කෘතිම දත්ත වෙනස් මෙහෙයුම් අවශ්‍යතා සපුරාලීම සඳහා ගැලපෙන විසඳුමක් ඉදිරිපත් කරයි. මෙය කෘතිම දත්ත උත්පාදන ක්රියාවලිය නිරවද්‍ය සහ පාලිත දත්ත උත්පාදනය අත්යවශ්ය වන පරීක්ෂණ, සංවර්ධනය සහ විශ්ලේෂණ සඳහා විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් බව ඔප්පු වේ.
එක් එක් කෘතිම දත්ත උත්පාදන ක්‍රමයට විවිධ යෙදුම් ඇත. Syntho හි වේදිකාව කැපී පෙනෙන්නේ ඔබේ පැත්තෙන් කිසිදු උත්සාහයකින් තොරව කෘතිම දත්ත නිවුන් දරුවන් නිර්මාණය කිරීමෙනි. ඔබට සංඛ්‍යානමය වශයෙන් නිවැරදි බවක් ලැබේ, උසස් තත්ත්වයේ කෘතිම දත්ත ඔබගේ අවශ්‍යතා සඳහා ඉහලින් අනුකූලතාවයෙන් තොරය.
වගු කෘතිම දත්ත
නියමය වගු කෘතිම දත්ත සඳහන් වේ කෘතිම දත්ත නිර්මාණය කිරීම සැබෑ ලෝකයේ ව්‍යුහය සහ සංඛ්‍යානමය ගුණාංග අනුකරණය කරන උප කුලක වගු දත්තවගු හෝ පැතුරුම්පත් වල ගබඩා කර ඇති දත්ත වැනි. මෙය කෘතිම දත්ත භාවිතයෙන් නිර්මාණය කර ඇත කෘතිම දත්ත උත්පාදන ඇල්ගොරිතම සහ එහි ලක්ෂණ අනුකරණය කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති තාක්ෂණික ක්රම මූලාශ්ර දත්ත රහසිගත බව සහතික කරන අතරතුර හෝ සංවේදී දත්ත අනාවරණය නොවේ.
උත්පාදනය කිරීමට තාක්ෂණික ක්රම වගු කෘතිම දත්ත සාමාන්‍යයෙන් සංඛ්‍යාන ආකෘතිකරණය ඇතුළත් වේ, යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති, හෝ generative adversarial networks (GANs) සහ variational autoencoders (VAEs) වැනි ජනක ආකෘති. මේ කෘතිම දත්ත උත්පාදන මෙවලම් හි පවතින රටා, බෙදාහැරීම් සහ සහසම්බන්ධතා විශ්ලේෂණය කරන්න සැබෑ දත්ත කට්ටලය ඉන්පසු නව උත්පාදනය කරන්න දත්ත ලකුණු එම සැබෑ දත්ත වලට සමීපව සමාන වේ නමුත් සැබෑ තොරතුරු කිසිවක් අඩංගු නොවේ.
සාමාන්ය වගු කෘතිම දත්ත භාවිත අවස්ථා රහස්‍යතා ගැටළු ආමන්ත්‍රණය කිරීම, දත්ත ලබා ගැනීමේ හැකියාව වැඩි කිරීම සහ දත්ත මත පදනම් වූ යෙදුම්වල පර්යේෂණ සහ නවෝත්පාදනයට පහසුකම් සැලසීම ඇතුළත් වේ. කෙසේ වෙතත්, එය සහතික කිරීම අත්යවශ්ය වේ කෘතිම දත්ත නඩත්තු කිරීම සඳහා මුල් දත්තවල යටින් පවතින රටා සහ බෙදාහැරීම් නිවැරදිව ග්‍රහණය කරයි දත්ත උපයෝගීතාව සහ පහළ කාර්යයන් සඳහා වලංගුභාවය.
වඩාත් ජනප්‍රිය කෘතිම දත්ත යෙදුම්
කෘතිමව ජනනය කරන ලද දත්ත සෞඛ්ය සේවා, සිල්ලර වෙළඳාම, නිෂ්පාදන, මූල්ය සහ වෙනත් කර්මාන්ත සඳහා නවෝත්පාදන හැකියාවන් විවෘත කරයි. ප්රාථමික නඩු භාවිතා කරන්න දත්ත නියැදීම, විශ්ලේෂණ, පරීක්ෂා කිරීම සහ බෙදාගැනීම ඇතුළත් වේ.
දත්ත කට්ටල වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා නියැදීම
උපසිරැසි කිරීම යනු පරිමාණය සහ විවිධාංගීකරණය සඳහා කුඩා දත්ත වලින් විශාල දත්ත කට්ටල ජනනය කිරීමයි. සැබෑ දත්ත හිඟ, අසමතුලිත හෝ අසම්පූර්ණ වූ විට මෙම ක්‍රමය යෙදේ.
උදාහරණ කිහිපයක් සලකා බලන්න. මූල්ය ආයතන සඳහා, සංවර්ධකයින්ට දුර්ලභ නිරීක්ෂණ සහ ක්‍රියාකාරකම් රටා ඉහළ නැංවීමෙන් වංචා හඳුනාගැනීමේ ආකෘතිවල නිරවද්‍යතාවය වැඩිදියුණු කළ හැක. මූල්ය දත්ත. ඒ හා සමානව, අලෙවිකරණ නියෝජිතායතනයක් අඩු නියෝජනයක් සහිත කණ්ඩායම්වලට අදාළ දත්ත වැඩි කිරීමට, ඛණ්ඩනය කිරීමේ නිරවද්‍යතාව වැඩි කිරීමට නියැදිය හැක.
AI-උත්පාදිත දත්ත සමඟ උසස් විශ්ලේෂණ
සමාගම්වලට දත්ත ආකෘති නිර්මාණය, ව්‍යාපාර විශ්ලේෂණ සහ සායනික පර්යේෂණ සඳහා AI-ජනනය කරන ලද උසස් තත්ත්වයේ කෘතිම දත්ත භාවිතා කළ හැක. දත්ත සංස්ලේෂණය කිරීම සැබෑ දත්ත කට්ටල ලබා ගැනීම ඉතා මිල අධික හෝ කාලය ගතවන විට ශක්‍ය විකල්පයක් බව ඔප්පු වේ.
කෘතිම දත්ත රෝගියාගේ රහස්‍යභාවයට හානියක් නොවන පරිදි ගැඹුරු විශ්ලේෂණ සිදුකිරීමට පර්යේෂකයන්ට බලය ලබාදේ. දත්ත විද්‍යා .යන් සහ පර්යේෂකයන් රෝගීන්ගේ දත්ත, සායනික තත්වයන් පිළිබඳ තොරතුරු සහ ප්‍රතිකාර විස්තර වෙත ප්‍රවේශය ලබා ගනී, සැබෑ දත්ත සමඟ සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කාලයක් ගතවන අවබෝධයක් ලබා ගනී. එපමනක් නොව, නිෂ්පාදකයින්ට කාර්ය සාධනය පරීක්ෂා කිරීම සඳහා ඇල්ගොරිතම නිර්මාණය කිරීම හෝ අනාවැකි නඩත්තු කිරීම වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා හසුරුවන ලද GPS සහ ස්ථාන දත්ත ඇතුළත් කරමින් සැපයුම්කරුවන් සමඟ නිදහසේ දත්ත බෙදා ගත හැකිය.
කෙසේ වුවද, කෘතිම දත්ත ඇගයීම විවේචනාත්මක වේ. Syntho Engine හි නිමැවුම අභ්‍යන්තර තත්ත්ව සහතික කණ්ඩායමක් විසින් වලංගු කර ඇත SAS ආයතනයේ බාහිර විශේෂඥයින්. අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණය පිළිබඳ අධ්‍යයනයක දී අපි හතර දෙනෙකු පුහුණු කළෙමු යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති සැබෑ, නිර්නාමික සහ කෘතිම දත්ත මත. ප්‍රතිඵලවලින් පෙන්නුම් කළේ අපගේ කෘතිම දත්ත කට්ටලවල පුහුණු කරන ලද ආකෘති සැබෑ දත්ත කට්ටලවල පුහුණු කළ ඒවාට සමාන මට්ටමේ නිරවද්‍යතාවයක් ඇති බව වන අතර නිර්නාමික දත්ත ආකෘතිවල උපයෝගීතාව අඩු කරයි.
බාහිර හා අභ්‍යන්තර දත්ත හුවමාරුව
සින්තටික් දත්ත ආයතන තුළ සහ ආයතන හරහා දත්ත හුවමාරු කර ගැනීම සරල කරයි. ඔයාට පුළුවන් කෘතිම දත්ත භාවිතා කරන්න දක්වා රහස්‍යතා කඩකිරීම් හෝ නියාමනයට අනුකූල නොවීම අවදානමකින් තොරව තොරතුරු හුවමාරු කර ගැනීම. කෘතිම දත්තවල ප්රතිලාභ අතර වේගවත් පර්යේෂණ ප්‍රතිඵල සහ වඩාත් ඵලදායී සහයෝගීතාව ඇතුළත් වේ.
සිල්ලර සමාගම්වලට පාරිභෝගික හැසිරීම්, ඉන්වෙන්ටරි මට්ටම් හෝ වෙනත් ප්රධාන ප්‍රමිතික පිළිබිඹු කරන කෘතිම දත්ත භාවිතා කරමින් සැපයුම්කරුවන් හෝ බෙදාහරින්නන් සමඟ අවබෝධය බෙදා ගත හැකිය. කෙසේ වෙතත්, ඉහළම මට්ටම සහතික කිරීම සඳහා දත්ත රහස්‍යතාවය, සංවේදී පාරිභෝගික දත්ත, සහ ආයතනික රහස් රහසිගතව තබා ඇත.
සින්තෝ 2023 Global SAS Hackathon ජයග්‍රහණය කළේය ජනනය කිරීමට සහ බෙදා ගැනීමට අපගේ හැකියාව සඳහා aනිවැරදි කෘතිම දත්ත ඵලදායී හා අවදානම් රහිත. පුරෝකථන ආකෘතිවල කාර්යක්ෂමතාවය විදහා දැක්වීම සඳහා අපි විවිධ රෝගීන්ගේ ජනගහනය සහිත බහු රෝහල් සඳහා රෝගීන්ගේ දත්ත සංස්ලේෂණය කළෙමු. ඒකාබද්ධ කෘතිම දත්ත කට්ටල භාවිතා කිරීම සැබෑ දත්ත භාවිතා කිරීම තරම්ම නිවැරදි බව පෙන්නුම් කරන ලදී.
කෘතිම පරීක්ෂණ දත්ත
සින්තටික් පරීක්ෂණ දත්ත යනු අනුකරණය කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති කෘතිමව ජනනය කරන ලද දත්ත වේ දත්ත පරීක්ෂා කිරීම මෘදුකාංග සංවර්ධනය සඳහා පරිසරය. රහස්‍යතා අවදානම් අවම කිරීමට අමතරව, කෘතිම පරීක්ෂණ දත්ත මඟින් සැබෑ පද්ධතියට බලපෑමක් නොකර විභව අවස්ථා පරාසයක් හරහා යෙදුම්වල ක්‍රියාකාරිත්වය, ආරක්ෂාව සහ ක්‍රියාකාරීත්වය දැඩි ලෙස තක්සේරු කිරීමට සංවර්ධකයින්ට හැකියාව ලැබේ.
විශාලතම ලන්දේසි බැංකුවක් සමඟ අපගේ සහයෝගීතාවය එලි දක්වන කෘතිම දත්ත ප්රතිලාභ මෘදුකාංග පරීක්ෂණ සඳහා. පරීක්ෂණ දත්ත උත්පාදනය Syntho Engine සමඟින් නිෂ්පාදන වැනි දත්ත කට්ටල ඇති වූ අතර එමඟින් මෘදුකාංග සංවර්ධනය සහ දෝෂ හඳුනාගැනීම වේගවත් කිරීමට බැංකුවට උපකාර වන අතර එය වේගවත් සහ වඩාත් ආරක්ෂිත මෘදුකාංග නිකුතුවකට මග පාදයි.
උත්පාදනය කිරීමට තාක්ෂණික ක්රම වගු කෘතිම දත්ත සාමාන්‍යයෙන් සංඛ්‍යාන ආකෘතිකරණය ඇතුළත් වේ, යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති, හෝ generative adversarial networks (GANs) සහ variational autoencoders (VAEs) වැනි ජනක ආකෘති. මේ කෘතිම දත්ත උත්පාදන මෙවලම් හි පවතින රටා, බෙදාහැරීම් සහ සහසම්බන්ධතා විශ්ලේෂණය කරන්න සැබෑ දත්ත කට්ටලය ඉන්පසු නව උත්පාදනය කරන්න දත්ත ලකුණු එම සැබෑ දත්ත වලට සමීපව සමාන වේ නමුත් සැබෑ තොරතුරු කිසිවක් අඩංගු නොවේ.
සාමාන්ය වගු කෘතිම දත්ත භාවිත අවස්ථා රහස්‍යතා ගැටළු ආමන්ත්‍රණය කිරීම, දත්ත ලබා ගැනීමේ හැකියාව වැඩි කිරීම සහ දත්ත මත පදනම් වූ යෙදුම්වල පර්යේෂණ සහ නවෝත්පාදනයට පහසුකම් සැලසීම ඇතුළත් වේ. කෙසේ වෙතත්, එය සහතික කිරීම අත්යවශ්ය වේ කෘතිම දත්ත නඩත්තු කිරීම සඳහා මුල් දත්තවල යටින් පවතින රටා සහ බෙදාහැරීම් නිවැරදිව ග්‍රහණය කරයි දත්ත උපයෝගීතාව සහ පහළ කාර්යයන් සඳහා වලංගුභාවය.
සින්තෝගේ කෘතිම දත්ත උත්පාදන වේදිකාව
Syntho ස්මාර්ට් සින්තටික් දත්ත උත්පාදන වේදිකාවක් සපයන අතර, දත්ත තරඟකාරී මට්ටමක් බවට බුද්ධිමත්ව පරිවර්තනය කිරීමට ආයතන බල ගන්වයි. සියලුම කෘත්‍රිම දත්ත උත්පාදන ක්රම එක් වේදිකාවකට ලබා දීමෙන්, සින්තෝ ආවරණය වන දත්ත භාවිතා කිරීමට ඉලක්ක කරන ආයතන සඳහා පුළුල් විසඳුමක් ලබා දෙයි:
- AI-ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත කෘතිම බුද්ධියේ බලය සහිත කෘතිම දත්තවල මුල් දත්තවල සංඛ්‍යාන රටා අනුකරණය කරයි.
- බුද්ධිමත් හඳුනාගැනීම් ඉවත් කිරීම ආරක්ෂා කිරීමට සංවේදී දත්ත පුද්ගලිකව හඳුනාගත හැකි තොරතුරු (PII) ඉවත් කිරීම හෝ වෙනස් කිරීම මගින්.
- Test data management එය සක්‍රීය කරයි නිෂ්පාදන නොවන පරිසරයන් සඳහා නියෝජිත පරීක්ෂණ දත්ත නිර්මාණය කිරීම, නඩත්තු කිරීම සහ පාලනය කිරීම.
අපගේ වේදිකා ඕනෑම වලාකුළකට හෝ පරිශ්‍රයේ පරිසරයකට ඒකාබද්ධ වේ. එපමණක් නොව, අපි සැලසුම් කිරීම සහ යෙදවීම ගැන සැලකිලිමත් වෙමු. අපගේ කණ්ඩායම භාවිතා කිරීමට ඔබේ සේවකයින් පුහුණු කරනු ඇත සින්තෝ එන්ජිම ඵලදායි ලෙස, සහ අපි අඛණ්ඩව පශ්චාත් යෙදවීමේ සහාය ලබා දෙන්නෙමු.
Syntho's හි හැකියාවන් ගැන ඔබට වැඩිදුර කියවිය හැකිය කෘතිම දත්ත තුළ ජනන වේදිකාව අපගේ වෙබ් අඩවියේ විසඳුම් අංශය.
කෘතිම දත්ත සඳහා අනාගතයේදී කුමක් සිදුවේද?
උත්පාදක AI සමඟ කෘතිම දත්ත උත්පාදනය ඉහළ වෙළුම් නිර්මාණය කිරීමට සහ බෙදා ගැනීමට උපකාරී වේ අදාළ දත්ත, ආකෘති අනුකූලතා ගැටළු, නියාමන බාධාවන් සහ දත්ත කඩකිරීමේ අවදානම මගහැරීම.
නිර්නාමිකකරණය මෙන් නොව, කෘතිම දත්ත උත්පාදනය කිරීම දත්තවල ව්‍යුහාත්මක සම්බන්ධතා ආරක්ෂා කිරීමට ඉඩ සලසයි. මෙය උසස් විශ්ලේෂණ, පර්යේෂණ සහ සංවර්ධනය, විවිධාංගීකරණය සහ පරීක්ෂණ සඳහා කෘතිම දත්ත සුදුසු කරයි.
කෘතිම දත්ත කට්ටල භාවිතය කර්මාන්ත හරහා පමණක් පුළුල් වනු ඇත. සමාගම් සූදානම් කෘතිම දත්ත නිර්මාණය, එහි විෂය පථය සංකීර්ණ රූප, ශ්‍රව්‍ය සහ දෘශ්‍ය අන්තර්ගතයන් දක්වා ව්‍යාප්ත කිරීම. සමාගම් භාවිතය පුළුල් කරනු ඇත යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති වඩාත් දියුණු අනුහුරුකරණ වෙත සහ අයදුම්පත්.
ඔබට වඩාත් ප්‍රායෝගික යෙදුම් ඉගෙන ගැනීමට අවශ්‍යද? කෘතිම දත්ත? නිදහස් වන්න demo එකක් උපලේඛනගත කරන්න අපේ වෙබ් අඩවිය.
සින්තෝ ගැන
සින්තෝ ස්මාර්ට් එකක් සපයයි කෘතිම දත්ත උත්පාදනය වේදිකාව, උත්තෝලනය බහු කෘතිම දත්ත ආකෘති සහ උත්පාදන ක්රම, දත්ත තරඟකාරී අන්තයක් බවට බුද්ධිමත්ව පරිවර්තනය කිරීමට ආයතන බල ගැන්වීම. අපගේ AI-උත්පාදනය කරන ලද කෘතිම දත්ත SAS වැනි බාහිර විශේෂඥයින් විසින් තක්සේරු කරන ලද පරිදි නිරවද්‍යතාවය, පෞද්ගලිකත්වය සහ වේගය සහතික කරමින් මුල් දත්තවල සංඛ්‍යානමය රටා අනුකරණය කරයි. ස්මාර්ට් හඳුනාගැනීමේ විශේෂාංග සහ ස්ථාවර සිතියම්ගත කිරීම සමඟින්, යොමු කිරීමේ අඛණ්ඩතාව ආරක්ෂා කරන අතරම සංවේදී තොරතුරු ආරක්ෂා කෙරේ. අපගේ වේදිකාව රීති මත පදනම් වූ නිෂ්පාදන නොවන පරිසරයන් සඳහා පරීක්ෂණ දත්ත නිර්මාණය කිරීම, කළමනාකරණය කිරීම සහ පාලනය කිරීම සක්‍රීය කරයි කෘතිම දත්ත උත්පාදන ක්රම ඉලක්කගත අවස්ථා සඳහා. ඊට අමතරව, පරිශීලකයින්ට හැකිය ක්‍රමලේඛනාත්මකව කෘතිම දත්ත ජනනය කරන්න සහ ලබා ගන්න යථාර්ථවාදී පරීක්ෂණ දත්ත විස්තීරණ පරීක්ෂණ සහ සංවර්ධන අවස්ථා පහසුවෙන් සංවර්ධනය කිරීමට.
කර්තෘ ගැන
විම් කීස් ජැන්සන්
CEO සහ නිර්මාතෘ
Syntho, AI-ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත සමඟ දත්ත කර්මාන්තය කඩාකප්පල් කරන පරිමාණය. Wim Kees විසින් Syntho සමඟ ඔප්පු කර ඇති පරිදි, දත්ත වඩාත් දක්ෂ හා වේගවත්ව ලබා ගැනීමට, දත්ත මත පදනම් වූ නවෝත්පාදනයන් සාක්ෂාත් කර ගැනීමට හැකි වන පරිදි පුද්ගලිකත්වයට සංවේදී දත්ත අගුළු ඇරීමට ඔහුට හැකි බව ඔප්පු කර ඇත. එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස, Wim Kees සහ Syntho කීර්තිමත් Philips Innovation සම්මානය දිනාගත් අතර, සෞඛ්ය සේවා සහ ජීවිත විද්‍යාව පිළිබඳ SAS ගෝලීය hackathon ජයග්‍රහණය කළ අතර NVIDIA විසින් ප්‍රමුඛ පෙළේ generative AI Scale-Up ලෙස තෝරාගෙන ඇත.