කෘතීම දත්ත යනු කුමක්ද?
බිඳ වැටීම් පාඨමාලාවේ කෘතිම දත්ත
හැදින්වීම
කෘතීම දත්ත යනු කුමක්ද?
පිළිතුර සාපේක්ෂව සරල ය. සැබෑ පුද්ගලයන් සමඟ (උදා: ගනුදෙනුකරුවන්, රෝගීන්, සේවකයින් යනාදී) සහ ඔබගේ සියලු අභ්‍යන්තර ක්‍රියාවලීන් හරහා ඔබගේ සියලු අන්තර්ක්‍රියා වලදී මුල් දත්ත රැස් කරන අතර, කෘතිම දත්ත පරිගණක ඇල්ගොරිතමයක් මගින් ජනනය වේ. මෙම පරිගණක ඇල්ගොරිතම සම්පූර්ණයෙන්ම නව සහ කෘතිම දත්ත ලක්ෂ්‍ය ජනනය කරයි.
දත්ත රහස්‍යතා අභියෝග විසඳන්න
කෘත්‍රිමව ජනනය කරන ලද දත්ත සම්පුර්ණයෙන්ම නව සහ කෘතිම දත්ත ලක්ෂ්‍ය වලින් සමන්විත වන අතර මුල් දත්ත වලට එකින් එක සම්බන්ධතා නොමැත. එබැවින්, කෘත්‍රිම දත්ත ලක්ෂ්‍ය කිසිවක් මුල් දත්ත වෙත ආපසු සොයා ගැනීමට හෝ ප්‍රතිලෝම ඉංජිනේරුකරණය කිරීමට නොහැකිය. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, කෘතිම දත්ත GDPR වැනි රහස්‍යතා රෙගුලාසිවලින් නිදහස් කර ඇති අතර දත්ත-පෞද්ගලිකත්ව අභියෝග විසඳීමට සහ ඒවා ජය ගැනීමට විසඳුමක් ලෙස ක්‍රියා කරයි.
වැඩි කිරීම සහ අනුකරණය කිරීම
කෘතිම දත්ත උත්පාදනයේ උත්පාදක අංගය සම්පූර්ණයෙන්ම නව දත්ත වැඩි කිරීමට සහ අනුකරණය කිරීමට ඉඩ සලසයි. ඔබ සතුව ප්‍රමාණවත් දත්ත නොමැති විට (දත්ත හිඟය), නියැදි එජ්-කේස් වැඩි කිරීමට කැමති විට හෝ ඔබට තවමත් දත්ත නොමැති විට මෙය විසඳුමක් ලෙස ක්‍රියා කරයි.
මෙහි සින්තෝහි අවධානය යොමු වී ඇත්තේ ව්‍යූහාත්මක දත්ත (පේළි සහ තීරු සහිත වගු වල හැඩ ගැසුනු දත්ත, ඔබ එක්සෙල් පත්‍රයෙහි දකින ආකාරයට) ය, නමුත් අපි සෑම විටම කෘතිම දත්ත සංකල්පය රූප මඟින් නිරූපණය කිරීමට කැමතියි, මන්ද එය වඩාත් ආකර්ෂණීය ය.
කෘතිම දත්ත වර්ග
සින්තටික් දත්ත කුඩය තුළ කෘතිම දත්ත වර්ග තුනක් පවතී. එම කෘතිම දත්ත වර්ග 3 නම්: ව්යාජ දත්ත, රීති මත පදනම් වූ කෘතිම දත්ත සහ කෘතිම බුද්ධිය (AI) මගින් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත. කෘත්‍රිම දත්ත වර්ග 3 මොනවාදැයි අපි කෙටි කලකින් පැහැදිලි කරන්නෙමු.
ව්යාජ දත්ත / ව්යාජ දත්ත
ව්යාජ දත්ත යනු අහඹු ලෙස ජනනය කරන ලද දත්ත වේ (උදා: ව්යාජ දත්ත උත්පාදකයක් මගින්).
එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස, මුල් දත්තවල ඇති ලක්ෂණ, සම්බන්ධතා සහ සංඛ්‍යානමය රටා ජනනය කරන ලද ව්යාජ දත්ත තුළ සංරක්ෂණය, ග්‍රහණය කර ප්‍රතිනිෂ්පාදනය නොකෙරේ. එබැවින්, මුල් දත්ත හා සසඳන විට ව්යාජ දත්ත / ව්යාජ දත්තවල නියෝජනය අවම වේ.
- එය භාවිතා කළ යුත්තේ කවදාද: සෘජු හඳුනාගැනීම් (PII) ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට හෝ ඔබට දත්ත නොමැති විට (තවමත්) සහ රීති නිර්වචනය කිරීම සඳහා කාලය සහ ශක්තිය වැය කිරීමට අවශ්‍ය නොවේ.
රීතිය මත පදනම්ව උත්පාදනය කරන ලද කෘතිම දත්ත
රීතිය මත ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත යනු පූර්ව නිර්වචනය කරන ලද නීති මාලාවක් මගින් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත වේ. යම් අවම අගයක්, උපරිම අගයක් හෝ සාමාන්‍ය අගයක් සහිත කෘත්‍රිම දත්ත ලබා ගැනීමට ඔබ කැමති බව එම පූර්ව නිර්වචනය කළ නීතිවලට උදාහරණ විය හැකිය. ඔබ රීති මත පදනම් වූ කෘත්‍රිම දත්තවල ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කිරීමට කැමති ඕනෑම ලක්ෂණ, සම්බන්ධතා සහ සංඛ්‍යාන රටා, පූර්ව-නිර්වචනය කළ යුතුය.
එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, දත්තවල ගුණාත්මක භාවය පූර්ව නිර්වචනය කරන ලද රීති මාලාව තරම් හොඳ වනු ඇත. ඉහළ දත්ත ගුණාත්මක භාවයක් ඇති විට මෙය අභියෝගවලට තුඩු දෙයි. පළමුව, කෙනෙකුට නිර්වචනය කළ හැක්කේ සින්තටික් දත්ත තුළ ග්‍රහණය කර ගත යුතු සීමිත නීති මාලාවක් පමණි. මීට අමතරව, බහුවිධ නීති සැකසීම සාමාන්‍යයෙන් අතිච්ඡාදනය වන සහ ගැටුම්කාරී නීතිවලට හේතු වේ. එපමනක් නොව, ඔබ කිසි විටෙකත් අදාළ සියලු නීති සම්පූර්ණයෙන්ම ආවරණය නොකරනු ඇත. තවද, ඔබ පවා නොදන්නා අදාළ නීති තිබිය හැකිය. අවසාන වශයෙන් (සහ අමතක කිරීමට නොවේ), මෙය ඔබට බොහෝ කාලයක් හා ශක්තියක් වැය වන අතර එමඟින් කාර්යක්ෂම නොවන විසඳුමක් ලැබෙනු ඇත.
- එය භාවිතා කළ යුත්තේ කවදාද: ඔබට දත්ත නොමැති විට (තවමත්)
කෘතිම බුද්ධිය (AI) මගින් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත
ඔබ නමෙන් බලාපොරොත්තු වන පරිදි, කෘතිම බුද්ධිය (AI) මගින් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත යනු කෘතිම බුද්ධි (AI) ඇල්ගොරිතමයක් මගින් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත වේ. AI ආකෘතිය සියලු ලක්ෂණ, සම්බන්ධතා සහ සංඛ්‍යාන රටා ඉගෙන ගැනීමට මුල් දත්ත මත පුහුණු කර ඇත. ඉන්පසුව, මෙම AI ඇල්ගොරිතමයට සම්පූර්ණයෙන්ම නව දත්ත ලක්ෂ්‍ය උත්පාදනය කිරීමට හැකි වන අතර එම නව දත්ත ලක්ෂ්‍ය මුල් දත්ත කට්ටලයේ ඇති ලක්ෂණ, සම්බන්ධතා සහ සංඛ්‍යානමය රටා ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කරන ආකාරයෙන් ආකෘතිගත කරයි. මේකට තමයි අපි සින්තටික් ඩේටා ට්වින් එකක් කියන්නේ.
AI ආකෘතිය මුල් දත්ත ලෙස භාවිතා කළ හැකි කෘතිම දත්ත නිවුන් දරුවන් උත්පාදනය කිරීමට මුල් දත්ත අනුකරණය කරයි. පරීක්ෂණ දත්ත, ආදර්ශන දත්ත හෝ විශ්ලේෂණ සඳහා AI ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත භාවිතා කිරීම වැනි මුල් (සංවේදී) දත්ත භාවිතා කිරීම සඳහා විකල්ප ලෙස AI ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත භාවිතා කළ හැකි විවිධ භාවිත අවස්ථා මෙය අගුළු හරියි.
රීති මත පදනම් වූ කෘත්‍රිම දත්තවලට සාපේක්ෂව: ඔබ අදාළ නීති අධ්‍යයනය කිරීම සහ නිර්වචනය කිරීම වෙනුවට, AI ඇල්ගොරිතම ඔබ වෙනුවෙන් මෙය ස්වයංක්‍රීයව සිදු කරයි. මෙහිදී ඔබ දන්නා ලක්ෂණ, සබඳතා සහ සංඛ්‍යාන රටා පමණක් නොව ඔබ නොදන්නා ලක්ෂණ, සබඳතා සහ සංඛ්‍යාන රටා ආවරණය කෙරේ.
- එය භාවිතා කළ යුත්තේ කවදාද: ඔබ සතුව (සමහර) දත්ත අනුකරණය කිරීමට හෝ ස්මාර්ට් දත්ත උත්පාදනය සහ වැඩි කිරීමේ විශේෂාංග සඳහා ආරම්භක ලක්ෂ්‍යයක් ලෙස භාවිතා කිරීමට දත්ත ඇති විට
කුමන ආකාරයේ කෘතිම දත්ත භාවිතා කළ යුතුද?
ඔබගේ භාවිත අවස්ථාව මත පදනම්ව, ව්යාජ දත්ත / ව්යාජ දත්ත, රීති මත පදනම් වූ ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්ත හෝ කෘතිම බුද්ධිය (AI) මගින් ජනනය කරන ලද කෘතිම දත්තවල එකතුවක් උපදෙස් දෙනු ලැබේ. මෙම දළ විශ්ලේෂණය ඔබට කුමන ආකාරයේ කෘතිම දත්ත භාවිතා කළ යුතුද යන්න පිළිබඳ පළමු ඇඟවීමක් සපයයි. Syntho ඒ සියල්ලටම සහය දක්වන බැවින්, ඔබගේ භාවිත අවස්ථාව අප සමඟ ගැඹුරින් බැලීමට අපගේ විශේෂඥයින් සම්බන්ධ කර ගැනීමට නිදහස් වන්න.
ඔබගේ කෘතිම දත්ත මාර්ගෝපදේශය දැන් සුරකින්න!
- කෘතීම දත්ත යනු කුමක්ද?
- සංවිධාන එය භාවිතා කරන්නේ ඇයි?
- අගය එකතු කරන කෘතිම දත්ත සේවාදායක අවස්ථා
- ආරම්භ කරන්නේ කෙසේද?
