Maswali
Maswali Yanayoulizwa Sana kuhusu data ya sintetiki
Inaeleweka! Kwa bahati nzuri, tunayo majibu na tuko hapa kusaidia. Angalia maswali yetu yanayoulizwa mara kwa mara.
Tafadhali fungua swali hapa chini na ubofye viungo ili kupata taarifa zaidi. Je, una swali gumu zaidi ambalo halijasemwa hapa? Waulize wataalam wetu moja kwa moja!
Maswali yanayoulizwa zaidi
Data ya syntetisk inarejelea data ambayo imetolewa kwa njia isiyo ya kweli badala ya kukusanywa kutoka kwa vyanzo vya ulimwengu halisi. Kwa ujumla, ingawa data asili inakusanywa katika mwingiliano wako wote na watu (wateja, wagonjwa, n.k.) na kupitia michakato yako yote ya ndani, data ya syntetisk inatolewa na algoriti ya kompyuta.
Data ya syntetisk pia inaweza kutumika kujaribu na kutathmini miundo katika mazingira yanayodhibitiwa, au kulinda taarifa nyeti kwa kuzalisha data inayofanana na data ya ulimwengu halisi lakini haina taarifa nyeti. Data ya syntetisk mara nyingi hutumiwa kama mbadala wa data nyeti ya faragha na inaweza kutumika kama data ya majaribio, kwa uchanganuzi au kufunza ujifunzaji wa mashine.
Kuhakikisha kwamba data ya sanisi ina ubora wa data sawa na data ya asili inaweza kuwa changamoto, na mara nyingi inategemea hali mahususi ya utumiaji na mbinu zinazotumiwa kutoa data ya sintetiki. Baadhi ya mbinu za kutengeneza data ya sintetiki, kama vile miundo zalishaji, inaweza kutoa data ambayo inafanana sana na data asili. Swali kuu: jinsi ya kuonyesha hii?
Kuna baadhi ya njia za kuhakikisha ubora wa data sintetiki:
- Vipimo vya ubora wa data kupitia ripoti yetu ya ubora wa data: Njia moja ya kuhakikisha kuwa data sanisi ina ubora wa data sawa na data asili ni kutumia vipimo vya ubora wa data kulinganisha data sanisi na data asili. Vipimo hivi vinaweza kutumika kupima vitu kama vile kufanana, usahihi na ukamilifu wa data. Programu ya Syntho ilijumuisha ripoti ya ubora wa data yenye vipimo mbalimbali vya ubora wa data.
- Tathmini ya nje: kwa kuwa ubora wa data wa data ya syntetisk kwa kulinganisha na data asili ni muhimu, hivi majuzi tulifanya tathmini na wataalamu wa data wa SAS (kiongozi wa soko katika uchanganuzi) ili kuonyesha ubora wa data wa data ya synthetic na Syntho kwa kulinganisha na data halisi. Edwin van Unen, mtaalam wa uchanganuzi kutoka SAS, alitathmini seti za data za synthetic kutoka Syntho kupitia tathmini mbalimbali za uchanganuzi (AI) na kushiriki matokeo. Tazama muhtasari mfupi wa video hiyo hapa.
- Upimaji na tathmini peke yako: data sanisi inaweza kujaribiwa na kutathminiwa kwa kuilinganisha na data ya ulimwengu halisi au kwa kuitumia kufunza miundo ya kujifunza kwa mashine na kulinganisha utendaji wao na miundo iliyofunzwa kwenye data ya ulimwengu halisi. Kwa nini usijaribu ubora wa data ya data ya syntetisk peke yako? Waulize wataalam wetu kwa uwezekano wa hii hapa.
Ni muhimu kutambua kwamba data ya syntetisk haiwezi kamwe kuhakikisha kuwa 100% sawa na data asili, lakini inaweza kuwa karibu vya kutosha kuwa muhimu kwa kesi maalum ya matumizi. Kesi hii mahususi ya utumiaji inaweza hata kuwa uchanganuzi wa hali ya juu au miundo ya mafunzo ya mashine.
'Kutokujulikana' kwa kawaida sio suluhisho bora kila wakati, kwa sababu:
- Hatari ya faragha - utakuwa na kila wakati
hatari ya faragha. Kuomba hizo
mbinu za kawaida za kujulikana
inafanya kuwa ngumu tu, lakini sio
haiwezekani kutambua watu binafsi. - Kuharibu data - zaidi wewe
ficha utambulisho wako, ndivyo unavyolinda
faragha yako, lakini zaidi wewe
kuharibu data yako. Hii sio nini
unataka kwa analytics, kwa sababu
data iliyoharibiwa itasababisha mbaya
ufahamu. - Kutumia wakati - ni suluhisho
hiyo inachukua muda mwingi, kwa sababu
mbinu hizo hufanya kazi tofauti
kwa kila seti ya data na kwa kila aina ya data.
Data ya syntetisk inalenga kutatua mapungufu haya yote. Tofauti ni ya kushangaza sana kwamba tulitengeneza video kuihusu. Tazama hapa.
maswali yanayoulizwa mara kwa mara
Takwimu za Utengenezaji
Kwa ujumla, wateja wetu wengi hutumia data ya sintetiki kwa:
- Majaribio na uundaji wa programu
- Data ya syntetisk ya uchanganuzi, ukuzaji wa vielelezo na uchanganuzi wa hali ya juu (AI & ML)
- Demos ya bidhaa
Pacha ya data ya syntetisk ni nakala inayotokana na algoriti ya mkusanyiko wa data wa ulimwengu halisi na/au hifadhidata. Ikiwa na Pacha ya Data Sinifu, Syntho inalenga kuiga hifadhidata asili au hifadhidata karibu iwezekanavyo na data asili ili kuunda uwakilishi halisi wa ya asili. Na data ya syntetisk, tunalenga ubora wa juu wa data ya syntetisk ikilinganishwa na data asili. Tunafanya hivi kwa programu yetu ya data ya kisanii inayotumia miundo ya hali ya juu ya AI. Miundo hiyo ya AI huzalisha vituo vipya kabisa vya data na kuigwa kwa njia ambayo tunahifadhi sifa, uhusiano na mifumo ya takwimu ya data asili kwa kiwango ambacho unaweza kuitumia kana kwamba ni data asili.
Hii inaweza kutumika kwa madhumuni mbalimbali, kama vile majaribio na mafunzo ya vielelezo vya kujifunza kwa mashine, kuiga hali za utafiti na maendeleo, na kuunda mazingira pepe ya mafunzo na elimu. Data iliyounganishwa inaweza kutumika kuunda data halisi na wakilishi ambayo inaweza kutumika badala ya data ya ulimwengu halisi wakati haipatikani au wakati wa kutumia data ya ulimwengu halisi itakuwa vigumu au kinyume cha maadili kwa sababu ya kanuni kali za faragha za data.
Ndio tunafanya. Tunatoa vipengele mbalimbali vya kuongeza thamani vya uboreshaji wa data ya syntetisk na uboreshaji, ikiwa ni pamoja na wadhihaki, ili kupeleka data yako kwenye kiwango kinachofuata.
Data ya majaribio na data ya syntetisk inayozalishwa na AI ni aina zote mbili za data ya syntetisk, lakini hutolewa kwa njia tofauti na hutumikia madhumuni tofauti.
Data ya Mock ni aina ya data ya sintetiki ambayo huundwa kwa mikono na mara nyingi hutumiwa kwa madhumuni ya majaribio na ukuzaji. Kwa kawaida hutumiwa kuiga tabia ya data ya ulimwengu halisi katika mazingira yanayodhibitiwa na mara nyingi hutumiwa kupima utendakazi wa mfumo au programu. Mara nyingi ni rahisi, rahisi kuzalisha, na hauhitaji mifano tata au algorithms. Mara nyingi, kielekezi kimoja pia hukejeli data kama "data dummy" au "data bandia".
Data ya syntetisk inayozalishwa na AI, kwa upande mwingine, inatolewa kwa kutumia mbinu za kijasusi za bandia, kama vile kujifunza kwa mashine au mifano ya kuzalisha. Inatumika kuunda data halisi na wakilishi ambayo inaweza kutumika badala ya data ya ulimwengu halisi wakati wa kutumia data ya ulimwengu halisi itakuwa isiyofaa au isiyofaa kwa sababu ya kanuni kali za faragha. Mara nyingi ni changamano zaidi na huhitaji rasilimali za hesabu zaidi kuliko data ya dhihaka ya mwongozo. Kama matokeo, ni ya kweli zaidi na inaiga data asili karibu iwezekanavyo.
Kwa muhtasari, data ya dhihaka huundwa kwa mikono na kwa kawaida hutumika kwa majaribio na ukuzaji, huku data ya sanisi inayozalishwa na AI huundwa kwa kutumia mbinu za kijasusi za bandia na hutumika kuunda data wakilishi na halisi.
Ubora wa Data
Kuhakikisha kwamba data ya sanisi ina ubora wa data sawa na data ya asili inaweza kuwa changamoto, na mara nyingi inategemea hali mahususi ya utumiaji na mbinu zinazotumiwa kutoa data ya sintetiki. Baadhi ya mbinu za kutengeneza data ya sintetiki, kama vile miundo zalishaji, inaweza kutoa data ambayo inafanana sana na data asili. Swali kuu: jinsi ya kuonyesha hii?
Kuna baadhi ya njia za kuhakikisha ubora wa data sintetiki:
- Vipimo vya ubora wa data kupitia ripoti yetu ya ubora wa data: Njia moja ya kuhakikisha kuwa data sanisi ina ubora wa data sawa na data asili ni kutumia vipimo vya ubora wa data kulinganisha data sanisi na data asili. Vipimo hivi vinaweza kutumika kupima vitu kama vile kufanana, usahihi na ukamilifu wa data. Programu ya Syntho ilijumuisha ripoti ya ubora wa data yenye vipimo mbalimbali vya ubora wa data.
- Tathmini ya nje: kwa kuwa ubora wa data wa data ya syntetisk kwa kulinganisha na data asili ni muhimu, hivi majuzi tulifanya tathmini na wataalamu wa data wa SAS (kiongozi wa soko katika uchanganuzi) ili kuonyesha ubora wa data wa data ya synthetic na Syntho kwa kulinganisha na data halisi. Edwin van Unen, mtaalam wa uchanganuzi kutoka SAS, alitathmini seti za data za synthetic kutoka Syntho kupitia tathmini mbalimbali za uchanganuzi (AI) na kushiriki matokeo. Tazama muhtasari mfupi wa video hiyo hapa.
- Upimaji na tathmini peke yako: data sanisi inaweza kujaribiwa na kutathminiwa kwa kuilinganisha na data ya ulimwengu halisi au kwa kuitumia kufunza miundo ya kujifunza kwa mashine na kulinganisha utendaji wao na miundo iliyofunzwa kwenye data ya ulimwengu halisi. Kwa nini usijaribu ubora wa data ya data ya syntetisk peke yako? Waulize wataalam wetu kwa uwezekano wa hii hapa.
Ni muhimu kutambua kwamba data ya syntetisk haiwezi kamwe kuhakikisha kuwa 100% sawa na data asili, lakini inaweza kuwa karibu vya kutosha kuwa muhimu kwa kesi maalum ya matumizi. Kesi hii mahususi ya utumiaji inaweza hata kuwa uchanganuzi wa hali ya juu au miundo ya mafunzo ya mashine.
Kweli ni hiyo. Data ya syntetisk hata hushikilia ruwaza ambazo hukujua kuwa zilikuwepo kwenye data asili.
Lakini usichukue tu neno letu kwa hilo. Wataalamu wa uchanganuzi wa SAS (kiongozi wa soko la kimataifa katika uchanganuzi) walifanya tathmini (AI) ya data yetu ya sanisi na kuilinganisha na data asili. Unadadisi? Tazama tukio zima hapa au tazama toleo fupi kuhusu ubora wa data hapa.
Ndio tunafanya. Jukwaa letu limeboreshwa kwa hifadhidata na hivyo basi, uhifadhi wa uadilifu wa marejeleo kati ya hifadhidata katika hifadhidata.
Je! ungependa kujua zaidi kuhusu hili?
faragha
Hapana hatufanyi hivyo. Tunaweza kupeleka Injini ya Syntho kwa urahisi kwenye uwanja au kwenye wingu lako la kibinafsi kupitia kituo cha kuhifadhia umeme.
Hapana. Tuliboresha mfumo wetu kwa njia ambayo unaweza kutumwa kwa urahisi katika mazingira yanayoaminika ya mteja. Hii inahakikisha kuwa data haitawahi kuondoka katika mazingira ya kuaminika ya mteja. Chaguzi za upelekaji kwa mazingira ya kuaminika ya mteja ziko "juu ya msingi" na "mazingira ya wingu ya mteja (wingu la kibinafsi)".
Hiari: Syntho inasaidia toleo ambalo linapangishwa katika "Syntho cloud".
Hapana. Syntho Engine ni jukwaa la kujihudumia. Kama matokeo, kutengeneza data ya synthetic na Injini ya Syntho inawezekana kwa njia ambayo katika end-to-end mchakato, Syntho haiwezi kuona na haihitajiki kuchakata data.
Ndio tunafanya hivi kupitia ripoti yetu ya QA.
Wakati wa kuunganisha mkusanyiko wa data, ni muhimu kuonyesha kwamba mtu hawezi kuwatambua tena watu binafsi. Katika hii video, Marijn anatanguliza hatua za faragha ambazo ziko katika ripoti yetu ya ubora ili kuonyesha hili.
Ripoti ya Syntho ya QA ina tatu sekta-kiwango vipimo vya kutathmini faragha ya data. Wazo nyuma ya kila moja ya vipimo hivi ni kama ifuatavyo:
- Data ya syntetisk (S) itakuwa "karibu iwezekanavyo", lakini "sio karibu sana" na data inayolengwa (T).
- Data iliyochaguliwa bila mpangilio (H) huamua alama ya "karibu sana".
- A suluhisho bora hutoa data mpya ya syntetisk ambayo inafanya kazi kama data ya asili, lakini haijaonekana hapo awali (= H).
Mojawapo ya kesi za utumiaji ambazo zimeangaziwa haswa na Mamlaka ya Kulinda Data ya Uholanzi ni kutumia data ya sanisi kama data ya majaribio.
Injini ya Syntho
Injini ya Syntho inasafirishwa kwenye kontena la Docker na inaweza kutumwa kwa urahisi na kuchomekwa kwenye mazingira unayopendelea.
Chaguzi zinazowezekana za kusambaza ni pamoja na:
- Nguo
- Wingu lolote (la faragha).
- Mazingira mengine yoyote
Syntho hukuwezesha kuunganisha kwa urahisi na hifadhidata zako, programu, mabomba ya data au mifumo ya faili.
Tunaauni viunganishi mbalimbali vilivyounganishwa ili uweze kuunganishwa na chanzo-mazingira (ambapo data asili imehifadhiwa) na mazingira lengwa (ambapo ungependa kuandika data yako ya sanisi) kwa ajili ya end-to-end mbinu jumuishi.
Vipengele vya uunganisho ambavyo tunaauni:
- Chomeka-na-cheze na Docker
- 20+ viunganishi vya hifadhidata
- 20+ viunganishi vya mfumo wa faili
Kwa kawaida, wakati wa kizazi hutegemea ukubwa wa hifadhidata. Kwa wastani, jedwali iliyo na rekodi chini ya milioni 1 huunganishwa kwa chini ya dakika 5.
Kanuni za ujifunzaji wa mashine za Syntho zinaweza kujumlisha vyema vipengele kwa rekodi nyingi za huluki zinazopatikana, jambo ambalo linapunguza hatari ya faragha. Uwiano wa chini zaidi wa safu wima hadi safu unapendekezwa wa 1:500. Kwa mfano, ikiwa jedwali lako la chanzo lina safu wima 6, linapaswa kuwa na angalau safu mlalo 3000.
Hapana kabisa. Ingawa inaweza kuchukua juhudi fulani kuelewa kikamilifu manufaa, utendakazi na matukio ya matumizi ya data ya syntetisk, mchakato wa kuunganisha ni rahisi sana na mtu yeyote aliye na ujuzi wa msingi wa kompyuta anaweza kuifanya. Kwa habari zaidi juu ya mchakato wa kusanisi, angalia ukurasa huu or ombi demo.
Injini ya Syntho hufanya kazi vyema zaidi kwenye data iliyopangwa, ya jedwali (chochote kilicho na safu mlalo na safu wima). Ndani ya miundo hii, tunaauni aina zifuatazo za data:
- Data ya miundo iliyoumbizwa katika majedwali (kategoria, nambari, n.k.)
- Vitambulisho vya moja kwa moja na PII
- Hifadhidata kubwa na hifadhidata
- Data ya eneo la kijiografia (kama GPS)
- Data ya mfululizo wa wakati
- Hifadhidata za jedwali nyingi (zilizo na uadilifu wa marejeleo)
- Fungua data ya maandishi
Usaidizi wa data ngumu
Karibu na aina zote za kawaida za data ya jedwali, Injini ya Syntho inasaidia aina changamano za data na miundo changamano ya data.
- Mfululizo wa wakati
- Hifadhidata za meza nyingi
- Fungua maandishi
Hapana, tuliboresha mfumo wetu ili kupunguza mahitaji ya hesabu (km hakuna GPU inayohitajika), bila kuathiri usahihi wa data. Kwa kuongeza, tunaunga mkono kuongeza kiotomatiki, ili mtu aweze kuunganisha hifadhidata kubwa.
Ndiyo. Programu ya Syntho imeboreshwa kwa hifadhidata iliyo na jedwali nyingi.
Kwa hili, Syntho hutambua kiotomati aina za data, taratibu na umbizo ili kuongeza usahihi wa data. Kwa hifadhidata ya jedwali nyingi, tunaunga mkono makisio ya uhusiano wa jedwali otomatiki na usanisi ili kuhifadhi uadilifu wa marejeleo.
Data ni ya syntetisk, lakini timu yetu ni halisi!
Wasiliana na Syntho na mmoja wa wataalam wetu atawasiliana na wewe kwa kasi ya mwangaza ili kuchunguza thamani ya data ya sintetiki!