செயற்கை தரவு உருவாக்கத்திற்கான வழிகாட்டி: வரையறை, வகைகள் மற்றும் பயன்பாடுகள்
உயர்தரத் தரவைப் பெறுவதிலும் பகிர்வதிலும் வணிகங்கள் சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன என்பது இரகசியமல்ல. செயற்கை தரவு உருவாக்கம் தனியுரிமை அபாயங்கள் அல்லது சிவப்பு நாடா இல்லாமல் பெரிய செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் உயர்தர சோதனைத் தரவை உருவாக்க உதவும் நடைமுறை தீர்வாகும்.
செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகளை பல்வேறு முறைகளைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கலாம், பல்வேறு பயன்பாடுகளை வழங்குகிறது. ஒழுங்காக மதிப்பிடப்பட்டால், மேம்பட்ட வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்படும் செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகள், நிறுவனங்களின் பகுப்பாய்வு, ஆராய்ச்சி மற்றும் சோதனையை விரைவுபடுத்த உதவுகின்றன. எனவே ஒரு நெருக்கமான தோற்றத்தை எடுத்துக் கொள்வோம்.
முக்கிய வகைகள், அநாமதேய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து வேறுபாடுகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறை நுணுக்கங்கள் உள்ளிட்ட செயற்கைத் தரவை இந்தக் கட்டுரை உங்களுக்கு அறிமுகப்படுத்துகிறது. செயற்கையாக உருவாக்கப்பட்ட தரவு எவ்வாறு முக்கியமான தரவுச் சிக்கல்களைத் தீர்க்கிறது மற்றும் சில அபாயங்களைக் குறைக்கிறது என்பதை நீங்கள் அறிந்துகொள்வீர்கள். எங்கள் வழக்கு ஆய்வுகளின் எடுத்துக்காட்டுகளுடன், தொழில்கள் முழுவதும் அதன் பயன்பாடுகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்.
பொருளடக்கம்
செயற்கை தரவு: வரையறை மற்றும் சந்தை புள்ளிவிவரங்கள்
செயற்கை தரவு ரகசிய உள்ளடக்கம் இல்லாமல் செயற்கையாக உருவாக்கப்பட்ட தகவல், மேலும் இது உண்மையான தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மாற்றாக செயல்படுகிறது. தரவு விஞ்ஞானிகள் அடிக்கடி அழைக்கிறார்கள் AI-உருவாக்கப்பட்ட செயற்கை தரவு உண்மையான தரவைப் பிரதிபலிப்பதில் அதிக புள்ளியியல் துல்லியம் இருப்பதால் செயற்கை தரவு இரட்டை.
செயற்கையான தரவுத்தொகுப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) அல்காரிதம்கள் மற்றும் அசல் தரவின் வடிவங்கள் மற்றும் தொடர்புகளைப் பராமரிக்கும் உருவகப்படுத்துதல்களைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்படுகின்றன. இந்தத் தரவில் உரை, அட்டவணைகள் மற்றும் படங்கள் இருக்கலாம். அல்காரிதம்கள் தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவலை (PII) மாற்றுகின்றன போலி தரவு.
கிராண்ட் வியூ ஆராய்ச்சி கணிப்புகள் சந்தை என்று ஜெனரேட்டிவ் AI உடன் செயற்கை தரவு உருவாக்கம் 1.63 இல் $2022 பில்லியனில் இருந்து 13.5 இல் 2030% CAGR இல் $35 பில்லியனாக வளரும். கார்ட்னரின் கூற்றுப்படி, 60 இல் AIக்காகப் பயன்படுத்தப்படும் 2024% தரவு செயற்கையாக இருக்கும் - இது 60 ஐ விட 2021 மடங்கு அதிகம்.
செயற்கை தரவு தளங்களும் அதிகரித்து வருகின்றன. சந்தை ஸ்டேட்ஸ்வில்லே எதிர்பார்க்கிறது உலகளாவிய செயற்கை தரவு தள சந்தை 218 இல் $2022 மில்லியனிலிருந்து 3.7 இல் $2033 பில்லியனாக உயரும்.
செயற்கையான தரவு ஏன் அதிகரித்து வருகிறது? ஒரு உந்து காரணி ஒழுங்குமுறை மேற்பார்வையில் இருந்து சுதந்திரம்.
தனியுரிமைச் சட்டங்கள் AI-உருவாக்கிய செயற்கைத் தரவைக் கட்டுப்படுத்துமா?
பல அமெரிக்கா மற்றும் ஐரோப்பிய ஒன்றியம் தரவு பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை அடையாளம் காணக்கூடிய தனிப்பட்ட தரவுகளுக்கு விதிமுறைகள் பொருந்தும்.
ஆனால் அந்த விதிமுறைகள் பொருந்தாது செயற்கை தரவு — செயற்கை தரவு இதேபோல் நடத்தப்படுகிறது பெயரிடப்படாத தரவு. அவை பிற சட்ட விதிகளின் "கோர்" என்று அழைக்கப்படுகின்றன.
உதாரணமாக, GDPR இன் பாராயணம் 26 தனியுரிமை பாதுகாப்பு விதிகள் அடையாளம் காணக்கூடிய நபருடன் தொடர்புடைய தரவுகளுக்கு மட்டுமே பொருந்தும் என்று கூறுகிறது. உங்கள் செயற்கைத் தரவு உருவாக்கப்பட்டால், அது அடையாளம் காணக்கூடிய நபர்களுக்குத் திரும்பக் கிடைக்காது, அது ஒழுங்குமுறை மேற்பார்வையில் இருந்து விலக்கு அளிக்கப்படுகிறது. ஒழுங்குமுறை மேற்பார்வை ஒருபுறம் இருக்க, செயற்கைத் தரவை உருவாக்க வணிகங்களைத் தூண்டும் உண்மையான தரவைப் பயன்படுத்துவதில் பிற தடைகள் உள்ளன.
உண்மையான தரவைப் பயன்படுத்துவதில் உள்ள முக்கிய சவால்கள்
பல நிறுவனங்கள் தொடர்புடைய, உயர்தர தரவைக் கண்டறிந்து பயன்படுத்துவதில் சிரமப்படுகின்றன, குறிப்பாக AI அல்காரிதம் பயிற்சிக்கு போதுமான அளவு. அவர்கள் அதைக் கண்டறிந்தாலும், தனியுரிமை அபாயங்கள் மற்றும் பொருந்தக்கூடிய சிக்கல்கள் காரணமாக தரவுத்தொகுப்புகளைப் பகிர்வது அல்லது பயன்படுத்துவது சவாலாக இருக்கலாம். இந்த பகுதி விசையை கோடிட்டுக் காட்டுகிறது செயற்கை தரவுகளை சவால் செய்கிறது தீர்க்க முடியும்.
தனியுரிமை அபாயங்கள் தரவு பயன்பாடு மற்றும் பகிர்வுக்கு இடையூறாக உள்ளன
GDPR மற்றும் HIPAA போன்ற தரவு பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை விதிமுறைகள், தரவு பகிர்வு மற்றும் பயன்பாட்டிற்கு அதிகாரத்துவ தடைகளை அறிமுகப்படுத்துகின்றன. ஹெல்த்கேர் போன்ற தொழில்களில், ஒரே நிறுவனத்தில் உள்ள துறைகளுக்கு இடையே PII ஐப் பகிர்வது கூட நிர்வாகச் சோதனைகள் காரணமாக நேரத்தைச் செலவழிக்கும். வெளிப்புற நிறுவனங்களுடன் தரவைப் பகிர்வது மிகவும் சவாலானது மற்றும் அதிக பாதுகாப்பு அபாயங்களைக் கொண்டுள்ளது.
இருந்து ஆராய்ச்சி பார்ச்சூன் வணிக நுண்ணறிவு செயற்கை தரவு நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதற்கான முதன்மை வினையூக்கியாக அதிகரித்து வரும் தனியுரிமை அபாயங்களை அடையாளம் காட்டுகிறது. நீங்கள் எவ்வளவு அதிகமான தரவைச் சேமிக்கிறீர்களோ, அவ்வளவு அதிகமாக நீங்கள் தனியுரிமையை சமரசம் செய்யும் அபாயம் உள்ளது. படி தரவு மீறல் அறிக்கையின் 2023 ஐபிஎம் பாதுகாப்பு செலவு, US இல் சராசரி தரவு மீறல் செலவு $9.48 மில்லியன் ஆகும். உலகளவில், சராசரி செலவு $4.45 மில்லியன்; 500க்கும் குறைவான தொழிலாளர்களைக் கொண்ட நிறுவனங்கள் ஒரு மீறலுக்கு $3.31 மில்லியன் இழக்கின்றன. மேலும் இது நற்பெயருக்கு ஏற்படும் சேதத்தை கணக்கில் கொள்ளாது.
உயர்தர தரவைக் கண்டறிவதில் சிரமங்கள்
ஒரு 2022 கணக்கெடுப்பு 500 தரவு வல்லுநர்களில் 77% பொறியாளர்கள், ஆய்வாளர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகள் தரவுத் தரச் சிக்கல்களை எதிர்கொண்டுள்ளனர். அறிக்கையின்படி, தரவுத் தரமானது ஒரு நிறுவனத்தின் நிதி செயல்திறன் மற்றும் உற்பத்தித்திறனைத் தடுக்கிறது மற்றும் அதன் சேவைகளின் முழுமையான பார்வையை அடைவதை அரிதாகவே அடையச் செய்கிறது.
நிறுவனங்கள் தங்கள் இயந்திரக் கற்றல் (ML) மாதிரிகளை சரியாகப் பயிற்றுவிப்பதற்கு குறிப்பிட்ட புள்ளிவிவரங்களிலிருந்து போதுமான தரவு இல்லாமல் இருக்கலாம். தரவுத்தொகுப்புகள் பெரும்பாலும் முரண்பாடுகள், துல்லியமின்மைகள் மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கொண்டிருக்கும். உங்கள் AI இயங்குதளங்களை நீங்கள் பயிற்றுவித்தால் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மக்கள்தொகை பன்முகத்தன்மை இல்லாத குறைந்த தரம் வாய்ந்த தரவுகளில், இது தவறான, பக்கச்சார்பான கணிப்புகளை உருவாக்கும். இதேபோல், அநாமதேய தரவு உருவாக்கம் போன்ற, சுத்திகரிக்கப்படாத வழிமுறைகள் தரவு பகுப்பாய்வின் முடிவை பாதிக்கும் நம்பகமற்ற செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்கலாம்.
செயற்கைத் தரவை மேம்படுத்துவது, தரவுத்தொகுப்புகளில் உள்ள ஏற்றத்தாழ்வுகளை நிவர்த்தி செய்வதன் மூலம் தரவை மேம்படுத்தலாம். இது குறைவான பிரதிநிதித்துவ வகுப்புகள் அதிக விகிதாசார பிரதிநிதித்துவத்தைப் பெறுவதை உறுதிசெய்கிறது மற்றும் சார்புகளைக் குறைக்கிறது. மிகவும் வலுவான மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பு மேம்படுத்தப்பட்ட பகுப்பாய்வு முடிவுகள் மற்றும் மாதிரி பயிற்சி அளிக்கிறது.
தரவுத்தொகுப்பு இணக்கமின்மை
பல்வேறு தோற்றங்களில் இருந்து அல்லது பல அட்டவணை தரவுத்தளங்களுக்குள் இருந்து பெறப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் இணக்கமின்மைகளை அறிமுகப்படுத்தலாம், தரவு செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வில் சிக்கல்களை உருவாக்கி புதுமைகளைத் தடுக்கலாம்.
உதாரணமாக, ஹெல்த்கேரில் தரவு ஒருங்கிணைப்பு என்பது மின்னணு சுகாதார பதிவுகள் (EHRs), அணியக்கூடியவை, தனியுரிம மென்பொருள் மற்றும் மூன்றாம் தரப்பு கருவிகளை உள்ளடக்கியது. ஒவ்வொரு மூலமும் தனித்தனியான தரவு வடிவங்கள் மற்றும் தகவல் அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தலாம், இது தரவு வடிவங்கள், கட்டமைப்புகள் அல்லது அலகுகளில் ஒருங்கிணைப்பின் போது வேறுபாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். செயற்கைத் தரவைப் பயன்படுத்துவது இந்தச் சவாலை எதிர்கொள்ளும், இணக்கத்தன்மையை உறுதிசெய்து அனுமதிக்கும் தரவு உருவாக்க விரும்பிய வடிவத்தில்.
அநாமதேயப்படுத்தல் போதுமானதாக இல்லை
தனியுரிமை அபாயங்கள் அல்லது தரவுத் தரச் சிக்கல்களை சமாளிக்க அநாமதேய நுட்பங்கள் போதாது. மேலும், அடையாளங்காட்டிகளை மறைத்தல் அல்லது அகற்றுதல் ஆகியவை ஆழமான பகுப்பாய்விற்குத் தேவையான விவரங்களை நீக்கிவிடலாம் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில்.
தவிர, அநாமதேயத் தரவுகள் மீண்டும் அடையாளம் காணப்பட்டு, தனிநபர்களிடம் கண்டறியப்படலாம். தீங்கிழைக்கும் செயல்பாட்டாளர்கள் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தி நேர அடிப்படையிலான வடிவங்களைக் கண்டறியலாம், இது வெளித்தோற்றத்தில் அடையாளம் காணப்படாத தரவுகளின் அநாமதேயத்தை சமரசம் செய்கிறது. அந்த வகையில் அநாமதேய தரவுகளை விட செயற்கைத் தரவு மேலானது.
போலல்லாமல் அநாமதேயமாக்கல், செயற்கைத் தரவு ஏற்கனவே உள்ள தரவுத்தொகுப்புகளை மாற்றாது ஆனால் அதன் பண்புகள் மற்றும் கட்டமைப்பை ஒத்த புதிய தரவை உருவாக்குகிறது மூல தரவு, அதன் பயன்பாட்டைப் பாதுகாத்தல். இது முற்றிலும் புதிய தரவுத்தொகுப்பு, தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவல்கள் இல்லை.
ஆனால் அது அதைவிட நுணுக்கமானது. பல வகைகள் உள்ளன செயற்கை தரவு உருவாக்கும் முறைகள்.
செயற்கை தரவு உருவாக்கத்தின் வகைகள்
செயற்கை தரவு உருவாக்கம் தேவையான தரவு வகையின் அடிப்படையில் செயல்முறைகள் மாறுபடும். செயற்கை தரவு வகைகளில் முழுமையாக AI-உருவாக்கப்பட்ட, விதி அடிப்படையிலான மற்றும் போலி தரவு ஆகியவை அடங்கும் - ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்கின்றன.
முழுமையாக AI-உருவாக்கப்பட்ட செயற்கை தரவு
இந்த வகை செயற்கை தரவு ML அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி புதிதாக கட்டப்பட்டது. தி இயந்திர கற்றல் மாதிரி மீது ரயில்கள் உண்மையான தரவு தரவுகளின் அமைப்பு, வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் பற்றி அறிய. ஜெனரேட்டிவ் AI இந்த அறிவைப் பயன்படுத்தி அசலின் புள்ளியியல் பண்புகளை ஒத்திருக்கும் புதிய தரவை உருவாக்குகிறது (மீண்டும், அதை அடையாளம் காண முடியாததாக ஆக்குகிறது).
இந்த வகை முழு செயற்கை தரவு AI மாதிரி பயிற்சிக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும் மற்றும் உண்மையான தரவு போல் பயன்படுத்த போதுமானது. ஒப்பந்த தனியுரிமை ஒப்பந்தங்கள் காரணமாக உங்கள் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பகிர முடியாதபோது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இருப்பினும், செயற்கைத் தரவை உருவாக்க, தொடக்கப் புள்ளியாக உங்களுக்கு கணிசமான அளவு அசல் தரவு தேவை இயந்திர கற்றல் மாதிரி பயிற்சி.
செயற்கை போலி தரவு
இந்த செயற்கை தரவு வகை என்பது செயற்கையாக உருவாக்கப்பட்ட தரவைக் குறிக்கிறது, இது உண்மையான தரவின் கட்டமைப்பு மற்றும் வடிவமைப்பைப் பின்பற்றுகிறது, ஆனால் உண்மையான தகவலைப் பிரதிபலிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை. உண்மையான, தனிப்பட்ட அல்லது முக்கிய தரவு மற்றும், மிக முக்கியமாக, நிஜ உலகத் தரவை நம்பாமல். செயல்பாடுகளைச் சோதிப்பதற்கும் மென்பொருள் பயன்பாடுகளை கட்டுப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் பாதுகாப்பான முறையில் செம்மைப்படுத்துவதற்கும் இந்த நடைமுறை அவசியம்.
இதை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்: நேரடி அடையாளங்காட்டிகளை (PII) மாற்றுவதற்கு அல்லது உங்களிடம் தற்போது தரவு இல்லாதபோது மற்றும் விதிகளை வரையறுப்பதில் நேரத்தையும் சக்தியையும் முதலீடு செய்ய வேண்டாம். டெவலப்பர்கள் பொதுவாக மேக் டேட்டாவைப் பயன்படுத்தி, வளர்ச்சியின் ஆரம்ப கட்டங்களில் பயன்பாடுகளின் செயல்பாடு மற்றும் தோற்றத்தை மதிப்பிடுகின்றனர், இது சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறிய அல்லது வடிவமைப்பு குறைபாடுகளை அனுமதிக்கிறது.
போலித் தரவு நிஜ-உலகத் தகவலின் நம்பகத்தன்மை இல்லாவிட்டாலும், உண்மையான தரவு ஒருங்கிணைப்புக்கு முன் கணினிகளின் சரியான செயல்பாடு மற்றும் காட்சி பிரதிநிதித்துவத்தை உறுதி செய்வதற்கான மதிப்புமிக்க கருவியாக இது உள்ளது.
குறிப்பு: செயற்கையான கேலி தரவு பெரும்பாலும் ' என குறிப்பிடப்படுகிறதுபோலியான தரவு,இந்தச் சொற்களை ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாகப் பயன்படுத்துவதை நாங்கள் பரிந்துரைக்கவில்லை, ஏனெனில் அவை அர்த்தங்களில் வேறுபடலாம்.
விதி அடிப்படையிலான செயற்கை தரவு
விதி அடிப்படையிலான செயற்கை தரவு முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகள், கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் தர்க்கத்தின் அடிப்படையில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குவதற்கான பயனுள்ள கருவியாகும். குறிப்பிட்ட வணிகத் தேவைகளுக்கு ஏற்ப தரவு வெளியீட்டை உள்ளமைக்க பயனர்களை அனுமதிப்பதன் மூலம் இந்த முறை நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது, குறைந்தபட்சம், அதிகபட்சம் மற்றும் சராசரி மதிப்புகள் போன்ற அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது. தனிப்பயனாக்கம் இல்லாத முழு AI-உருவாக்கப்பட்ட தரவுக்கு மாறாக, விதி அடிப்படையிலான செயற்கைத் தரவு தனித்துவமான செயல்பாட்டுத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்வதற்கான ஒரு பொருத்தமான தீர்வை வழங்குகிறது. இது செயற்கை தரவு உருவாக்கும் செயல்முறை துல்லியமான மற்றும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட தரவு உருவாக்கம் அவசியமான சோதனை, மேம்பாடு மற்றும் பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
ஒவ்வொரு செயற்கை தரவு உருவாக்கும் முறையும் வெவ்வேறு பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. சிந்தோவின் இயங்குதளம் உங்கள் பங்கில் எந்த முயற்சியும் இல்லாமல் செயற்கை தரவு இரட்டைகளை உருவாக்குவதன் மூலம் தனித்து நிற்கிறது. நீங்கள் புள்ளிவிவர ரீதியாக துல்லியமாக இருக்கிறீர்கள், உயர்தர செயற்கை தரவு உங்கள் தேவைகளுக்கு மேல்நிலை இணக்கம் இல்லாதது.
அட்டவணை செயற்கை தரவு
கால அட்டவணை செயற்கை தரவு பேசுவதற்கு செயற்கையான தரவுகளை உருவாக்குதல் நிஜ-உலகின் கட்டமைப்பு மற்றும் புள்ளியியல் பண்புகளைப் பிரதிபலிக்கும் துணைக்குழுக்கள் அட்டவணை தரவு, அட்டவணைகள் அல்லது விரிதாள்களில் சேமிக்கப்பட்ட தரவு போன்றவை. இது செயற்கை தரவு பயன்படுத்தி உருவாக்கப்படுகிறது செயற்கை தரவு உருவாக்க வழிமுறைகள் மற்றும் பண்புகளை பிரதிபலிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட நுட்பங்கள் ஆதார தரவு அந்த ரகசியத்தை உறுதி செய்யும் போது அல்லது முக்கிய தரவு என்பது வெளிப்படுத்தப்படவில்லை.
உருவாக்குவதற்கான நுட்பங்கள் அட்டவணை செயற்கை தரவு பொதுவாக புள்ளியியல் மாதிரியை உள்ளடக்கியது, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், அல்லது ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்குகள் (GAN கள்) மற்றும் மாறுபாடு தன்னியக்க குறியீடுகள் (VAEகள்) போன்ற உருவாக்க மாதிரிகள். இவை செயற்கை தரவு உருவாக்கும் கருவிகள் இல் இருக்கும் வடிவங்கள், விநியோகங்கள் மற்றும் தொடர்புகளை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள் உண்மையான தரவுத்தொகுப்பு பின்னர் புதிதாக உருவாக்கவும் தரவு புள்ளிகள் அந்த உண்மையான தரவுகளுடன் நெருக்கமாக ஒத்திருக்கிறது ஆனால் உண்மையான தகவல்கள் எதுவும் இல்லை.
வழக்கமான அட்டவணை செயற்கை தரவு பயன்பாட்டு வழக்குகள் தனியுரிமை கவலைகளை நிவர்த்தி செய்தல், தரவு கிடைக்கும் தன்மையை அதிகரிப்பது மற்றும் தரவு சார்ந்த பயன்பாடுகளில் ஆராய்ச்சி மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளை எளிதாக்குதல் ஆகியவை அடங்கும். இருப்பினும், அதை உறுதிப்படுத்துவது அவசியம் செயற்கை தரவு பராமரிக்க அசல் தரவின் அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் விநியோகங்களை துல்லியமாகப் பிடிக்கிறது தரவு பயன்பாடு மற்றும் கீழ்நிலை பணிகளுக்கான செல்லுபடியாகும்.
மிகவும் பிரபலமான செயற்கை தரவு பயன்பாடுகள்
செயற்கையாக உருவாக்கப்பட்ட தரவு, சுகாதாரம், சில்லறை விற்பனை, உற்பத்தி, நிதி மற்றும் பிற தொழில்களுக்கான புதுமை வாய்ப்புகளைத் திறக்கிறது. முதன்மையானது பயன்பாடு வழக்குகள் தரவு மேம்பாடு, பகுப்பாய்வு, சோதனை மற்றும் பகிர்வு ஆகியவை அடங்கும்.
தரவுத்தொகுப்புகளை மேம்படுத்துவதற்கான மாதிரியாக்கம்
அப்சாம்ப்ளிங் என்பது, அளவிடுதல் மற்றும் பல்வகைப்படுத்துதலுக்காக சிறியவற்றிலிருந்து பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குவதாகும். உண்மையான தரவு பற்றாக்குறை, சமநிலையற்ற அல்லது முழுமையற்றதாக இருக்கும் போது இந்த முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது.
ஒரு சில உதாரணங்களைக் கவனியுங்கள். நிதி நிறுவனங்களுக்கு, டெவலப்பர்கள் அரிதான அவதானிப்புகள் மற்றும் செயல்பாட்டு முறைகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம் மோசடி கண்டறிதல் மாதிரிகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தலாம். நிதி தரவு. இதேபோல், ஒரு மார்க்கெட்டிங் ஏஜென்சி, குறைவான பிரதிநிதித்துவம் கொண்ட குழுக்களுடன் தொடர்புடைய தரவை அதிகரிக்க, பிரிவின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது.
AI-உருவாக்கிய தரவுகளுடன் கூடிய மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு
தரவு மாதிரியாக்கம், வணிக பகுப்பாய்வு மற்றும் மருத்துவ ஆராய்ச்சி ஆகியவற்றிற்காக AI-உருவாக்கிய உயர்தர செயற்கைத் தரவை நிறுவனங்கள் பயன்படுத்த முடியும். தரவுகளை ஒருங்கிணைத்தல் உண்மையான தரவுத்தொகுப்புகளைப் பெறுவது மிகவும் விலையுயர்ந்ததாகவோ அல்லது நேரத்தைச் செலவழிப்பதாகவோ இருக்கும்போது சாத்தியமான மாற்றாக நிரூபிக்கிறது.
செயற்கை தரவு நோயாளியின் ரகசியத்தன்மையை சமரசம் செய்யாமல் ஆழமான பகுப்பாய்வுகளை நடத்த ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது. தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் நோயாளியின் தரவு, மருத்துவ நிலைமைகள் பற்றிய தகவல்கள் மற்றும் சிகிச்சை விவரங்கள், உண்மையான தரவுகளுடன் கணிசமாக அதிக நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் நுண்ணறிவுகளைப் பெறுகின்றனர். மேலும், உற்பத்தியாளர்கள் சப்ளையர்களுடன் தரவை சுதந்திரமாகப் பகிர்ந்து கொள்ளலாம், கையாளப்பட்ட ஜிபிஎஸ் மற்றும் இருப்பிடத் தரவைச் சேர்த்து செயல்திறன் சோதனைக்கான அல்காரிதம்களை உருவாக்க அல்லது முன்கணிப்பு பராமரிப்பை மேம்படுத்தலாம்.
எனினும், செயற்கை தரவு மதிப்பீடு விமர்சனமாக உள்ளது. சின்தோ எஞ்சினின் வெளியீடு உள் தர உறுதி குழுவால் சரிபார்க்கப்பட்டது மற்றும் எஸ்ஏஎஸ் நிறுவனத்தில் இருந்து வெளி நிபுணர்கள். முன்கணிப்பு மாடலிங் பற்றிய ஆய்வில், நாங்கள் நான்கு பேருக்கு பயிற்சி அளித்தோம் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் உண்மையான, அநாமதேய மற்றும் செயற்கை தரவுகளில். எங்கள் செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகள் உண்மையான தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட அதே அளவிலான துல்லியத்தன்மையைக் கொண்டிருப்பதாக முடிவுகள் காட்டுகின்றன, அதே நேரத்தில் அநாமதேய தரவு மாதிரிகளின் பயன்பாட்டைக் குறைத்தது.
வெளிப்புற மற்றும் உள் தரவு பகிர்வு
செயற்கைத் தரவு, நிறுவனங்களுக்குள்ளும், நிறுவனங்களிலும் தரவுப் பகிர்வை எளிதாக்குகிறது. உன்னால் முடியும் செயற்கை தரவு பயன்படுத்த க்கு தனியுரிமை மீறல்கள் அல்லது ஒழுங்குமுறை இணக்கமின்மை ஆபத்து இல்லாமல் தகவல் பரிமாற்றம். செயற்கைத் தரவுகளின் நன்மைகள் துரிதப்படுத்தப்பட்ட ஆராய்ச்சி முடிவுகள் மற்றும் மிகவும் பயனுள்ள ஒத்துழைப்பு ஆகியவை அடங்கும்.
வாடிக்கையாளர் நடத்தை, சரக்கு நிலைகள் அல்லது பிற முக்கிய அளவீடுகளை பிரதிபலிக்கும் செயற்கைத் தரவைப் பயன்படுத்தி சில்லறை நிறுவனங்கள் நுண்ணறிவுகளை சப்ளையர்கள் அல்லது விநியோகஸ்தர்களுடன் பகிர்ந்து கொள்ளலாம். இருப்பினும், மிக உயர்ந்த மட்டத்தை உறுதி செய்ய தரவு தனியுரிமை, முக்கியமான வாடிக்கையாளர் தரவு மற்றும் நிறுவன ரகசியங்கள் ரகசியமாக வைக்கப்படும்.
சின்தோ 2023 குளோபல் SAS ஹேக்கத்தானை வென்றார் உருவாக்க மற்றும் பகிர்ந்து கொள்ள எங்கள் திறனுக்காக aதுல்லியமான செயற்கை தரவு திறம்பட மற்றும் ஆபத்து இல்லாத. முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் செயல்திறனை நிரூபிக்க, வெவ்வேறு நோயாளி மக்கள்தொகை கொண்ட பல மருத்துவமனைகளுக்கான நோயாளி தரவை நாங்கள் ஒருங்கிணைத்தோம். ஒருங்கிணைந்த செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துவது உண்மையான தரவைப் பயன்படுத்துவதைப் போலவே துல்லியமாகக் காட்டப்பட்டது.
செயற்கை சோதனை தரவு
செயற்கை சோதனை தரவு என்பது செயற்கையாக உருவாக்கப்பட்ட தரவு உருவகப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது தரவு சோதனை மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கான சூழல்கள். தனியுரிமை அபாயங்களைக் குறைப்பதுடன், செயற்கைச் சோதனைத் தரவு டெவலப்பர்கள், உண்மையான அமைப்பைப் பாதிக்காமல், பல்வேறு சாத்தியமான சூழ்நிலைகளில் பயன்பாடுகளின் செயல்திறன், பாதுகாப்பு மற்றும் செயல்பாடு ஆகியவற்றைக் கடுமையாக மதிப்பிடுவதற்கு உதவுகிறது.
மிகப்பெரிய டச்சு வங்கிகளில் ஒன்றான எங்கள் ஒத்துழைப்பு காண்பித்ததும் செயற்கை தரவு நன்மைகள் மென்பொருள் சோதனைக்கு. சோதனை தரவு உருவாக்கம் சின்தோ எஞ்சின் மூலம் உற்பத்தி போன்ற தரவுத்தொகுப்புகள் உருவாக்கப்பட்டன, இது வங்கிக்கு மென்பொருள் மேம்பாடு மற்றும் பிழை கண்டறிதலை விரைவுபடுத்த உதவியது, இது வேகமான மற்றும் பாதுகாப்பான மென்பொருள் வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுத்தது.
உருவாக்குவதற்கான நுட்பங்கள் அட்டவணை செயற்கை தரவு பொதுவாக புள்ளியியல் மாதிரியை உள்ளடக்கியது, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், அல்லது ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்குகள் (GAN கள்) மற்றும் மாறுபாடு தன்னியக்க குறியீடுகள் (VAEகள்) போன்ற உருவாக்க மாதிரிகள். இவை செயற்கை தரவு உருவாக்கும் கருவிகள் இல் இருக்கும் வடிவங்கள், விநியோகங்கள் மற்றும் தொடர்புகளை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள் உண்மையான தரவுத்தொகுப்பு பின்னர் புதிதாக உருவாக்கவும் தரவு புள்ளிகள் அந்த உண்மையான தரவுகளுடன் நெருக்கமாக ஒத்திருக்கிறது ஆனால் உண்மையான தகவல்கள் எதுவும் இல்லை.
வழக்கமான அட்டவணை செயற்கை தரவு பயன்பாட்டு வழக்குகள் தனியுரிமை கவலைகளை நிவர்த்தி செய்தல், தரவு கிடைக்கும் தன்மையை அதிகரிப்பது மற்றும் தரவு சார்ந்த பயன்பாடுகளில் ஆராய்ச்சி மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளை எளிதாக்குதல் ஆகியவை அடங்கும். இருப்பினும், அதை உறுதிப்படுத்துவது அவசியம் செயற்கை தரவு பராமரிக்க அசல் தரவின் அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் விநியோகங்களை துல்லியமாகப் பிடிக்கிறது தரவு பயன்பாடு மற்றும் கீழ்நிலை பணிகளுக்கான செல்லுபடியாகும்.
சின்தோவின் செயற்கை தரவு உருவாக்க தளம்
சின்தோ ஒரு ஸ்மார்ட் செயற்கை தரவு உருவாக்க தளத்தை வழங்குகிறது, நிறுவனங்களுக்கு தரவை புத்திசாலித்தனமாக போட்டி விளிம்பாக மாற்றுவதற்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது. அனைத்து செயற்கை தரவு உருவாக்க முறைகளையும் ஒரே தளத்தில் வழங்குவதன் மூலம், உள்ளடக்கிய தரவைப் பயன்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்ட நிறுவனங்களுக்கு சின்தோ ஒரு விரிவான தீர்வை வழங்குகிறது:
- AI-உருவாக்கப்பட்ட செயற்கை தரவு செயற்கை நுண்ணறிவின் சக்தியுடன் செயற்கைத் தரவுகளில் அசல் தரவுகளின் புள்ளிவிவர வடிவங்களைப் பிரதிபலிக்கிறது.
- ஸ்மார்ட் டி-அடையாளம் பாதுகாக்க முக்கிய தரவு தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவலை (PII) அகற்றுவதன் மூலம் அல்லது மாற்றுவதன் மூலம்.
- Test data management இது செயல்படுத்துகிறது உற்பத்தி அல்லாத சூழல்களுக்கான பிரதிநிதி சோதனைத் தரவை உருவாக்குதல், பராமரித்தல் மற்றும் கட்டுப்படுத்துதல்.
எங்கள் இயங்குதளங்கள் எந்த மேகம் அல்லது வளாகத்தில் உள்ள சூழலிலும் ஒருங்கிணைக்கின்றன. மேலும், திட்டமிடல் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவற்றை நாங்கள் கவனித்துக்கொள்கிறோம். எங்கள் குழு உங்கள் ஊழியர்களைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பயிற்றுவிக்கும் சின்தோ எஞ்சின் திறம்பட, மற்றும் நாங்கள் தொடர்ச்சியான பிந்தைய வரிசைப்படுத்தல் ஆதரவை வழங்குவோம்.
சின்தோவின் திறன்களைப் பற்றி மேலும் படிக்கலாம் செயற்கை தரவு உள்ள தலைமுறை தளம் எங்கள் வலைத்தளத்தின் தீர்வுகள் பகுதி.
செயற்கைத் தரவுகளுக்கு எதிர்காலத்தில் என்ன இருக்கிறது?
உருவாக்கும் AI உடன் செயற்கை தரவு உருவாக்கம் அதிக அளவுகளை உருவாக்க மற்றும் பகிர்ந்து கொள்ள உதவுகிறது தொடர்புடைய தரவு, வடிவமைப்பு இணக்கத்தன்மை சிக்கல்கள், ஒழுங்குமுறைக் கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் தரவு மீறல்களின் அபாயத்தைத் தவிர்க்கிறது.
அநாமதேயமாக்கல் போலல்லாமல், செயற்கை தரவுகளை உருவாக்குகிறது தரவுகளில் கட்டமைப்பு உறவுகளைப் பாதுகாக்க அனுமதிக்கிறது. இது செயற்கைத் தரவை மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு, ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு, பல்வகைப்படுத்தல் மற்றும் சோதனைக்கு ஏற்றதாக ஆக்குகிறது.
செயற்கை தரவுத்தொகுப்புகளின் பயன்பாடு தொழில்கள் முழுவதும் மட்டுமே விரிவடையும். நிறுவனங்கள் தயாராக உள்ளன செயற்கைத் தரவை உருவாக்குதல், சிக்கலான படங்கள், ஆடியோ மற்றும் வீடியோ உள்ளடக்கத்திற்கு அதன் நோக்கத்தை விரிவுபடுத்துகிறது. நிறுவனங்கள் பயன்பாட்டை விரிவுபடுத்தும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மேலும் மேம்பட்ட உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள்.
இன்னும் நடைமுறை பயன்பாடுகளை அறிய விரும்புகிறீர்களா செயற்கை தரவு? தயங்க வேண்டாம் ஒரு டெமோவை திட்டமிடுங்கள் எங்கள் வலைத்தளம்.
சிந்தோ பற்றி
சிந்தோ ஒரு ஸ்மார்ட் வழங்குகிறது செயற்கை தரவு உருவாக்கம் தளம், அந்நியப்படுத்துதல் பல செயற்கை தரவு வடிவங்கள் மற்றும் தலைமுறை முறைகள், தரவை புத்திசாலித்தனமாக போட்டி விளிம்பாக மாற்ற நிறுவனங்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது. எங்களின் AI-உருவாக்கிய செயற்கைத் தரவு, SAS போன்ற வெளிப்புற நிபுணர்களால் மதிப்பிடப்பட்ட துல்லியம், தனியுரிமை மற்றும் வேகத்தை உறுதி செய்யும் அசல் தரவின் புள்ளிவிவர வடிவங்களைப் பிரதிபலிக்கிறது. ஸ்மார்ட் டி-ஐ-அடையாளம் அம்சங்கள் மற்றும் நிலையான மேப்பிங் மூலம், குறிப்பு ஒருமைப்பாட்டைப் பாதுகாக்கும் போது முக்கியமான தகவல் பாதுகாக்கப்படுகிறது. எங்கள் தளம் உருவாக்கம், மேலாண்மை மற்றும் சோதனை தரவுகளை உற்பத்தி அல்லாத சூழல்களுக்கான கட்டுப்பாட்டை செயல்படுத்துகிறது, விதி அடிப்படையிலானது செயற்கை தரவு உருவாக்கும் முறைகள் இலக்கு காட்சிகளுக்கு. கூடுதலாக, பயனர்கள் முடியும் செயற்கைத் தரவை நிரல் முறையில் உருவாக்குகிறது மற்றும் பெற யதார்த்தமான சோதனை தரவு விரிவான சோதனை மற்றும் மேம்பாட்டுக் காட்சிகளை எளிதாக உருவாக்க.
ஆசிரியர் பற்றி
விம் கீஸ் ஜான்சன்
CEO & நிறுவனர்
சின்தோ, AI-உருவாக்கப்பட்ட செயற்கைத் தரவு மூலம் தரவுத் துறையை சீர்குலைக்கும் அளவுகோல். விம் கீஸ், தனியுரிமை-உணர்திறன் தரவைத் திறக்க முடியும் என்பதை சின்தோ மூலம் நிரூபித்துள்ளார். இதன் விளைவாக, விம் கீஸ் மற்றும் சின்தோ மதிப்புமிக்க பிலிப்ஸ் கண்டுபிடிப்பு விருதை வென்றனர், ஹெல்த்கேர் மற்றும் லைஃப் அறிவியலில் SAS உலகளாவிய ஹேக்கத்தானை வென்றனர், மேலும் NVIDIA ஆல் முன்னணி ஜெனரேட்டிவ் AI ஸ்கேல்-அப் ஆக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டனர்.