సింథటిక్ డేటా అంటే ఏమిటి?
క్రాష్ కోర్సు సింథటిక్ డేటా
పరిచయం
సింథటిక్ డేటా అంటే ఏమిటి?
సమాధానం సాపేక్షంగా సులభం. నిజమైన వ్యక్తులతో (ఉదా. క్లయింట్లు, రోగులు, ఉద్యోగులు మొదలైనవి) మరియు మీ అన్ని అంతర్గత ప్రక్రియల ద్వారా మీ అన్ని పరస్పర చర్యలలో అసలైన డేటా సేకరించబడినప్పటికీ, సింథటిక్ డేటా కంప్యూటర్ అల్గారిథమ్ ద్వారా రూపొందించబడుతుంది. ఈ కంప్యూటర్ అల్గోరిథం పూర్తిగా కొత్త మరియు కృత్రిమ డేటా పాయింట్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
డేటా గోప్యతా సవాళ్లను పరిష్కరించండి
సింథటిక్‌గా రూపొందించబడిన డేటా పూర్తిగా కొత్త మరియు కృత్రిమ డేటా పాయింట్‌లను కలిగి ఉంటుంది, అసలు డేటాకు ఒకరితో ఒకరు సంబంధం ఉండదు. అందువల్ల, సింథటిక్ డేటాపాయింట్‌లలో ఏదీ వెనుకకు గుర్తించబడదు లేదా అసలు డేటాకు రివర్స్ ఇంజనీరింగ్ చేయబడదు. ఫలితంగా, సింథటిక్ డేటా GDPR వంటి గోప్యతా నిబంధనల నుండి మినహాయించబడింది మరియు డేటా-గోప్యతా సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి మరియు అధిగమించడానికి పరిష్కారంగా పనిచేస్తుంది.
పెంచండి మరియు అనుకరించండి
సింథటిక్ డేటా ఉత్పత్తి యొక్క ఉత్పాదక అంశం పూర్తిగా కొత్త డేటాను పెంచడానికి మరియు అనుకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. మీ వద్ద తగినంత డేటా లేనప్పుడు (డేటా కొరత), ఎడ్జ్-కేస్‌లను అప్-నమూనా చేయాలనుకున్నప్పుడు లేదా మీ వద్ద ఇంకా డేటా లేనప్పుడు ఇది పరిష్కారంగా పనిచేస్తుంది.
ఇక్కడ, సింథో యొక్క దృష్టి నిర్మాణాత్మక డేటా (మీరు ఎక్సెల్ షీట్‌లలో చూసినట్లుగా, వరుసలు మరియు నిలువు వరుసలను కలిగి ఉన్న పట్టికలలో ఫార్మాట్ చేయబడిన డేటా), కానీ చిత్రాల ద్వారా సింథటిక్ డేటా భావనను వివరించడానికి మేము ఎల్లప్పుడూ ఇష్టపడతాము, ఎందుకంటే ఇది మరింత ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.
సింథటిక్ డేటా రకాలు
సింథటిక్ డేటా గొడుగులో మూడు రకాల సింథటిక్ డేటా ఉంటుంది. ఆ 3 రకాల సింథటిక్ డేటా: డమ్మీ డేటా, రూల్-బేస్డ్ సింథటిక్ డేటా మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ద్వారా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటా. మేము 3 విభిన్న రకాల సింథటిక్ డేటా ఏమిటో త్వరలో వివరిస్తాము.
నకిలీ డేటా / మాక్ డేటా
డమ్మీ డేటా అనేది యాదృచ్ఛికంగా రూపొందించబడిన డేటా (ఉదా. మాక్ డేటా జనరేటర్ ద్వారా).
తత్ఫలితంగా, అసలు డేటాలో ఉన్న లక్షణాలు, సంబంధాలు మరియు గణాంక నమూనాలు సంరక్షించబడవు, సంగ్రహించబడవు మరియు రూపొందించబడిన డమ్మీ డేటాలో పునరుత్పత్తి చేయబడవు. అందువల్ల, అసలు డేటాతో పోల్చితే డమ్మీ డేటా / మాక్ డేటా యొక్క ప్రాతినిధ్యం తక్కువగా ఉంటుంది.
- దీన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి: డైరెక్ట్ ఐడెంటిఫైయర్‌లను భర్తీ చేయడానికి (PII) లేదా మీ వద్ద డేటా లేనప్పుడు (ఇంకా) మరియు నియమాలను నిర్వచించడంలో సమయం మరియు శక్తిని వెచ్చించకూడదనుకుంటే.
రూల్ ఆధారిత జనరేటెడ్ సింథటిక్ డేటా
నియమం-ఆధారితంగా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటా అనేది ముందుగా నిర్వచించబడిన నియమాల సెట్ ద్వారా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటా. మీరు నిర్దిష్ట కనిష్ట విలువ, గరిష్ట విలువ లేదా సగటు విలువతో సింథటిక్ డేటాను కలిగి ఉండాలనుకోవడమే ఆ ముందే నిర్వచించబడిన నియమాలకు ఉదాహరణలు. నియమం-ఆధారితంగా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటాలో మీరు పునరుత్పత్తి చేయాలనుకుంటున్న ఏవైనా లక్షణాలు, సంబంధాలు మరియు గణాంక నమూనాలు ముందుగా నిర్వచించబడాలి.
పర్యవసానంగా, డేటా నాణ్యత ముందుగా నిర్వచించబడిన నియమాల సెట్ వలె మెరుగ్గా ఉంటుంది. అధిక డేటా నాణ్యత సారాంశంగా ఉన్నప్పుడు ఇది సవాళ్లకు దారి తీస్తుంది. మొదట, సింథటిక్ డేటాలో సంగ్రహించవలసిన పరిమిత నియమాలను మాత్రమే నిర్వచించవచ్చు. అదనంగా, బహుళ నియమాలను ఏర్పాటు చేయడం సాధారణంగా అతివ్యాప్తి చెందడం మరియు విరుద్ధమైన నియమాలకు దారి తీస్తుంది. అంతేకాకుండా, మీరు అన్ని సంబంధిత నియమాలను పూర్తిగా కవర్ చేయలేరు. ఇంకా, మీకు తెలియని సంబంధిత నియమాలు కూడా ఉండవచ్చు. చివరకు (మరియు మరచిపోకూడదు), ఇది మీకు చాలా సమయం మరియు శక్తిని తీసుకుంటుంది, ఫలితంగా సమర్థవంతమైన పరిష్కారం కాదు.
- దీన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి: మీ వద్ద డేటా లేనప్పుడు (ఇంకా)
కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ద్వారా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటా
మీరు పేరు నుండి ఆశించినట్లుగా, కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ద్వారా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటా అనేది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) అల్గారిథమ్ ద్వారా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటా. AI మోడల్ అన్ని లక్షణాలు, సంబంధాలు మరియు గణాంక నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి అసలు డేటాపై శిక్షణ పొందింది. ఆ తర్వాత, ఈ AI అల్గారిథమ్ పూర్తిగా కొత్త డేటా పాయింట్‌లను రూపొందించగలదు మరియు అసలు డేటాసెట్ నుండి లక్షణాలు, సంబంధాలు మరియు గణాంక నమూనాలను పునరుత్పత్తి చేసే విధంగా ఆ కొత్త డేటా పాయింట్‌లను మోడల్ చేస్తుంది. దీనినే మనం సింథటిక్ డేటా ట్విన్ అని పిలుస్తాము.
AI మోడల్ సింథటిక్ డేటా కవలలను రూపొందించడానికి ఒరిజినల్ డేటాను అనుకరిస్తుంది, అది అసలైన డేటా వలె ఉపయోగించబడుతుంది. AI రూపొందించిన సింథటిక్ డేటాను అసలైన (సున్నితమైన) డేటాను ఉపయోగించడం కోసం ప్రత్యామ్నాయంగా ఉపయోగించబడే వివిధ వినియోగ సందర్భాలను ఇది అన్‌లాక్ చేస్తుంది, AI ఉత్పత్తి చేయబడిన సింథటిక్ డేటాను టెస్ట్ డేటా, డెమో డేటా లేదా విశ్లేషణల కోసం ఉపయోగించడం వంటివి.
నియమం-ఆధారితంగా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటాతో పోల్చితే: మీరు సంబంధిత నియమాలను అధ్యయనం చేయడానికి మరియు నిర్వచించడానికి బదులుగా, AI అల్గారిథమ్ మీ కోసం దీన్ని స్వయంచాలకంగా చేస్తుంది. ఇక్కడ, మీకు తెలిసిన లక్షణాలు, సంబంధాలు మరియు గణాంక నమూనాలు మాత్రమే కాకుండా, మీకు తెలియని లక్షణాలు, సంబంధాలు మరియు గణాంక నమూనాలు కూడా కవర్ చేయబడతాయి.
- దీన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి: మీ వద్ద (కొంత) డేటాను అనుకరించడానికి లేదా స్మార్ట్ డేటా ఉత్పత్తి మరియు ఆగ్మెంటేషన్ ఫీచర్‌ల కోసం ప్రారంభ బిందువుగా ఉపయోగించడానికి ఇన్‌పుట్‌గా ఉన్నప్పుడు
ఏ రకమైన సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించాలి?
మీ వినియోగ సందర్భాన్ని బట్టి, డమ్మీ డేటా / మాక్ డేటా, రూల్-బేస్డ్ జెనరేట్ చేయబడిన సింథటిక్ డేటా లేదా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ద్వారా రూపొందించబడిన సింథటిక్ డేటా కలయిక సూచించబడుతుంది. ఈ అవలోకనం మీకు ఏ రకమైన సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించాలో మొదటి సూచనను అందిస్తుంది. సింథో వాటన్నింటికీ మద్దతు ఇస్తున్నందున, మాతో మీ వినియోగ-కేసును లోతుగా డైవ్ చేయడానికి మా నిపుణులను సంప్రదించడానికి సంకోచించకండి.
మీ సింథటిక్ డేటా గైడ్‌ని ఇప్పుడే సేవ్ చేసుకోండి!
- సింథటిక్ డేటా అంటే ఏమిటి?
- సంస్థలు దీన్ని ఎందుకు ఉపయోగిస్తాయి?
- సింథటిక్ డేటా క్లయింట్ కేసులను జోడించే విలువ
- ఎలా ప్రారంభించాలి
