Арзёбии берунии маълумоти синтетикии мо аз ҷониби коршиносони маълумоти SAS
Маълумоти синтетикии мо арзёбӣ мешавад ва тасдиқ шудааст аз ҷониби коршиносони маълумоти SAS
Муқаддима ба арзёбии берунии маълумоти синтетикии мо аз ҷониби коршиносони маълумоти SAS
Мо чӣ кор кардем?
Маълумоти синтетикии аз ҷониби Syntho тавлидшуда аз ҷониби коршиносони маълумоти SAS аз нуқтаи назари беруна ва объективӣ арзёбӣ, тасдиқ ва тасдиқ карда мешавад.
Чаро маълумоти синтетикии мо аз ҷониби коршиносони маълумоти SAS баҳо дода мешавад?
Гарчанде ки Syntho ифтихор дорад, ки ба корбарони худ ҳисоботи пешрафтаи кафолати сифатро пешниҳод кунад, мо инчунин аҳамияти арзёбии берунӣ ва объективии маълумоти синтетикии худро аз пешвоёни соҳа дарк мекунем. Аз ин рӯ, мо барои арзёбии маълумоти синтетикии худ бо SAS, пешвои таҳлил ҳамкорӣ мекунем.
SAS дар муқоиса бо маълумоти аслӣ дақиқии додаҳо, ҳифзи махфият ва қобили истифода будани маълумоти синтетикии аз ҷониби AI тавлидшудаи Syntho арзёбии ҳамаҷониба анҷом медиҳад. Дар натиҷа, SAS маълумоти синтетикии Syntho-ро дар муқоиса бо маълумоти аслӣ дақиқ, бехатар ва қобили истифода арзёбӣ ва тасдиқ кард.
Дар давоми ин арзёбӣ SAS чӣ кор кард?
Мо маълумоти телекоммуникатсионӣ, ки барои пешгӯии "тағйирёбӣ" истифода мешаванд, ҳамчун маълумоти ҳадаф истифода мешудем. Мақсади арзёбӣ истифодаи маълумотҳои синтетикӣ барои омӯзиши моделҳои гуногуни пешгӯии пошхӯрӣ ва арзёбии иҷрои ҳар як модел буд. Азбаски пешгӯии рафъ вазифаи таснифот аст, SAS моделҳои маъмули таснифро барои пешгӯиҳо интихоб кард, аз ҷумла:
- Ҷангали тасодуфӣ
- Баланд бардоштани градиент
- Регресси логистика
- Шабакаи нейралакӣ
Пеш аз тавлиди маълумоти синтетикӣ, SAS ба таври тасодуфӣ маҷмӯи додаҳои телекоммуникатсионӣ ба маҷмӯи қатор (барои омӯзиши моделҳо) ва маҷмӯи нигоҳдорӣ (барои баҳодиҳии моделҳо) тақсим карда мешавад. Доштани маҷмӯи нигоҳдории алоҳида барои баҳогузорӣ имкон медиҳад, ки баҳодиҳии беғаразонаи он, ки модели таснифот ҳангоми татбиқи маълумоти нав то чӣ андоза хуб кор карда метавонад.
Бо истифода аз қатораи маҷмӯи ҳамчун вуруд, Syntho Engine Syntho-и худро барои тавлиди маҷмӯи додаҳои синтетикӣ истифода бурд. Барои муқоиса, SAS инчунин версияи номаълуми маҷмӯи қатораро пас аз истифодаи усулҳои гуногуни беномсозӣ барои расидан ба ҳадди муайян (аз k-анонимӣ) эҷод кард. Қадамҳои қаблӣ ба чаҳор маҷмӯи додаҳо оварда шуданд:
- Маҷмӯи маълумоти қатора (яъне маҷмӯи додаҳои аслӣ бо минуси маҷмӯи додаҳои нигоҳдорӣ)
- Маҷмӯи маълумоти нигоҳдорӣ (яъне зермаҷмӯи маҷмӯи додаҳои аслӣ)
- Маҷмӯи маълумоти беном (маълумоти беном дар бораи маҷмӯи маълумотҳои қатора, маҷмӯи додаҳои аслӣ бо минуси маҷмӯи маълумоти нигоҳдорӣ)
- Маҷмӯи додаҳои синтетикӣ (маълумоти синтезшудаи маҷмӯи додаҳои қатора, маҷмӯи додаҳои аслӣ бо минуси маҷмӯаи нигоҳдорӣ)
Маҷмӯаҳои додаҳои 1, 3 ва 4 барои омӯзиши ҳар як модели таснифот истифода шуданд, ки дар натиҷа 12 (3 x 4) модели омӯзонида шудааст. Баъдан SAS маҷмӯаи маълумотро барои чен кардани дақиқии ҳар як модел дар пешгӯии талафоти муштариён истифода бурд.
SAS дар муқоиса бо маълумоти аслӣ дақиқии додаҳо, ҳифзи махфият ва қобили истифода будани маълумоти синтетикии аз ҷониби AI тавлидшудаи Syntho арзёбии ҳамаҷониба анҷом медиҳад. Дар натиҷа, SAS маълумоти синтетикии Syntho-ро дар муқоиса бо маълумоти аслӣ дақиқ, бехатар ва қобили истифода арзёбӣ ва тасдиқ кард.
Оё шумо ягон савол доред?
Бо яке аз коршиносони мо сӯҳбат кунед
Натиҷаҳои ибтидоии арзёбии маълумот аз ҷониби SAS
Моделҳое, ки аз рӯи маълумоти синтетикӣ омӯзонида шудаанд, дар муқоиса бо моделҳое, ки дар маълумоти аслӣ омӯзонида шудаанд, хеле монанданд
Маълумоти синтетикии Syntho на танҳо барои намунаҳои асосӣ, балки намунаҳои амиқи "пинҳон"-и омориро, ки барои вазифаҳои пешрафтаи таҳлилӣ заруранд, мегирад. Охирин дар диаграммаи сатр нишон дода шудааст, ки ин нишон медиҳад, ки дурустии моделҳои дар маълумотҳои синтетикӣ омӯзонидашуда ва моделҳои дар маълумоти аслӣ омӯзонидашуда шабеҳанд. Аз ин рӯ, маълумотҳои синтетикиро барои омӯзиши воқеии моделҳо истифода бурдан мумкин аст. Воридот ва аҳамияти тағирёбандае, ки аз ҷониби алгоритмҳо аз рӯи маълумоти синтетикӣ интихоб шудаанд, дар муқоиса бо маълумоти аслӣ хеле монанд буданд. Аз ин рӯ, ба хулосае меояд, ки раванди моделсозӣ метавонад аз рӯи маълумоти синтетикӣ ҳамчун алтернатива барои истифодаи маълумоти ҳассос амалӣ карда шавад.
Чаро моделҳое, ки аз рӯи маълумоти беном омӯзонида шудаанд, баҳои бадтар мегиранд?
Усулҳои классикии анонимизатсия як чизи умумӣ доранд, ки онҳо маълумоти аслиро бо мақсади монеъ шудан ба пайгирии шахсони алоҳида коркард мекунанд. Онҳо маълумотро идора мекунанд ва ба ин васила маълумотро дар раванд нобуд мекунанд. Чӣ қадаре ки шумо беном кунед, маълумоти шумо ҳамон қадар беҳтар муҳофизат карда мешавад, аммо ҳамон қадар маълумоти шумо нобуд карда мешавад. Ин махсусан барои AI ва моделсозӣ, ки дар он "қудрати пешгӯӣ" муҳим аст, харобиовар аст, зеро маълумоти сифати бад боиси фаҳмиши бад аз модели AI мегардад. SAS инро бо майдони зери каҷ (AUC*) ба 0.5 наздик нишон дод ва нишон дод, ки моделҳои дар асоси маълумоти беном омӯхташуда аз ҳама бадтарин кор мекунанд.
Натиҷаҳои иловагии арзёбии маълумоти синтетикӣ аз ҷониби SAS
Натиҷаҳои иловагии арзёбии маълумоти синтетикӣ аз ҷониби SAS
Муносибатҳо ва муносибатҳои байни тағирёбандаҳо дар маълумоти синтетикӣ дақиқ нигоҳ дошта шуданд.
Майдони зери каҷ (AUC), як ченак барои чен кардани иҷрои модел, пайваста боқӣ монд.
Ғайр аз он, аҳамияти тағирёбанда, ки қудрати пешгӯии тағирёбандаҳоро дар модел нишон медод, ҳангоми муқоисаи маълумоти синтетикӣ бо маҷмӯи додаҳои аслӣ бетағйир монд.
Дар асоси ин мушоҳидаҳои SAS ва бо истифода аз SAS Viya, мо метавонем боварӣ ҳосил кунем, ки маълумоти синтетикии аз ҷониби Syntho Engine тавлидшуда воқеан бо маълумоти воқеӣ аз ҷиҳати сифат баробар аст. Ин истифодаи маълумоти синтетикиро барои таҳияи модел тасдиқ мекунад ва роҳро барои таҳлили пешрафта бо маълумоти синтетикӣ мекушояд.
Хулосаи коршиносони маълумоти SAS
- Моделҳое, ки аз рӯи маълумоти синтетикӣ омӯзонида шудаанд, дар муқоиса бо моделҳои дар маълумоти аслӣ омӯзонидашуда иҷрои хеле шабеҳро нишон медиҳанд
- Моделҳое, ки аз рӯи маълумоти беном бо "усулҳои классикии беномсозӣ" таълим гирифта шудаанд, нисбат ба моделҳои дар асоси маълумоти аслӣ ё маълумоти синтетикӣ омӯзонидашуда кори пасттар нишон медиҳанд.
- Истеҳсоли додаҳои синтетикӣ осон ва зуд аст, зеро техника дар як маҷмӯаи додаҳо ва ҳар як намуди додаҳо комилан якхела кор мекунад
Мақолаҳои истинод
- Арзёбии коршиносони маълумоти SAS: https://blogs.sas.com/content/hiddeninsights/2022/07/07/ai-generated-synthetic-data-easy-and-fast-access-to-high-quality-data/
- Ғолиби Syntho дар хакатони глобалии SAS: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7070047376249376769/
- Натиҷаҳои омӯзиши ҳолатҳои тиббӣ: https://communities.sas.com/t5/SAS-Hacker-s-Hub/AI-Generated-Synthetic-Data-in-Healthcare/ta-p/863407
Дастури маълумоти синтетикии худро ҳоло захира кунед!
- Маълумоти синтетикӣ чист?
- Чаро ташкилотҳо аз он истифода мебаранд?
- Арзиши илова кардани ҳолатҳои муштарии маълумоти синтетикӣ
- Чӣ тавр оғоз кардан
