مصنوعی ڈیٹا جنریشن کے لیے گائیڈ: تعریف، اقسام اور ایپلی کیشنز
یہ کوئی راز نہیں ہے کہ کاروباری اداروں کو اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کے حصول اور اشتراک میں چیلنجز کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا جنریشن ایک عملی حل ہے جو رازداری کے خطرات یا سرخ فیتے کے بغیر بڑے مصنوعی ڈیٹاسیٹس اور اعلیٰ معیار کے ٹیسٹ ڈیٹا تیار کرنے میں مدد کرتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹاسیٹس مختلف قسم کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے بنائے جا سکتے ہیں، متنوع ایپلی کیشنز پیش کرتے ہیں۔ جب درست طریقے سے جائزہ لیا جائے تو، جدید الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹاسیٹس تنظیموں کو ان کے تجزیات، تحقیق اور جانچ کو تیز کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ تو آئیے قریب سے دیکھیں۔
یہ مضمون آپ کو مصنوعی ڈیٹا سے متعارف کراتا ہے، بشمول اہم اقسام، گمنام ڈیٹا سیٹس سے فرق، اور ریگولیٹری باریکیاں۔ آپ سیکھیں گے کہ کس طرح مصنوعی طور پر تیار کردہ ڈیٹا ڈیٹا کے اہم مسائل کو حل کرتا ہے اور بعض خطرات کو کم کرتا ہے۔ ہم اپنے کیس اسٹڈیز کی مثالوں کے ساتھ پوری صنعتوں میں اس کی درخواستوں پر بھی تبادلہ خیال کریں گے۔
کی میز کے مندرجات
مصنوعی ڈیٹا: تعریف اور مارکیٹ کے اعدادوشمار
مصنوعی ڈیٹا۔ خفیہ مواد سے خالی مصنوعی طور پر تیار کردہ معلومات ہے، اور یہ حقیقی ڈیٹا سیٹس کے متبادل کے طور پر کام کرتی ہے۔ ڈیٹا سائنسدان اکثر کال کرتے ہیں۔ AI سے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا حقیقی ڈیٹا کی نقل کرنے میں اس کی اعلیٰ شماریاتی درستگی کی وجہ سے ایک مصنوعی ڈیٹا جڑواں۔
مصنوعی ڈیٹاسیٹس مصنوعی ذہانت (AI) الگورتھم اور نقلی استعمال کرتے ہوئے بنائے جاتے ہیں جو اصل ڈیٹا کے پیٹرن اور ارتباط کو برقرار رکھتے ہیں۔ اس ڈیٹا میں متن، میزیں اور تصاویر شامل ہو سکتی ہیں۔ الگورتھم ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII) کی جگہ لے لیتے ہیں۔ فرضی ڈیٹا.
گرینڈ ویو ریسرچ کی پیشن گوئی اس کے لئے مارکیٹ جنریٹو اے آئی کے ساتھ مصنوعی ڈیٹا جنریشن 1.63 میں 2022 بلین ڈالر سے بڑھ کر 13.5 تک 2030 فیصد کے سی اے جی آر سے تقریباً 35 بلین ڈالر ہو جائے گا۔ گارٹنر کے مطابق، 60 میں AI کے لیے استعمال ہونے والا 2024% ڈیٹا مصنوعی ہوگا۔ - یہ 60 کے مقابلے میں 2021 گنا زیادہ ہے۔
مصنوعی ڈیٹا پلیٹ فارم بھی بڑھ رہے ہیں۔ مارکیٹ سٹیٹس ویل کی توقع ہے۔ عالمی مصنوعی ڈیٹا پلیٹ فارم مارکیٹ 218 میں $2022 ملین سے بڑھ کر 3.7 تک $2033 بلین ہوجائے گی۔
مصنوعی ڈیٹا کیوں بڑھ رہا ہے؟ ایک ڈرائیونگ عنصر ریگولیٹری نگرانی سے آزادی ہے۔
کیا رازداری کے قوانین AI سے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کو منظم کرتے ہیں؟
بہت سے امریکہ اور یورپی یونین ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری ضابطے قابل شناخت ذاتی ڈیٹا پر لاگو ہوتے ہیں۔
لیکن ان ضابطوں کا اطلاق نہیں ہوتا مصنوعی ڈیٹا - مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ اسی طرح سلوک کیا جاتا ہے۔ گمنام ڈیٹا وہ دوسرے قانونی قواعد کے نام نہاد "بنیادی" کی تشکیل کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر، جی ڈی پی آر کی تلاوت 26 کہتا ہے کہ رازداری کے تحفظ کے اصول صرف اس ڈیٹا پر لاگو ہوتے ہیں جو قابل شناخت شخص سے متعلق ہو۔ اگر آپ کا مصنوعی ڈیٹا اس طرح تیار کیا گیا ہے کہ اسے قابل شناخت افراد تک نہیں پہنچایا جا سکتا ہے، تو یہ ریگولیٹری نگرانی سے مستثنیٰ ہے۔ ریگولیٹری نگرانی کو ایک طرف رکھتے ہوئے، حقیقی ڈیٹا کو استعمال کرنے میں اور بھی رکاوٹیں ہیں جو کاروباروں کو مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے چلاتی ہیں۔
حقیقی ڈیٹا کے استعمال کے اہم چیلنجز
بہت سی کمپنیوں کو متعلقہ، اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کو تلاش کرنے اور استعمال کرنے میں مشکل پیش آتی ہے، خاص طور پر AI الگورتھم کی تربیت کے لیے کافی مقدار میں۔ یہاں تک کہ جب وہ اسے ڈھونڈ لیتے ہیں، رازداری کے خطرات اور مطابقت کے مسائل کی وجہ سے ڈیٹا سیٹس کا اشتراک یا استعمال کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ یہ حصہ کلید کا خاکہ پیش کرتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا کو چیلنج کرتا ہے۔ حل کرسکتے ہیں۔
رازداری کے خطرات ڈیٹا کے استعمال اور اشتراک میں رکاوٹ ہیں۔
ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری کے ضوابط، جیسے GDPR اور HIPAA، ڈیٹا کے اشتراک اور استعمال میں بیوروکریٹک رکاوٹوں کو متعارف کراتے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال جیسی صنعتوں میں، یہاں تک کہ ایک ہی تنظیم کے اندر محکموں کے درمیان PII کا اشتراک بھی گورننس کی جانچ کی وجہ سے وقت طلب ہو سکتا ہے۔ بیرونی اداروں کے ساتھ ڈیٹا کا اشتراک کرنا اور بھی زیادہ مشکل ہے اور اس میں سیکیورٹی کے زیادہ خطرات ہیں۔
سے تحقیق۔ فارچیون بزنس بصیرت مصنوعی ڈیٹا کے طریقوں کو اپنانے کے لیے ایک بنیادی اتپریرک کے طور پر بڑھتے ہوئے رازداری کے خطرات کی نشاندہی کرتا ہے۔ آپ جتنا زیادہ ڈیٹا اسٹور کریں گے، اتنا ہی زیادہ آپ کو رازداری سے سمجھوتہ کرنے کا خطرہ ہے۔ کے مطابق ڈیٹا کی خلاف ورزی کی رپورٹ کی 2023 IBM سیکیورٹی لاگتامریکہ میں ڈیٹا کی خلاف ورزی کی اوسط لاگت $9.48 ملین تھی۔ دنیا بھر میں، اوسط لاگت $4.45 ملین تھی؛ 500 سے کم کارکنان والی کمپنیاں فی خلاف ورزی $3.31 ملین کا نقصان کرتی ہیں۔ اور اس سے شہرت کو پہنچنے والے نقصان کا کوئی حساب نہیں ہے۔
اعلیٰ معیار کا ڈیٹا تلاش کرنے میں مشکلات
2022 کا سروے 500 ڈیٹا پروفیشنلز میں سے 77% انجینئرز، تجزیہ کاروں اور ڈیٹا سائنسدانوں کو ڈیٹا کے معیار کے مسائل کا سامنا کرنا پڑا۔ رپورٹ کے مطابق، ڈیٹا کا معیار کمپنی کی مالی کارکردگی اور پیداواری صلاحیت کو روکتا ہے اور اس کی خدمات کے بارے میں ایک جامع نظریہ حاصل کرنا مشکل ہی سے قابل حصول ہے۔
کمپنیوں کے پاس اپنے مشین لرننگ (ML) ماڈلز کو صحیح طریقے سے تربیت دینے کے لیے مخصوص ڈیموگرافکس سے کافی ڈیٹا کی کمی ہو سکتی ہے۔ اور ڈیٹاسیٹس میں اکثر تضادات، غلطیاں اور گمشدہ اقدار ہوتے ہیں۔ اگر آپ اپنے AI پلیٹ فارم کو تربیت دیتے ہیں۔ مشین سیکھنے کے ماڈل آبادیاتی تنوع کی کمی والے کم معیار کے ڈیٹا پر، یہ غلط، متعصبانہ پیشین گوئیاں کرے گا۔ اسی طرح، گمنام ڈیٹا جنریشن کی طرح، غیر مصدقہ الگورتھم ناقابل اعتبار مصنوعی ڈیٹاسیٹس تیار کر سکتے ہیں جو ڈیٹا کے تجزیہ کے نتائج کو متاثر کرتے ہیں۔
مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ نمونے لینے سے ڈیٹا سیٹس میں عدم توازن کو دور کرکے ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کم نمائندگی والی کلاسوں کو زیادہ متناسب نمائندگی ملتی ہے اور تعصب کم ہوتا ہے۔ ایک زیادہ مضبوط اور نمائندہ ڈیٹاسیٹ تجزیہ کے بہتر نتائج اور ماڈل ٹریننگ فراہم کرتا ہے۔
ڈیٹا سیٹ کی عدم مطابقت
مختلف ماخذ سے حاصل کردہ ڈیٹا سیٹس یا ملٹی ٹیبل ڈیٹا بیس میں عدم مطابقت پیدا کر سکتے ہیں، ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ میں پیچیدگیاں پیدا کر سکتے ہیں اور اختراع میں رکاوٹ بن سکتے ہیں۔
مثال کے طور پر، صحت کی دیکھ بھال میں ڈیٹا جمع کرنے میں الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs)، پہننے کے قابل، ملکیتی سافٹ ویئر، اور فریق ثالث کے اوزار شامل ہوتے ہیں۔ ہر ماخذ الگ الگ ڈیٹا فارمیٹس اور انفارمیشن سسٹم کا استعمال کر سکتا ہے، جس سے انضمام کے دوران ڈیٹا فارمیٹس، ڈھانچے، یا اکائیوں میں تفاوت پیدا ہوتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا کا استعمال اس چیلنج سے نمٹ سکتا ہے، مطابقت کو یقینی بناتا ہے اور اجازت دیتا ہے۔ ڈیٹا پیدا کریں مطلوبہ شکل میں.
نام ظاہر کرنا ناکافی ہے۔
گمنامی کی تکنیک رازداری کے خطرات یا ڈیٹا کے معیار کے مسائل پر قابو پانے کے لیے کافی نہیں ہیں۔ مزید یہ کہ شناخت کنندگان کو ماسک لگانا یا ہٹانا گہرائی سے تجزیہ کے لیے درکار تفصیلات کو چھین سکتا ہے بڑے ڈیٹا سیٹس میں۔
اس کے علاوہ، گمنام ڈیٹا کی دوبارہ شناخت کی جا سکتی ہے اور افراد کو واپس ٹریس کیا جا سکتا ہے۔ نقصان دہ اداکار وقت پر مبنی پیٹرن کو بے نقاب کرنے کے لیے جدید تجزیات کا استعمال کر سکتے ہیں جو بظاہر غیر شناخت شدہ ڈیٹا کی گمنامی پر سمجھوتہ کرتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا اس سلسلے میں گمنام ڈیٹا سے بہتر ہے۔
کے برعکس گمنامی، مصنوعی ڈیٹا موجودہ ڈیٹاسیٹس کو تبدیل نہیں کرتا بلکہ نیا ڈیٹا تیار کرتا ہے جو کہ کی خصوصیات اور ساخت سے مشابہت رکھتا ہے۔ خام ڈیٹا، اس کی افادیت کو برقرار رکھنا۔ یہ بالکل نیا ڈیٹا سیٹ ہے جس میں ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات نہیں ہیں۔
لیکن یہ اس سے زیادہ nuanced ہے. کی کئی اقسام ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا بنانے کے طریقے.
مصنوعی ڈیٹا جنریشن کی اقسام
مصنوعی ڈیٹا کی تخلیق عمل درکار ڈیٹا کی قسم کی بنیاد پر مختلف ہوتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا کی اقسام میں مکمل طور پر AI سے تیار کردہ، اصول پر مبنی، اور فرضی ڈیٹا شامل ہیں — ہر ایک مختلف ضرورت کو پورا کرتا ہے۔
مکمل طور پر AI سے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا
اس قسم کے مصنوعی ڈیٹا ایم ایل الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے شروع سے بنایا گیا ہے۔ دی مشین لرننگ ماڈل ٹرینیں چلتی ہیں اصل ڈیٹا ڈیٹا کی ساخت، پیٹرن، اور تعلقات کے بارے میں جاننے کے لیے۔ جنریٹو AI پھر اس علم کا استعمال نیا ڈیٹا تیار کرنے کے لیے کرتا ہے جو اصل کی شماریاتی خصوصیات سے ملتے جلتے ہیں (دوبارہ، اسے ناقابل شناخت بناتے ہوئے)۔
اس قسم کے مکمل طور پر مصنوعی ڈیٹا AI ماڈل کی تربیت کے لیے مفید ہے اور استعمال کرنے کے لیے کافی اچھا ہے گویا یہ حقیقی ڈیٹا ہے۔ یہ خاص طور پر فائدہ مند ہے جب آپ معاہدہ رازداری کے معاہدوں کی وجہ سے اپنے ڈیٹا سیٹس کا اشتراک نہیں کر سکتے ہیں۔ تاہم، مصنوعی ڈیٹا تیار کرنے کے لیے، آپ کو ایک نقطہ آغاز کے طور پر اصل ڈیٹا کی ایک خاص مقدار کی ضرورت ہے۔ مشین لرننگ ماڈل تربیت.
مصنوعی فرضی ڈیٹا
یہ مصنوعی ڈیٹا قسم سے مراد مصنوعی طور پر تخلیق کردہ ڈیٹا ہے جو حقیقی ڈیٹا کی ساخت اور فارمیٹ کی نقل کرتا ہے لیکن ضروری نہیں کہ اصل معلومات کی عکاسی کرے۔ اس سے ڈویلپرز کو یہ یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے کہ ان کی ایپلی کیشنز حقیقی، نجی، یا استعمال کیے بغیر مختلف ان پٹ اور منظرناموں کو سنبھال سکتی ہیں۔ حساس ڈیٹا اور، سب سے اہم بات، حقیقی دنیا کے ڈیٹا پر انحصار کیے بغیر۔ یہ مشق فعالیت کو جانچنے اور سافٹ ویئر ایپلی کیشنز کو کنٹرول شدہ اور محفوظ طریقے سے بہتر بنانے کے لیے ضروری ہے۔
اسے کب استعمال کرنا ہے: براہ راست شناخت کنندگان (PII) کو تبدیل کرنے کے لیے یا جب آپ کے پاس فی الحال ڈیٹا کی کمی ہے اور قواعد کی وضاحت میں وقت اور توانائی خرچ کرنے کو ترجیح نہیں دیتے۔ ڈویلپرز عام طور پر ڈیولپمنٹ کے ابتدائی مراحل کے دوران ایپلی کیشنز کی فعالیت اور ظاہری شکل کا جائزہ لینے کے لیے فرضی ڈیٹا استعمال کرتے ہیں، جس سے وہ ممکنہ مسائل یا ڈیزائن کی خامیوں کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔
اگرچہ فرضی ڈیٹا میں حقیقی دنیا کی معلومات کی صداقت کا فقدان ہے، لیکن یہ اصل ڈیٹا انضمام سے پہلے سسٹمز کے مناسب کام اور بصری نمائندگی کو یقینی بنانے کے لیے ایک قابل قدر ٹول ہے۔
نوٹ: مصنوعی مضحکہ خیز ڈیٹا کو اکثر کہا جاتا ہے 'جعلی ڈیٹا،' اگرچہ ہم ان اصطلاحات کو ایک دوسرے کے ساتھ استعمال کرنے کی سفارش نہیں کرتے ہیں کیونکہ وہ مفہوم میں مختلف ہو سکتے ہیں۔
اصول پر مبنی مصنوعی ڈیٹا
اصول پر مبنی مصنوعی ڈیٹا پہلے سے طے شدہ اصولوں، رکاوٹوں اور منطق کی بنیاد پر حسب ضرورت ڈیٹا سیٹس بنانے کے لیے ایک مفید ٹول ہے۔ یہ طریقہ صارفین کو مخصوص کاروباری ضروریات کے مطابق ڈیٹا آؤٹ پٹ کو ترتیب دینے، کم از کم، زیادہ سے زیادہ، اور اوسط قدروں جیسے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دے کر لچک فراہم کرتا ہے۔ مکمل طور پر AI سے تیار کردہ ڈیٹا کے برعکس، جس میں تخصیص کا فقدان ہے، اصول پر مبنی مصنوعی ڈیٹا مختلف آپریشنل ضروریات کو پورا کرنے کے لیے موزوں حل پیش کرتا ہے۔ یہ مصنوعی ڈیٹا جنریشن کا عمل جانچ، ترقی اور تجزیات میں خاص طور پر مفید ثابت ہوتا ہے، جہاں درست اور کنٹرول شدہ ڈیٹا جنریشن ضروری ہے۔
ہر مصنوعی ڈیٹا جنریشن کے طریقہ کار میں مختلف ایپلی کیشنز ہوتے ہیں۔ سنتھو کا پلیٹ فارم آپ کی طرف سے بہت کم یا بغیر کسی کوشش کے مصنوعی ڈیٹا جڑواں بنا کر نمایاں ہے۔ آپ اعداد و شمار کے لحاظ سے درست ہو جاتے ہیں، اعلی معیار کا مصنوعی ڈیٹا آپ کی ضروریات کے لیے جو بغیر کسی تعمیل سے پاک ہے۔
ٹیبلر مصنوعی ڈیٹا
مدت ٹیبلر مصنوعی ڈیٹا سے مراد مصنوعی ڈیٹا بنانا ذیلی سیٹ جو حقیقی دنیا کی ساخت اور شماریاتی خصوصیات کی نقل کرتے ہیں۔ ٹیبلر ڈیٹا، جیسے ٹیبل یا اسپریڈ شیٹس میں محفوظ کردہ ڈیٹا۔ یہ مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا جنریشن الگورتھم اور تکنیکوں کی خصوصیات کو نقل کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ماخذ ڈیٹا اس رازداری کو یقینی بناتے ہوئے یا حساس ڈیٹا ظاہر نہیں کیا جاتا ہے.
پیدا کرنے کی تکنیک ٹیبلر مصنوعی ڈیٹا عام طور پر شماریاتی ماڈلنگ شامل ہوتی ہے، مشین سیکھنے کے ماڈل، یا جنریٹیو ماڈلز جیسے جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs) اور ویریشنل آٹو اینکوڈرز (VAEs)۔ یہ مصنوعی ڈیٹا جنریشن ٹولز میں موجود پیٹرن، تقسیم، اور ارتباط کا تجزیہ کریں۔ حقیقی ڈیٹاسیٹ اور پھر نیا بنائیں ڈیٹا پوائنٹس کہ قریب سے حقیقی ڈیٹا سے مشابہت رکھتا ہے۔ لیکن کوئی حقیقی معلومات پر مشتمل نہیں ہے۔
عام ٹیبلر مصنوعی ڈیٹا کے استعمال کے معاملات پرائیویسی کے خدشات کو دور کرنا، ڈیٹا کی دستیابی میں اضافہ، اور ڈیٹا سے چلنے والی ایپلی کیشنز میں تحقیق اور جدت کو آسان بنانا شامل ہے۔ تاہم، یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ مصنوعی ڈیٹا برقرار رکھنے کے لیے اصل ڈیٹا کے بنیادی نمونوں اور تقسیم کو درست طریقے سے پکڑتا ہے۔ ڈیٹا افادیت اور بہاو کے کاموں کے لیے درستگی۔
سب سے مشہور مصنوعی ڈیٹا ایپلی کیشنز
مصنوعی طور پر تیار کردہ ڈیٹا ہیلتھ کیئر، ریٹیل، مینوفیکچرنگ، فنانس اور دیگر صنعتوں کے لیے اختراعی امکانات کو کھولتا ہے۔ پرائمری مقدمات کا استعمال کریں ڈیٹا اپ سیمپلنگ، اینالیٹکس، ٹیسٹنگ اور شیئرنگ شامل ہیں۔
ڈیٹاسیٹس کو بڑھانے کے لیے نمونے لینے
اپ سیمپلنگ کا مطلب ہے پیمانہ سازی اور تنوع کے لیے چھوٹے سے بڑے ڈیٹاسیٹس تیار کرنا۔ یہ طریقہ اس وقت لاگو ہوتا ہے جب حقیقی ڈیٹا کی کمی، عدم توازن یا نامکمل ہو۔
چند مثالوں پر غور کریں۔ مالیاتی اداروں کے لیے، ڈویلپرز فراڈ کا پتہ لگانے والے ماڈلز کی درستگی کو بہتر کر سکتے ہیں مالیاتی ڈیٹا. اسی طرح، ایک مارکیٹنگ ایجنسی کم نمائندگی والے گروپوں سے متعلق ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے نمونہ بنا سکتی ہے، جس سے تقسیم کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
AI سے تیار کردہ ڈیٹا کے ساتھ جدید تجزیات
کمپنیاں ڈیٹا ماڈلنگ، کاروباری تجزیات، اور طبی تحقیق کے لیے AI سے تیار کردہ اعلیٰ معیار کے مصنوعی ڈیٹا کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔ ڈیٹا کی ترکیب ایک قابل عمل متبادل ثابت ہوتا ہے جب حقیقی ڈیٹاسیٹس کا حصول یا تو بہت مہنگا ہو یا وقت طلب ہو۔
مصنوعی ڈیٹا۔ محققین کو مریض کی رازداری سے سمجھوتہ کیے بغیر گہرائی سے تجزیہ کرنے کا اختیار دیتا ہے۔ ڈیٹا سائنسدان اور محققین مریض کے ڈیٹا، طبی حالات کے بارے میں معلومات، اور علاج کی تفصیلات تک رسائی حاصل کرتے ہیں، بصیرت حاصل کرتے ہیں جو حقیقی اعداد و شمار کے ساتھ کافی زیادہ وقت لگتی ہے۔ مزید برآں، مینوفیکچررز آزادانہ طور پر فراہم کنندگان کے ساتھ ڈیٹا کا اشتراک کر سکتے ہیں، ہیرا پھیری والے GPS اور مقام کے ڈیٹا کو شامل کر کے کارکردگی کی جانچ کے لیے الگورتھم تیار کر سکتے ہیں یا پیشین گوئی کی دیکھ بھال کو بڑھا سکتے ہیں۔
تاہم، مصنوعی ڈیٹا کی تشخیص اہم ہے. سنتھو انجن کے آؤٹ پٹ کی توثیق اندرونی کوالٹی ایشورنس ٹیم اور SAS انسٹی ٹیوٹ کے بیرونی ماہرین. پیشن گوئی ماڈلنگ کے مطالعہ میں، ہم نے چار کو تربیت دی۔ مشین سیکھنے کے ماڈل اصلی، گمنام، اور مصنوعی ڈیٹا پر۔ نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ ہمارے مصنوعی ڈیٹاسیٹس پر تربیت یافتہ ماڈلز کی درستگی وہی تھی جو حقیقی ڈیٹاسیٹس پر تربیت یافتہ تھے، جبکہ گمنام ڈیٹا نے ماڈلز کی افادیت کو کم کر دیا۔
بیرونی اور اندرونی ڈیٹا کا اشتراک
مصنوعی ڈیٹا تنظیموں کے اندر اور اس میں ڈیٹا شیئرنگ کو آسان بناتا ہے۔ آپ کر سکتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا استعمال کریں۔ کرنے کے لئے رازداری کی خلاف ورزیوں یا ریگولیٹری عدم تعمیل کو خطرے میں ڈالے بغیر معلومات کا تبادلہ کریں۔ مصنوعی ڈیٹا کے فوائد میں تیز تحقیقی نتائج اور زیادہ موثر تعاون شامل ہیں۔
ریٹیل کمپنیاں مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے سپلائرز یا تقسیم کاروں کے ساتھ بصیرت کا اشتراک کر سکتی ہیں جو گاہک کے رویے، انوینٹری کی سطحوں، یا دیگر کلیدی میٹرکس کی عکاسی کرتی ہے۔ تاہم، کی اعلی ترین سطح کو یقینی بنانے کے لئے ڈیٹا کی رازداری، حساس کسٹمر ڈیٹا، اور کارپوریٹ راز خفیہ رکھے جاتے ہیں۔
سنتھو نے 2023 گلوبل SAS ہیکاتھون جیت لیا۔ پیدا کرنے اور اشتراک کرنے کی ہماری صلاحیت کے لیے aمصنوعی ڈیٹا کو درست کریں۔ مؤثر طریقے سے اور خطرے سے پاک۔ ہم نے پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز کی افادیت کو ظاہر کرنے کے لیے مختلف مریضوں کی آبادی والے متعدد اسپتالوں کے لیے مریضوں کے ڈیٹا کی ترکیب کی۔ مشترکہ مصنوعی ڈیٹاسیٹس کا استعمال اصلی ڈیٹا کے استعمال کی طرح درست ثابت ہوا۔
مصنوعی ٹیسٹ ڈیٹا
مصنوعی ٹیسٹ کا ڈیٹا مصنوعی طور پر تیار کردہ ڈیٹا ہے جسے نقل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ڈیٹا ٹیسٹنگ سافٹ ویئر کی ترقی کے لئے ماحول. رازداری کے خطرات کو کم کرنے کے علاوہ، مصنوعی ٹیسٹ ڈیٹا ڈویلپرز کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ حقیقی نظام کو متاثر کیے بغیر ایپلی کیشنز کی کارکردگی، سیکورٹی اور فعالیت کا سختی سے جائزہ لے سکیں۔
ڈچ کے سب سے بڑے بینکوں میں سے ایک کے ساتھ ہمارا تعاون showcases مصنوعی ڈیٹا فوائد سافٹ ویئر ٹیسٹنگ کے لیے۔ ٹیسٹ ڈیٹا جنریشن Syntho Engine کے نتیجے میں پروڈکشن کی طرح کے ڈیٹا سیٹس کے نتیجے میں بینک کو سافٹ ویئر کی ترقی اور بگ کا پتہ لگانے میں مدد ملی، جس کے نتیجے میں تیز تر اور زیادہ محفوظ سافٹ ویئر ریلیز ہوئے۔
پیدا کرنے کی تکنیک ٹیبلر مصنوعی ڈیٹا عام طور پر شماریاتی ماڈلنگ شامل ہوتی ہے، مشین سیکھنے کے ماڈل، یا جنریٹیو ماڈلز جیسے جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs) اور ویریشنل آٹو اینکوڈرز (VAEs)۔ یہ مصنوعی ڈیٹا جنریشن ٹولز میں موجود پیٹرن، تقسیم، اور ارتباط کا تجزیہ کریں۔ حقیقی ڈیٹاسیٹ اور پھر نیا بنائیں ڈیٹا پوائنٹس کہ قریب سے حقیقی ڈیٹا سے مشابہت رکھتا ہے۔ لیکن کوئی حقیقی معلومات پر مشتمل نہیں ہے۔
عام ٹیبلر مصنوعی ڈیٹا کے استعمال کے معاملات پرائیویسی کے خدشات کو دور کرنا، ڈیٹا کی دستیابی میں اضافہ، اور ڈیٹا سے چلنے والی ایپلی کیشنز میں تحقیق اور جدت کو آسان بنانا شامل ہے۔ تاہم، یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ مصنوعی ڈیٹا برقرار رکھنے کے لیے اصل ڈیٹا کے بنیادی نمونوں اور تقسیم کو درست طریقے سے پکڑتا ہے۔ ڈیٹا افادیت اور بہاو کے کاموں کے لیے درستگی۔
سنتھو کا مصنوعی ڈیٹا جنریشن پلیٹ فارم
Syntho ایک سمارٹ مصنوعی ڈیٹا جنریشن پلیٹ فارم مہیا کرتا ہے، جو تنظیموں کو بااختیار بناتا ہے کہ وہ ذہانت سے ڈیٹا کو مسابقتی برتری میں تبدیل کریں۔ ایک پلیٹ فارم میں تمام مصنوعی ڈیٹا تیار کرنے کے طریقے فراہم کرکے، Syntho ان تنظیموں کے لیے ایک جامع حل پیش کرتا ہے جس کا مقصد ڈیٹا کو استعمال کرنا ہے جس میں شامل ہیں:
- AI سے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا جو مصنوعی ذہانت کی طاقت سے مصنوعی ڈیٹا میں اصل ڈیٹا کے شماریاتی نمونوں کی نقل کرتا ہے۔
- اسمارٹ ڈی شناخت حفاظت کرنا حساس ڈیٹا ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII) کو ہٹا کر یا اس میں ترمیم کرکے۔
- Test data management جو قابل بناتا ہے غیر پیداواری ماحول کے لیے نمائندہ ٹیسٹ ڈیٹا کی تخلیق، دیکھ بھال اور کنٹرول۔
ہمارے پلیٹ فارم کسی بھی کلاؤڈ یا آن پریمیسس ماحول میں ضم ہوجاتے ہیں۔ مزید یہ کہ ہم منصوبہ بندی اور تعیناتی کا خیال رکھتے ہیں۔ ہماری ٹیم آپ کے ملازمین کو استعمال کرنے کی تربیت دے گی۔ سنتھو انجن مؤثر طریقے سے، اور ہم تعیناتی کے بعد مسلسل مدد فراہم کریں گے۔
آپ Syntho's کی صلاحیتوں کے بارے میں مزید پڑھ سکتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا میں نسل پلیٹ فارم ہماری ویب سائٹ کا حل سیکشن.
مصنوعی ڈیٹا کے لیے مستقبل میں کیا ہے؟
جنریٹیو AI کے ساتھ مصنوعی ڈیٹا جنریشن کی زیادہ مقداریں بنانے اور شیئر کرنے میں مدد کرتا ہے۔ متعلقہ ڈیٹافارمیٹ کی مطابقت کے مسائل، ریگولیٹری رکاوٹوں اور ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کے خطرے کو نظرانداز کرتے ہوئے۔
گمنامی کے برعکس، مصنوعی ڈیٹا پیدا کرنا ڈیٹا میں ساختی تعلقات کو محفوظ رکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ مصنوعی ڈیٹا کو جدید تجزیات، تحقیق اور ترقی، تنوع اور جانچ کے لیے موزوں بناتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹاسیٹس کا استعمال صرف صنعتوں میں پھیلے گا۔ کمپنیاں تیار ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا بنائیں، پیچیدہ تصاویر، آڈیو اور ویڈیو مواد تک اس کا دائرہ کار بڑھانا۔ کمپنیاں اس کے استعمال کو وسعت دیں گی۔ مشین سیکھنے کے ماڈل مزید اعلی درجے کی تخروپن اور ایپلی کیشنز.
آپ کی مزید عملی ایپلی کیشنز سیکھنا چاہتے ہیں مصنوعی ڈیٹا? بلا جھجھک ایک ڈیمو شیڈول کریں ہماری ویب سائٹ.
سنتھو کے بارے میں
سنتو۔ ایک سمارٹ فراہم کرتا ہے مصنوعی ڈیٹا کی پیداوار پلیٹ فارم، فائدہ اٹھانا متعدد مصنوعی ڈیٹا فارم اور جنریشن کے طریقے، تنظیموں کو بااختیار بنانا تاکہ ڈیٹا کو ذہانت سے مسابقتی برتری میں تبدیل کیا جا سکے۔ ہمارا AI سے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا اصل ڈیٹا کے شماریاتی نمونوں کی نقل کرتا ہے، درستگی، رازداری اور رفتار کو یقینی بناتا ہے، جیسا کہ SAS جیسے بیرونی ماہرین نے اندازہ کیا ہے۔ سمارٹ ڈی-شناختی خصوصیات اور مسلسل نقشہ سازی کے ساتھ، حوالہ جاتی سالمیت کو برقرار رکھتے ہوئے حساس معلومات کی حفاظت کی جاتی ہے۔ ہمارا پلیٹ فارم اصول پر مبنی استعمال کرتے ہوئے غیر پیداواری ماحول کے لیے ٹیسٹ ڈیٹا کی تخلیق، انتظام اور کنٹرول کو قابل بناتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا بنانے کے طریقے ھدف بنائے گئے منظرناموں کے لیے۔ مزید برآں، صارفین کر سکتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا پروگرام کے مطابق بنائیں اور حاصل کریں حقیقت پسندانہ ٹیسٹ ڈیٹا آسانی کے ساتھ جامع جانچ اور ترقیاتی منظرنامے تیار کرنے کے لیے۔
مصنف کے بارے میں
ویم کیز جانسن۔
سی ای او اور بانی
Syntho، وہ سکیل اپ جو AI سے تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ ڈیٹا کی صنعت میں خلل ڈال رہا ہے۔ Wim Kees نے Syntho کے ساتھ یہ ثابت کیا ہے کہ وہ پرائیویسی حساس ڈیٹا کو غیر مقفل کر سکتا ہے تاکہ ڈیٹا کو تیز تر اور تیز تر دستیاب ہو سکے تاکہ تنظیمیں ڈیٹا پر مبنی جدت کا احساس کر سکیں۔ نتیجے کے طور پر، Wim Kees اور Syntho نے فلپس انوویشن ایوارڈ جیتا، ہیلتھ کیئر اور لائف سائنس میں SAS گلوبل ہیکاتھون جیتا، اور NVIDIA کی طرف سے معروف AI Scale-Up کے طور پر منتخب ہوا۔