ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ / ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਭਾਵੇਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਸਹੀ ਜਾਂ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਲੇਖ ਸਿਰਫ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ?
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸਲ ਡੇਟਾ, ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਇਸ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੈਕੰਡਰੀ/ਵਿਕਲਪਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਐਡਵਾਂਸਡ ਏਆਈ ਮਾਡਲ. ਇਹ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਡਾਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੁਕਸ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਪੂਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਛੋਟਾ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਨਾ-ਵਰਤਣਯੋਗ, ਅਤੇ ਅਚੱਲ ਹੈ।
ਕੀ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਏਆਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡਾਟਾ ਵਾਸਤਵਿਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦਾ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਘਟਨਾਵਾਂ ਲਈ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਜੇ ਤੱਕ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹਨ?
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ.
ਪਹਿਲਾਂ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਕਸਰ ਉਸ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ-ਐਨੋਟੇਟਿਡ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਲਈ ਘੱਟ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਅਲੀ ਜਾਂ ਉਪ-ਮਾਨਕ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵਰਤੇ ਗਏ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਓ ਵੀ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰੀਏ?
ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੱਥੀਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਸਲੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਆਸਾਨ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ - ਘਟਨਾਵਾਂ ਜੋ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤਣਯੋਗ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅਗਿਆਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ. ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾਸੇਟ ਤੋਂ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਅਸਲ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਅਸਲ ਘਟਨਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਫਾਇਦੇ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਅਸਲੀ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਹਨ
- ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਸੀਮਤ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ.
- ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰੋ (ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਬਨਾਮ ਅਸਲ ਡੇਟਾ)
ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਕਈ ਵਾਰ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਏਆਈ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਚਲਾ ਰਹੇ AI ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕਰੈਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਹੱਥ ਪਾਉਣਾ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ, ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਜੇਕਰ ਘਟਨਾ ਦੀ ਦੁਰਲੱਭਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਹੀ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਹੱਲ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਤੋਂ ਖੁੰਝਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਘਟਨਾ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਆਟੋ-ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਵਾਧੂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਤੱਤ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਸੁਭਾਵਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਦੁਆਰਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੱਲ ਧੱਕਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਨਫਰਾਰੈੱਡ ਇਮੇਜਰੀ ਜਾਂ ਰਾਡਾਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀ।
ਤੁਸੀਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਨਵੇਂ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ।
ਇਸ ਸਮੇਂ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭ ਲਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਟੇਬਲਰ ਡੇਟਾ.
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਕੈਮਰੇ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਰੋਨ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਅਤੇ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਟੇਬਲਰ ਡੇਟਾ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਸਿਹਤ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਸਨ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ. ਉਹ:
ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਅਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਲਟ ਪਾਸੇ, ਜੇਕਰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਨਵਾਂ ਸਿਰਜਿਆ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲੀਅਤ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਜੇਕਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਮਿਲਦਾ ਜੁਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵੀ ਉਹੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮੁੱਦੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਮ ਵਿਚਾਰ: ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਤਿੰਨ ਗਿਣਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ- ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ। ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਵੀਕ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਖਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੱਚਾਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਝਲਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ।
