Жасанды деректер: Жақсырақ AI модельдері үшін пайдасы

Деректер, әрине, сандықтандыруға көшкен компаниялар үшін шешуші рөл атқарады. Бірақ жоғары сапалы және үлкен көлемдегі деректерге сұраныс артқан сайын, біз көбінесе құпиялылық шектеулері және мамандандырылған тапсырмалар үшін жеткілікті деректердің жоқтығы сияқты қиындықтарға тап боламыз. Міне, осы жерде синтетикалық деректер концепциясы жаңашыл шешім ретінде пайда болады.

Неліктен Жасанды Деректер?

1. Құпиялылық және қауіпсіздік: Денсаулық сақтау немесе қаржы сияқты құпиялылық үлкен мәселе болып табылатын секторларда, қосымша деректер сезімтал ақпаратты қорғаудың жолын ұсынады. Деректер тікелей жеке тұлғалардан алынбағандықтан, құпиялылықты бұзу қаупі айтарлықтай азаяды.
2. Қолжетімділік және әртүрлілік: Нақты деректер жиынтықтары, әсіресе тар салаларда, тапшы болуы мүмкін. Синтетикалық деректер бұл олқылықтарды, әдетте алу қиын болатын деректерді генерациялау арқылы толтыра алады.
3. Оқыту және тексеру: AI және машиналық оқыту әлемінде модельдерді тиімді оқыту үшін үлкен көлемдегі деректер қажет. Синтетикалық деректерді оқыту деректер жиынтықтарын кеңейту және осы модельдердің өнімділігін арттыру үшін пайдалануға болады.

Қолданулар

• Денсаулық сақтау: Синтетикалық пациенттердің деректер жинағын жасау арқылы зерттеушілер нақты пациенттердің деректерін пайдаланбай ауру үлгілерін зерттей алады, осылайша құпиялылық сақталады.
• Автономды көліктер: Автономды көліктерді сынау және үйрету үшін үлкен көлемдегі жол қозғалысы деректері қажет. Синтетикалық деректер осы көліктердің қауіпсіздігі мен тиімділігін арттыруға көмектесетін нақты өмірдегі жол қозғалысы сценарийлерін жасай алады.
• Қаржылық модельдеу: Қаржы секторында синтетикалық деректер нарықтық үрдістерді симуляциялау және сезімтал қаржылық ақпаратты ашпай тәуекелді талдау жүргізу үшін қолданылуы мүмкін.

Мысал:  Жасанды түрде жасалған бөлме

Қиындықтар мен Ескерулер

Осылайша көптеген артықшылықтары болғанымен, кемшіліктері де бар. Бұл деректердің сапасы мен нақтылығын қамтамасыз ету өте маңызды. Өйткені, дәл емес синтетикалық деректер жиынтығы адастыратын нәтижелер мен шешімдерге әкелуі мүмкін. Сонымен қатар, толық және нақты бейне алу үшін синтетикалық деректерді және нақты деректерді пайдалану арасында тепе-теңдік табу маңызды. Бұдан басқа, деректер жиынтығындағы теңгерімсіздіктерді (БИАС) азайту үшін қосымша деректерді пайдалануға болады. Үлкен тілдік модельдер жасанды деректерді пайдаланады, өйткені олар интернетті толық оқып шыққан және жақсару үшін көбірек оқыту деректеріне мұқтаж.

Қорытынды

Жасанды деректер деректерді талдау әлеміндегі үмітті даму болып табылады және машиналық оқыту. Олар құпиялылық мәселелеріне шешім ұсынады, деректердің қолжетімділігін жақсартады. Сондай-ақ, олар жетілдірілген алгоритмдерді оқыту үшін баға жетпес құндылыққа ие. Біз бұл технологияны одан әрі дамытып, енгізе отырып, жасанды деректердің толық әлеуетін пайдалану үшін деректердің сапасы мен тұтастығын қамтамасыз ету маңызды.

ЖИ-ді тиімді қолдануға көмек қажет пе? Біздің консалтингтік қызметтерімізді пайдаланыңыз