सिंथेटिक डेटा, इसके उपयोग, जोखिम और अनुप्रयोगों के लिए एक आसान गाइड

वास्तविक डेटा पर सिंथेटिक डेटा के लाभ

सिंथेटिक डेटासेट के प्रमुख लाभ खत्म हो गए हैं मूल डेटासेट रहे

• सिंथेटिक डेटा के साथ, मॉडल की आवश्यकता के अनुसार असीमित मात्रा में डेटा उत्पन्न करना संभव है।
• सिंथेटिक डेटा के साथ, एक गुणवत्ता डेटासेट बनाना संभव है जो जोखिम भरा और इकट्ठा करने के लिए महंगा हो सकता है।
• सिंथेटिक डेटा के साथ, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा प्राप्त करना संभव है जो स्वचालित रूप से लेबल और एनोटेट किया गया हो।
• डेटा जनरेशन और एनोटेशन जैसा नहीं है बहुत समय लगेगा जैसा कि वास्तविक डेटा के साथ है।

सिंथेटिक डेटा का उपयोग क्यों करें (सिंथेटिक बनाम वास्तविक डेटा)

रियल डाटा खरीदना खतरनाक हो सकता है

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि वास्तविक डेटा प्राप्त करना कभी-कभी खतरनाक हो सकता है। यदि आप स्वायत्त वाहन लेते हैं, उदाहरण के लिए, एआई से मॉडल का परीक्षण करने के लिए केवल वास्तविक दुनिया के डेटा पर भरोसा करने की उम्मीद नहीं की जा सकती है। स्वायत्त वाहन चलाने वाले एआई को दुर्घटनाओं से बचने के लिए मॉडल का परीक्षण करने की आवश्यकता है, लेकिन दुर्घटनाओं पर अपना हाथ रखना जोखिम भरा, महंगा और अविश्वसनीय हो सकता है - सिमुलेशन को परीक्षण के लिए एकमात्र विकल्प बनाना।

वास्तविक डेटा दुर्लभ घटनाओं पर आधारित हो सकता है

यदि घटना की दुर्लभता के कारण वास्तविक डेटा प्राप्त करना कठिन है, तो सिंथेटिक डेटा ही एकमात्र समाधान है। मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए दुर्लभ घटनाओं के आधार पर डेटा उत्पन्न करने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग किया जा सकता है।

सिंथेटिक डेटा को अनुकूलित किया जा सकता है

सिंथेटिक डेटा को उपयोगकर्ता द्वारा अनुकूलित और नियंत्रित किया जा सकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि सिंथेटिक डेटा किनारे के मामलों को याद नहीं करता है, इसे वास्तविक डेटा के साथ पूरक किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, घटना की आवृत्ति, वितरण और विविधता को उपयोगकर्ता द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है।

सिंथेटिक डेटा ऑटो-एनोटेशन के साथ आता है

वास्तविक डेटा पर सिंथेटिक डेटा को प्राथमिकता देने का एक कारण यह है कि यह सही एनोटेशन के साथ आता है। डेटा को हाथ से एनोटेट करने के बजाय, सिंथेटिक डेटा प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए स्वचालित एनोटेशन के साथ आता है। आपको डेटा लेबलिंग के लिए अतिरिक्त भुगतान नहीं करना पड़ता है जो सिंथेटिक डेटा को अधिक लागत प्रभावी विकल्प बनाता है।

सिंथेटिक डेटा गैर-दृश्यमान डेटा एनोटेशन की अनुमति देता है

विज़ुअल डेटा में कुछ ऐसे तत्व हैं जिनकी व्याख्या करने और इस तरह व्याख्या करने में मनुष्य स्वाभाविक रूप से अक्षम हैं। यह उद्योग द्वारा सिंथेटिक डेटा की ओर धकेलने के प्रमुख कारणों में से एक है। उदाहरण के लिए, इन्फ्रारेड इमेजरी या रडार विजन के आधार पर विकसित किए गए एप्लिकेशन केवल सिंथेटिक डेटा एनोटेशन पर काम कर सकते हैं क्योंकि मानव आंख इमेजरी को समझ नहीं सकती है।

आप सिंथेटिक डेटा कहां लागू कर सकते हैं?

नए उपकरण और उत्पाद जारी होने के साथ, सिंथेटिक डेटा के विकास में एक प्रमुख भूमिका निभा सकता है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग मॉडल।

अभी, सिंथेटिक डेटा का बड़े पैमाने पर लाभ उठाया जा रहा है – कंप्यूटर दृष्टि और सारणीबद्ध डेटा.

कंप्यूटर दृष्टि से, एआई मॉडल छवियों में पैटर्न का पता लगाते हैं। कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन से लैस कैमरों का उपयोग कई उद्योगों जैसे ड्रोन, ऑटोमोटिव और मेडिसिन में किया जा रहा है। सारणीबद्ध डेटा को शोधकर्ताओं से बहुत अधिक कर्षण मिल रहा है। सिंथेटिक डेटा स्वास्थ्य के लिए विकासशील अनुप्रयोगों के द्वार खोल रहा है जो गोपनीयता उल्लंघन चिंताओं के कारण अब तक प्रतिबंधित थे।

सिंथेटिक डेटा चुनौतियां

सिंथेटिक डेटा का उपयोग करने के लिए तीन प्रमुख चुनौतियाँ हैं। वे हैं:

वास्तविकता को प्रतिबिंबित करना चाहिए

सिंथेटिक डेटा को वास्तविकता को यथासंभव सटीक रूप से प्रतिबिंबित करना चाहिए। हालांकि, कभी-कभी ऐसा करना असंभव होता है सिंथेटिक डेटा जनरेट करें जिसमें व्यक्तिगत डेटा के तत्व शामिल नहीं हैं। दूसरी तरफ, यदि सिंथेटिक डेटा वास्तविकता को प्रतिबिंबित नहीं करता है, तो यह मॉडल प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए आवश्यक पैटर्न प्रदर्शित करने में सक्षम नहीं होगा। अपने मॉडलों को अवास्तविक डेटा पर प्रशिक्षित करना विश्वसनीय अंतर्दृष्टि उत्पन्न नहीं करता है।

पक्षपात रहित होना चाहिए

वास्तविक डेटा के समान, सिंथेटिक डेटा भी ऐतिहासिक पूर्वाग्रह के प्रति अतिसंवेदनशील हो सकता है। सिंथेटिक डेटा पूर्वाग्रहों को पुन: उत्पन्न कर सकता है यदि यह वास्तविक डेटा से बहुत सटीक रूप से उत्पन्न होता है। डेटा वैज्ञानिकों यह सुनिश्चित करने के लिए एमएल मॉडल विकसित करते समय पक्षपात के लिए खाते की आवश्यकता है कि नव निर्मित सिंथेटिक डेटा वास्तविकता का अधिक प्रतिनिधि है।

गोपनीयता की चिंताओं से मुक्त होना चाहिए

यदि वास्तविक दुनिया के डेटा से उत्पन्न सिंथेटिक डेटा एक-दूसरे के समान है, तो यह भी समान गोपनीयता समस्याएँ पैदा कर सकता है। जब वास्तविक दुनिया के डेटा में व्यक्तिगत पहचानकर्ता होते हैं, तो इसके द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटा भी गोपनीयता नियमों के अधीन हो सकता है।

अंतिम विचार: सिंथेटिक डेटा नई संभावनाओं को खोलता है

जब आप सिंथेटिक डेटा और वास्तविक दुनिया के डेटा को एक-दूसरे के खिलाफ रखते हैं, तो सिंथेटिक डेटा तीन मायने रखता है- तेज़ डेटा संग्रह, लचीलापन और मापनीयता। मापदंडों में बदलाव करके, एक नया डेटासेट उत्पन्न करना संभव है जो इकट्ठा करने के लिए खतरनाक हो सकता है या वास्तविकता में उपलब्ध नहीं हो सकता है।

सिंथेटिक डेटा बाजार के रुझानों की भविष्यवाणी करने और भविष्य के लिए मजबूत योजनाएं तैयार करने में मदद करता है। इसके अतिरिक्त, सिंथेटिक डेटा का उपयोग मॉडलों की सत्यता, उनके आधार और विभिन्न परिणामों का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है।

अंत में, वास्तविक डेटा की तुलना में सिंथेटिक डेटा बहुत अधिक नवीन चीजें कर सकता है। सिंथेटिक डेटा के साथ, मॉडल को परिदृश्यों के साथ फीड करना संभव है जो हमें हमारे भविष्य की एक झलक देगा।