ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು, GAN ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಉತ್ಪಾದಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಉದ್ದೇಶ
ನೈಜ ದತ್ತಾಂಶವು ವಿರಳವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
- ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅಪರೂಪದ ಅಥವಾ ತೀರಾ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
- ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ AI ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
- ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ನೈಜ ವಿತರಣೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತರಗಳಿಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
ಉದಾಹರಣೆಗಳು (ವಾಸ್ತವ ಪ್ರಪಂಚ)
- ವೇಮೊ: ಸ್ವಾಯತ್ತ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಚಾಲನಾ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- NVIDIA Omniverse: ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ 3D ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
- ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು / ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದಿಗೆ
- ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಕುರಿತು NIST ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕಟಣೆ.
- ಗೊನ್ಕಾಲ್ವ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. "ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ." ACM ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು.
- ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಟ್ (MIT).
- AI ನಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
