ಒಮ್ಮೆ ನೀವು AI ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 'ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ' ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೃತಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವಾಗಿದ್ದು, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಾನವರಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂವಹನಗಳು, ಹಣದ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತೀರಿ, ಎರಡು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು, ಸರಕುಪಟ್ಟಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಇಮೇಜ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಂದ ಯಾವುದಾದರೂ ಆಗಿರಬಹುದು.
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಗೆ ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವಂತೆ, ನಾವು ಎರಡು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದ್ದೇವೆ: ಜನರು ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹತ್ತಿರ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಜನರು ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವರು ನಂಬುವಂತೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಅದರ ನೈಜತೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ, ನೀವು ಈ ಲೇಖನವನ್ನು ಓದುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಎಸ್‌ಇಒ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಈ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಎಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು Google ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂವಹನಗಳು, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಸಂವೇದಕ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ಜನರಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾ ಬೇರೇನೂ ಅಲ್ಲ.
ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಅದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಡವಳಿಕೆಗಳು, ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾದ ಕೆಲವು ಮೂಲಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ: ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು, ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಗೆ ಮಾನವರು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ: ಆನ್‌ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ದಾಖಲೆಗಳು, ಖರ್ಚು ಮಾದರಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ.
- ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ: ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು, IoT ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳು.
- ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಸಂದರ್ಶನಗಳು, ಕಾಲ್ ಸೆಂಟರ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು.
ಮಾನವ-ಉತ್ಪಾದಿತ ಒಳಿತು ಮತ್ತು ಕೆಡುಕುಗಳು
ಪರ:
- ನೈಜ ಡೇಟಾ: ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ, ವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ದೃಢೀಕರಣವು ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಸಂದರ್ಭ: ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾದ ಸೌಂದರ್ಯವು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂದರ್ಭವಾಗಿದೆ.
- ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಡೇಟಾವು ನೈಜವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಇತರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕ್ರಾಸ್-ಚೆಕ್ ಮಾಡಬಹುದು (ನೀವು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ).
ಕಾನ್ಸ್:
- ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಇದು ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾದ ದೊಡ್ಡ ಅನನುಕೂಲವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಸಾಕಷ್ಟು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಡೇಟಾ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಗೌಪ್ಯತೆ: ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿರಬಹುದು. ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದರೆ, ನೂರಾರು ಜನರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಜೀವನದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
- ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು: ಮಾನವರು ಪಕ್ಷಪಾತಿಗಳಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ರಚಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಕೂಡ. ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾಜಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಡೇಟಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ಆರೋಗ್ಯ
ರೋಗಿಗಳ ಪ್ರಯಾಣ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳು
ನಿಜವಾದ ಗ್ರಾಹಕ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ನೈಜ-ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, ರಸ್ತೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಚಾರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಿಲ್ಲರೆ & ಗ್ರಾಹಕ ವರ್ತನೆ
ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ನೈಜ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನಗಳು, ಖರೀದಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುವ ಫಾರ್ಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಹೆಸರುಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪಟ್ಟಿಗಾಗಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು:
| ಹೆಸರು | ವಯಸ್ಸು |
| ಆಲಿಸ್ | 25 |
| ಬಾಬ್ | 30 |
| ಚಾರ್ಲಿ | 22 |
| ಡಯಾನಾ | 28 |
| ಎಥಾನ್ | 35 |
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಪೀಳಿಗೆ: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೀರಿ.
- ಅಂಕಿಅಂಶ ಮಾದರಿಗಳು: ಇಲ್ಲಿ, ನೈಜ ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
- AI-ಚಾಲಿತ ತಂತ್ರಗಳು: ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು GAN ಗಳು ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವಯಂಕೋಡರ್‌ಗಳಂತಹ ಆಧುನಿಕ AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ
ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ, ಇದು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು
ಅನೇಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ
ಉತ್ತಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಒಳಿತು ಮತ್ತು ಕೆಡುಕುಗಳು
ಪರ:
- ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆ: ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾನವರ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ನೈಜ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿಸುವ ಯಾವುದೇ ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
- ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಬಹುದು, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಇದು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಮತ್ತೊಂದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೀವು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು.
- ವೆಚ್ಚ ದಕ್ಷತೆ: ಇದನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಾನ್ಸ್:
- ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಕೊರತೆ: ಇದು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ದೊಡ್ಡ ವಿರೋಧಾಭಾಸವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಕಠಿಣ ಪರೀಕ್ಷೆ: ನಿಖರವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚಿತವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಕಠಿಣ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿ: ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ನಿಖರವಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
ಮಾನವ-ರಚಿತ ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ನಡುವಿನ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
| ಆಕಾರ | ಮಾನವ-ರಚಿತ ಡೇಟಾ | ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ |
| ಮೂಲ | ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು | ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಮತ್ತು AI ಚಾಲಿತ ಮಾದರಿಗಳು |
| ವೆಚ್ಚ | ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲು ದುಬಾರಿ | ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ |
| ಬಯಾಸ್ | ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ | ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ |
| ಗೌಪ್ಯತೆ | ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯ | ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯ |
| ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ | ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ | ಸುಲಭವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ |
| ಕೇಸ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ | ಲಭ್ಯತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ | ಸ್ಥಾಪಿತ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದು |
ಶೈಪ್ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು?
Shaip ಪ್ರಮುಖ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು 30,000+ ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು 100+ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ 150 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ನುರಿತ ಡೇಟಾ ತಜ್ಞರ ಜಾಗತಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಅಂತಹ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ Shaip ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ರೋಗಿಗಳ ವರದಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು Shaip ರಚಿಸಬಹುದು.
Shaip ಕೇವಲ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ-ಇದು AI ಯ ನಿಜವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪಾಲುದಾರ.
