কৃত্রিম ডেটা এবং এআই-এর বিশ্বে এর ভূমিকা - সুবিধা, ব্যবহারের ক্ষেত্রে, প্রকার এবং চ্যালেঞ্জ

সিন্থেটিক ডেটার জন্য কেস ব্যবহার করবেন?

যদিও একটি কম্পিউটার অ্যালগরিদম দ্বারা উত্পন্ন, সিন্থেটিক ডেটা সঠিকভাবে এবং নির্ভরযোগ্যভাবে বাস্তব তথ্য উপস্থাপন করে। অধিকন্তু, সিন্থেটিক ডেটার জন্য অনেকগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে। যাইহোক, বিশেষ করে প্রশিক্ষণ, পরীক্ষা এবং বিশ্লেষণের জন্য অ-উৎপাদন পরিবেশে সংবেদনশীল ডেটার বিকল্প হিসাবে এর ব্যবহার তীব্রভাবে অনুভূত হয়। সিন্থেটিক ডেটার কিছু সেরা ব্যবহারের ক্ষেত্রে হল:

প্রশিক্ষণ

একটি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য ML মডেল থাকার সম্ভাবনা নির্ভর করে এটি যে ডেটাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে তার উপর। এবং, বিকাশকারীরা সিন্থেটিক ডেটার উপর নির্ভর করে যখন বাস্তব-বিশ্ব প্রশিক্ষণ তথ্য দ্বারা আসা কঠিন. যেহেতু সিন্থেটিক ডেটা বাস্তব-বিশ্বের ডেটার মান বাড়ায় এবং অ-নমুনা (বিরল ঘটনা বা নিদর্শন) সরিয়ে দেয়, তাই এটি এআই মডেলের দক্ষতা বাড়াতে সাহায্য করে।
পরীক্ষামূলক

যখন ডেটা-চালিত পরীক্ষা ML মডেলের বিকাশ এবং সাফল্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, তখন সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করা আবশ্যক। সিন্থেটিক ডেটা হওয়ার কারণ হল নিয়ম-ভিত্তিক ডেটার চেয়ে ব্যবহার করা অনেক সহজ এবং দ্রুত সংগ্রহ করা। এটি মাপযোগ্য, নির্ভরযোগ্য এবং নমনীয়।
বিশ্লেষণ

সিন্থেটিক ডেটা পক্ষপাত থেকে মুক্ত যা সাধারণত বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে উপস্থিত থাকে। এটি বিরল ইভেন্টের স্ট্রেস-টেস্টিং এআই মডেলের জন্য সিন্থেটিক ডেটাকে অনেক উপযুক্ত ডেটাসেট করে তোলে। এটি সম্ভাব্য ডেটা মডেল আচরণও বিশ্লেষণ করে।

সিন্থেটিক ডেটার সুবিধা

ডেটা বিজ্ঞানীরা সর্বদা উচ্চ-মানের ডেটা খুঁজছেন যা নির্ভরযোগ্য, ভারসাম্যপূর্ণ, পক্ষপাত মুক্ত এবং শনাক্তযোগ্য নিদর্শন উপস্থাপন করে। সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহারের কিছু সুবিধার মধ্যে রয়েছে:

• সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করা সহজ, টীকা দিতে কম সময় লাগে এবং আরও সুষম।
• যেহেতু সিন্থেটিক ডেটা বাস্তব-বিশ্বের ডেটার পরিপূরক, তাই এটি বাস্তব-বিশ্বে ডেটা ফাঁক পূরণ করা সহজ করে তোলে
• এটি পরিমাপযোগ্য, নমনীয় এবং গোপনীয়তা বা ব্যক্তিগত তথ্য সুরক্ষা নিশ্চিত করে।
• এটি ডেটা অনুলিপি, পক্ষপাত এবং ভুল থেকে মুক্ত।
• প্রান্ত কেস বা বিরল ঘটনা সম্পর্কিত তথ্য অ্যাক্সেস আছে.
• ডেটা জেনারেশন দ্রুত, সস্তা এবং আরও সঠিক।

সিন্থেটিক ডেটাসেটের চ্যালেঞ্জ

যেকোনো নতুন ডেটা সংগ্রহ পদ্ধতির মতো, এমনকি সিন্থেটিক ডেটাও চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে।

সার্জারির প্রথম প্রধান চ্যালেঞ্জ হল সিন্থেটিক ডেটা আসে না বহিরাগত. যদিও ডেটাসেটগুলি থেকে সরানো হয়েছে, বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে উপস্থিত এই প্রাকৃতিকভাবে ঘটতে থাকা বহিরাগতরা এমএল মডেলগুলিকে সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ দিতে সহায়তা করে।

সার্জারির সিন্থেটিক ডেটার গুণমান ডেটাসেট জুড়ে পরিবর্তিত হতে পারে। যেহেতু বীজ বা ইনপুট ডেটা ব্যবহার করে ডেটা তৈরি করা হয়, তাই সিন্থেটিক ডেটার গুণমান বীজ ডেটার মানের উপর নির্ভর করে। যদি বীজের ডেটাতে পক্ষপাতিত্ব থাকে তবে আপনি নিরাপদে ধরে নিতে পারেন যে চূড়ান্ত ডেটাতে পক্ষপাতিত্ব থাকবে।

মানব ভাষ্যকারদের পরীক্ষা করা উচিত সিন্থেটিক ডেটাসেট কিছু মান নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি ব্যবহার করে সঠিকতা নিশ্চিত করতে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে।

সিন্থেটিক ডেটা জেনারেট করার পদ্ধতি

একটি নির্ভরযোগ্য মডেল যা খাঁটি ডেটাসেটের অনুকরণ করতে পারে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে তৈরি করতে হবে। তারপর, বাস্তব ডেটাসেটে উপস্থিত ডেটা পয়েন্টগুলির উপর নির্ভর করে, সিন্থেটিক ডেটাসেটে অনুরূপগুলি তৈরি করা সম্ভব।

এটা করতে, তথ্য বিজ্ঞানী মূল ডিস্ট্রিবিউশনে উপস্থিত থাকাগুলির মতো সিন্থেটিক ডেটা পয়েন্ট তৈরি করতে সক্ষম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করুন। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কীভাবে ডেটা তৈরি করে তার কয়েকটি হল:

ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার

ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার বা VAE একটি আসল ডিস্ট্রিবিউশন গ্রহণ করে, এটিকে সুপ্ত বন্টনে রূপান্তর করে এবং এটিকে আবার আসল অবস্থায় রূপান্তর করে। এই এনকোডিং এবং ডিকোডিং প্রক্রিয়া একটি 'পুনঃনির্মাণ ত্রুটি' নিয়ে আসে। এই তত্ত্বাবধানহীন ডেটা জেনারেটিভ মডেলগুলি ডেটা বিতরণের সহজাত কাঠামো শিখতে এবং একটি জটিল মডেল তৈরিতে পারদর্শী।

জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক

ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডারের বিপরীতে, একটি তত্ত্বাবধান না করা মডেল, জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক বা GAN হল একটি তত্ত্বাবধান করা মডেল যা অত্যন্ত বাস্তবসম্মত এবং বিস্তারিত ডেটা উপস্থাপনা বিকাশ করতে ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিতে, দুই নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষিত - একটি জেনারেটর নেটওয়ার্ক জাল ডেটা পয়েন্ট তৈরি করবে, এবং অন্য বৈষম্যকারী আসল এবং নকল ডেটা পয়েন্ট সনাক্ত করার চেষ্টা করবে।

বেশ কয়েকটি প্রশিক্ষণ রাউন্ডের পরে, জেনারেটর সম্পূর্ণরূপে বিশ্বাসযোগ্য এবং বাস্তবসম্মত জাল ডেটা পয়েন্ট তৈরি করতে পারদর্শী হয়ে উঠবে যা বৈষম্যকারী সনাক্ত করতে সক্ষম হবে না। সিন্থেটিক তৈরি করার সময় GAN সবচেয়ে ভালো কাজ করে কাঠামোগত ডেটা. যাইহোক, যদি এটি বিশেষজ্ঞদের দ্বারা তৈরি এবং প্রশিক্ষিত না হয় তবে এটি সীমিত পরিমাণের জাল ডেটা পয়েন্ট তৈরি করতে পারে।

নিউরাল রেডিয়েন্স ফিল্ড

বিদ্যমান আংশিকভাবে দেখা 3D দৃশ্যের নতুন ভিউ তৈরি করার সময় এই সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। নিউরাল রেডিয়েন্স ফিল্ড বা এনআরএফ অ্যালগরিদম চিত্রগুলির একটি সেট বিশ্লেষণ করে, তাদের মধ্যে ফোকাল ডেটা পয়েন্ট নির্ধারণ করে এবং চিত্রগুলিতে নতুন দৃষ্টিভঙ্গি যোগ করে। একটি চলমান 3D দৃশ্য হিসাবে একটি স্ট্যাটিক 5D চিত্র দেখে, এটি প্রতিটি ভক্সেলের সম্পূর্ণ বিষয়বস্তুর পূর্বাভাস দেয়। নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে সংযুক্ত হওয়ার মাধ্যমে, NeRF একটি দৃশ্যে চিত্রের অনুপস্থিত দিকগুলি পূরণ করে।

যদিও NeRF অত্যন্ত কার্যকরী, এটি রেন্ডার এবং প্রশিক্ষণের জন্য ধীর এবং নিম্নমানের অব্যবহারযোগ্য ছবি তৈরি করতে পারে।

সুতরাং, আপনি সিন্থেটিক ডেটা কোথায় পেতে পারেন?

এখন পর্যন্ত, শুধুমাত্র কয়েকটি উচ্চ-উন্নত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট প্রদানকারী উচ্চ-মানের সিন্থেটিক ডেটা সরবরাহ করতে সক্ষম হয়েছে। আপনি যেমন ওপেন সোর্স টুল অ্যাক্সেস পেতে পারেন সিন্থেটিক ডেটা ভল্ট. তবে, আপনি যদি একটি অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য ডেটাসেট অর্জন করতে চান, শিপ যাওয়ার জন্য সঠিক জায়গা, কারণ তারা প্রশিক্ষণের ডেটা এবং টীকা পরিষেবার বিস্তৃত পরিসর অফার করে। অধিকন্তু, তাদের অভিজ্ঞতা এবং প্রতিষ্ঠিত মানের পরামিতিগুলির জন্য ধন্যবাদ, তারা একটি বিস্তৃত শিল্প উল্লম্ব পূরণ করে এবং বেশ কয়েকটি এমএল প্রকল্পের জন্য ডেটাসেট সরবরাহ করে।