সিনথেটিক ডেটা

সিন্থেটিক ডেটা, এর ব্যবহার, ঝুঁকি এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি সহজ নির্দেশিকা

প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে, এমএল মডেল দ্বারা ব্যবহৃত ডেটার ঘাটতি দেখা দিয়েছে। এই শূন্যস্থান পূরণের জন্য প্রচুর সিন্থেটিক ডেটা/কৃত্রিম ডেটা তৈরি করা হয় বা এমএল মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য সিমুলেট করা হয়। প্রাথমিক তথ্য সংগ্রহ যদিও অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য, প্রায়ই ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ এবং তাই সিমুলেটেড ডেটার জন্য একটি ক্রমবর্ধমান চাহিদা রয়েছে যা সঠিক হতে পারে বা নাও হতে পারে এবং বাস্তব-বিশ্বের অভিজ্ঞতা অনুকরণ করে। নীচের নিবন্ধটি শুধু ভাল এবং অসুবিধাগুলি অন্বেষণ করার চেষ্টা করে।

সিন্থেটিক ডেটার প্রতিশ্রুতি কী এবং কখন এটি ব্যবহার করবেন?

সিনথেটিক ডেটা বাস্তব-বিশ্বের ঘটনা দ্বারা উত্পাদিত হওয়ার পরিবর্তে অ্যালগরিদমিকভাবে উৎপন্ন হয়। বাস্তব তথ্য, বাস্তব জগত থেকে সরাসরি পরিলক্ষিত হয়. এটি সর্বোত্তম অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে ব্যবহৃত হয়। যদিও বাস্তব তথ্য মূল্যবান, তবে এটি সাধারণত ব্যয়বহুল, সংগ্রহ করা সময়সাপেক্ষ এবং গোপনীয়তার সমস্যার কারণে অসম্ভাব্য। সিন্থেটিক ডেটা তাই বাস্তব ডেটার গৌণ/বিকল্প হয়ে ওঠে এবং সঠিক এবং বিকাশের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে উন্নত এআই মডেল. এই কৃত্রিমভাবে তৈরি করা তথ্য একটি বর্ধিত ডেটাসেট তৈরি করতে বাস্তব ডেটার সাথে ব্যবহার করা হয় যা বাস্তব ডেটার অন্তর্নিহিত ত্রুটিগুলির সাথে ধাঁধাঁযুক্ত নয়।

সিন্থেটিক ডেটা একটি নতুন উন্নত সিস্টেম পরীক্ষা করার জন্য সর্বোত্তম ব্যবহার করা হয় যেখানে প্রকৃত ডেটা অনুপলব্ধ বা পক্ষপাতদুষ্ট। সিন্থেটিক ডেটা বাস্তব ডেটার পরিপূরকও হতে পারে, যা ছোট, ভাগ করা যায় না, অব্যবহারযোগ্য এবং অস্থাবর।

সিন্থেটিক ডেটা কি এআই-এর ভবিষ্যতের জন্য অপরিহার্য এবং অপরিহার্য?

ডেটা বিজ্ঞান পেশাদাররা কৃত্রিম ডেটা বিকাশের জন্য এআই মডেলের সাথে তথ্য প্রবর্তন করে যা পণ্য প্রদর্শন এবং অভ্যন্তরীণ প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি জালিয়াতি সনাক্ত করতে এবং আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে বাজারের ওঠানামা এবং আচরণ অনুকরণ করতে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করতে পারে।

মেশিন লার্নিং মডেলের নির্ভুলতা এবং দক্ষতা বাড়াতেও সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করা হয়। বাস্তব বিশ্বের তথ্য বাস্তব বিশ্বে প্রণিধানযোগ্য বা ঘটতে পারে এমন ঘটনাগুলির সমস্ত সংমিশ্রণের জন্য অ্যাকাউন্ট করতে পারে না। সিন্থেটিক ডেটা প্রান্তের ক্ষেত্রে এবং বাস্তব জগতে এখনও ঘটেনি এমন ঘটনাগুলির জন্য অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

সিন্থেটিক ডেটার ঝুঁকি কি?

সিন্থেটিক ডেটার ঝুঁকি সিন্থেটিক ডেটার প্রধান সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল নিঃসন্দেহে খরচ-কার্যকারিতা এবং গোপনীয়তার উদ্বেগের অভাব। যাইহোক, এটি তার সীমাবদ্ধতা এবং ঝুঁকির সেট নিয়ে আসে।

প্রথমত, সিন্থেটিক ডেটার গুণমান প্রায়শই সেই মডেলের উপর নির্ভর করে যা এটি তৈরি এবং বিকাশে সহায়তা করে। অধিকন্তু, সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করার আগে, এটিকে মানব-টীকাযুক্ত, বাস্তব-বিশ্বের ডেটা মডেলের সাথে তুলনা করে এর ফলাফলের সত্যতা নিশ্চিত করার জন্য বিভিন্ন যাচাইকরণের পদক্ষেপ নিতে হবে।

সিন্থেটিক ডেটাও বিভ্রান্তিকর হতে পারে এবং গোপনীয়তার সমস্যা থেকে সম্পূর্ণরূপে অনাক্রম্য নয়। অতিরিক্তভাবে, সিন্থেটিক ডেটার জন্য কম গ্রহণকারী থাকতে পারে কারণ এটি জাল বা উপ-মান হিসাবে ধরা যেতে পারে।

অবশেষে, ব্যবহৃত পদ্ধতি সংক্রান্ত প্রশ্ন সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করুন এছাড়াও উঠতে পারে। ডেটা জেনারেশন কৌশলগুলির স্বচ্ছতা সম্পর্কিত সমস্যাগুলিরও উত্তর দেওয়া দরকার।

কেন সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করবেন?

পূর্ব-নির্ধারিত সময়সীমার মধ্যে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে গুণমান ডেটা অর্জন করা অনেক ব্যবসায়ের জন্য চ্যালেঞ্জিং। উপরন্তু, ম্যানুয়ালি ডেটা লেবেল করা একটি ধীর এবং ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া। এই কারণেই সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করা ব্যবসাগুলিকে এই চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে এবং দ্রুত বিশ্বাসযোগ্য মডেলগুলি বিকাশ করতে সহায়তা করতে পারে।

সিন্থেটিক ডেটা নির্ভরতা কমায় মূল তথ্য এবং এটি ক্যাপচার করার প্রয়োজনীয়তা সীমিত করে। এটি ডেটাসেট তৈরি করার একটি সহজ, সাশ্রয়ী এবং সময়-সাশ্রয়ী পদ্ধতি। বাস্তব-বিশ্বের ডেটার সাথে তুলনা করলে অনেক কম সময়ের মধ্যে প্রচুর পরিমাণে গুণমান ডেটা তৈরি করা যেতে পারে। এটি বিশেষ করে প্রান্ত ইভেন্টের উপর ভিত্তি করে ডেটা তৈরি করার জন্য উপযোগী - ঘটনা যা খুব কমই ঘটে। অতিরিক্তভাবে, সিন্থেটিক ডেটাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা এবং টীকা করা যেতে পারে কারণ এটি তৈরি করা হচ্ছে, ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য সময় কমিয়ে।

যখন গোপনীয়তা উদ্বেগ এবং ডেটা নিরাপত্তা প্রাথমিক উদ্বেগ হয়, সিন্থেটিক ডেটাসেট ঝুঁকি কমাতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বাস্তব-বিশ্বের ডেটা ব্যবহারযোগ্য বলে মনে করার জন্য বেনামে থাকা দরকার প্রশিক্ষণ তথ্য. এমনকি ডেটাসেট থেকে শনাক্তকারী অপসারণের মতো বেনামীকরণের সাথেও, অন্য একটি ভেরিয়েবলের পক্ষে সনাক্তকারী পরিবর্তনশীল হিসাবে কাজ করা এখনও সম্ভব। সৌভাগ্যবশত, এটি সিন্থেটিক ডেটার ক্ষেত্রে কখনই হয় না কারণ এটি কখনই একটি বাস্তব ব্যক্তি বা একটি বাস্তব ঘটনার উপর ভিত্তি করে ছিল না।

এমএল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য নির্ভরযোগ্য এআই ডেটা সংগ্রহ পরিষেবা।

বাস্তব ডেটার চেয়ে সিন্থেটিক ডেটার সুবিধা

সিন্থেটিক ডেটাসেটের প্রধান সুবিধা মূল ডেটাসেট হয়

  • সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে, মডেলের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী সীমাহীন পরিমাণ ডেটা তৈরি করা সম্ভব।
  • সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে, একটি মানসম্পন্ন ডেটাসেট তৈরি করা সম্ভব যা সংগ্রহ করা ঝুঁকিপূর্ণ এবং ব্যয়বহুল হতে পারে।
  • সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে, উচ্চ-মানের ডেটা অর্জন করা সম্ভব যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল এবং টীকা করা হয়।
  • ডেটা জেনারেশন এবং টীকা যেমন নয় সময় অপগিত হয় এমন এটা বাস্তব তথ্য সঙ্গে হিসাবে.

কেন সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করুন (সিন্থেটিক বনাম বাস্তব ডেটা)

প্রকৃত ডেটা সংগ্রহ করা বিপজ্জনক হতে পারে

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, বাস্তব ডেটা কখনও কখনও সংগ্রহ করা বিপজ্জনক হতে পারে। আপনি যদি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন গ্রহণ করেন, উদাহরণস্বরূপ, মডেলটি পরীক্ষা করার জন্য AI শুধুমাত্র বাস্তব-বিশ্বের ডেটার উপর নির্ভর করবে বলে আশা করা যায় না। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন চালনাকারী AI-কে ক্র্যাশ এড়ানোর জন্য মডেলটি পরীক্ষা করতে হবে, তবে ক্র্যাশের উপর আপনার হাত পাওয়া ঝুঁকিপূর্ণ, ব্যয়বহুল এবং অবিশ্বস্ত হতে পারে - সিমুলেশনগুলিকে পরীক্ষার জন্য একমাত্র বিকল্প তৈরি করে।

রিয়েল ডেটা বিরল ইভেন্টের উপর ভিত্তি করে হতে পারে

ঘটনাটির বিরলতার কারণে যদি প্রকৃত তথ্য সংগ্রহ করা কঠিন হয়, তাহলে সিন্থেটিক ডেটাই একমাত্র সমাধান। মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য বিরল ঘটনার উপর ভিত্তি করে ডেটা তৈরি করতে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে।

সিন্থেটিক ডেটা কাস্টমাইজ করা যায়

সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহারকারী দ্বারা কাস্টমাইজ এবং নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে। সিন্থেটিক ডেটা এজ কেস মিস না করে তা নিশ্চিত করতে, এটি বাস্তব ডেটার সাথে সম্পূরক হতে পারে। উপরন্তু, ইভেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি, বিতরণ, এবং বৈচিত্র্য ব্যবহারকারী দ্বারা নিয়ন্ত্রিত করা যেতে পারে।

সিন্থেটিক ডেটা স্বয়ংক্রিয় টীকা সহ আসে

বাস্তব ডেটার চেয়ে সিন্থেটিক ডেটা পছন্দ করার একটি কারণ হল এটি নিখুঁত টীকা দিয়ে আসে। ডেটা হাতে-টীকা করার পরিবর্তে, সিন্থেটিক ডেটা প্রতিটি বস্তুর জন্য স্বয়ংক্রিয় টীকা সহ আসে। আপনাকে ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য অতিরিক্ত অর্থ প্রদান করতে হবে না যা সিন্থেটিক ডেটাকে আরও ব্যয়-কার্যকর পছন্দ করে।

সিন্থেটিক ডেটা অ-দৃশ্যমান ডেটা টীকা করার অনুমতি দেয়

ভিজ্যুয়াল ডেটাতে এমন কিছু উপাদান রয়েছে যা মানুষ অন্তর্নিহিতভাবে ব্যাখ্যা করতে অক্ষম, এবং এর ফলে টীকা দিতে পারে। এটি সিন্থেটিক ডেটার দিকে শিল্পের ধাক্কার একটি প্রধান কারণ। উদাহরণস্বরূপ, ইনফ্রারেড চিত্র বা রাডার দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা অ্যাপ্লিকেশনগুলি শুধুমাত্র সিন্থেটিক ডেটা টীকাতে কাজ করতে পারে কারণ মানুষের চোখ চিত্রগুলি বুঝতে পারে না।

আপনি সিন্থেটিক ডেটা কোথায় প্রয়োগ করতে পারেন?

নতুন সরঞ্জাম এবং পণ্য প্রকাশের সাথে, সিন্থেটিক ডেটা এর বিকাশে একটি প্রধান ভূমিকা পালন করতে পারে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং মডেল।

এই মুহূর্তে, সিন্থেটিক ডেটা ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে - কম্পিউটার ভিশন এবং ট্যাবুলার ডেটা.

কম্পিউটার দৃষ্টি দিয়ে, এআই মডেলগুলি চিত্রগুলিতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে। কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশানে সজ্জিত ক্যামেরাগুলি ড্রোন, স্বয়ংচালিত এবং ওষুধের মতো অনেক শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে। ট্যাবুলার ডেটা গবেষকদের কাছ থেকে প্রচুর ট্র্যাকশন পাচ্ছে। সিন্থেটিক ডেটা স্বাস্থ্যের জন্য অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের দরজা খুলে দিচ্ছে যা গোপনীয়তা লঙ্ঘনের উদ্বেগের কারণে এতদিন সীমাবদ্ধ ছিল।

সিন্থেটিক ডেটা চ্যালেঞ্জ

সিন্থেটিক ডেটা চ্যালেঞ্জ

সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করার জন্য তিনটি প্রধান চ্যালেঞ্জ রয়েছে। তারা হল:

বাস্তবতা প্রতিফলিত করা উচিত

সিন্থেটিক ডেটা যথাসম্ভব নির্ভুলভাবে বাস্তবতা প্রতিফলিত করা উচিত। যাইহোক, এটি কখনও কখনও অসম্ভব সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করা যেটিতে ব্যক্তিগত তথ্যের উপাদান নেই। উল্টো দিকে, যদি সিন্থেটিক ডেটা বাস্তবতাকে প্রতিফলিত না করে, তবে এটি মডেল প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় নিদর্শনগুলি প্রদর্শন করতে সক্ষম হবে না। আপনার মডেলগুলিকে অবাস্তব ডেটাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া বিশ্বাসযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করে না।

পক্ষপাত বর্জিত হওয়া উচিত

বাস্তব ডেটার মতো, সিন্থেটিক ডেটাও ঐতিহাসিক পক্ষপাতের জন্য সংবেদনশীল হতে পারে। সিন্থেটিক ডেটা যদি সত্যিকারের ডেটা থেকে খুব নির্ভুলভাবে তৈরি করা হয় তবে পক্ষপাতিত্ব পুনরুত্পাদন করতে পারে। তথ্য বিজ্ঞানী সদ্য জেনারেট করা সিন্থেটিক ডেটা বাস্তবের আরও প্রতিনিধি তা নিশ্চিত করার জন্য এমএল মডেলগুলি তৈরি করার সময় পক্ষপাতের জন্য অ্যাকাউন্ট করতে হবে।

গোপনীয়তা উদ্বেগ থেকে মুক্ত হতে হবে

যদি বাস্তব-বিশ্বের ডেটা থেকে উত্পন্ন সিন্থেটিক ডেটা একে অপরের সাথে খুব মিল হয়, তবে এটিও একই গোপনীয়তার সমস্যা তৈরি করতে পারে। যখন বাস্তব-বিশ্বের ডেটা ব্যক্তিগত শনাক্তকারী ধারণ করে, তখন এটি দ্বারা উত্পন্ন সিন্থেটিক ডেটাও গোপনীয়তা প্রবিধানের অধীন হতে পারে।

চূড়ান্ত চিন্তা: সিন্থেটিক ডেটা নতুন সম্ভাবনা আনলক করে

আপনি যখন সিন্থেটিক ডেটা এবং বাস্তব-বিশ্বের ডেটা একে অপরের বিরুদ্ধে দাঁড় করেন, তখন সিন্থেটিক ডেটা তিনটি গণনায় খুব বেশি পিছিয়ে থাকে না- দ্রুত ডেটা সংগ্রহ, নমনীয়তা এবং মাপযোগ্যতা। প্যারামিটারগুলিকে টুইক করে, একটি নতুন ডেটাসেট তৈরি করা সম্ভব যা সংগ্রহ করা বিপজ্জনক হতে পারে বা বাস্তবে উপলব্ধ নাও হতে পারে।

সিন্থেটিক ডেটা পূর্বাভাস, বাজারের প্রবণতা অনুমান করতে এবং ভবিষ্যতের জন্য শক্তিশালী পরিকল্পনা তৈরি করতে সহায়তা করে। তাছাড়া, সিন্থেটিক ডেটা মডেলের সত্যতা, তাদের ভিত্তি এবং বিভিন্ন ফলাফল পরীক্ষা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

অবশেষে, সিন্থেটিক ডেটা বাস্তব ডেটা অর্জনের চেয়ে অনেক বেশি উদ্ভাবনী জিনিস করতে পারে। সিন্থেটিক ডেটার সাহায্যে, মডেলগুলিকে এমন পরিস্থিতিতে খাওয়ানো সম্ভব যা আমাদের ভবিষ্যতের একটি আভাস দেবে।

সামাজিক ভাগ