Synthetic Data များ

Synthetic Data၊ ၎င်း၏အသုံးပြုမှု၊ အန္တရာယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးဝင်သောလမ်းညွှန်

နည်းပညာတွေ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ ML မော်ဒယ်တွေမှာ အသုံးပြုတဲ့ ဒေတာ ပြတ်လပ်မှုတွေ ရှိလာခဲ့ပါတယ်။ ဤကွက်လပ်ကိုဖြည့်ရန် ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာ/အတုဒေတာကို ထုတ်ပေးသည် သို့မဟုတ် အတုလုပ်ထားသည်။ အခြေခံဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် အလွန်ယုံကြည်စိတ်ချရသော်လည်း မကြာခဏ ငွေကုန်ကြေးကျများပြီး အချိန်ကုန်သောကြောင့် တိကျမှုနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာအတွေ့အကြုံများကို တုပနိုင်သည့် အတုယူနိုင်သော အချက်အလက်များအတွက် တောင်းဆိုမှု တိုးပွားလာပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးသည် ကောင်းကျိုးဆိုးကျိုးများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် ကြိုးစားပါသည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ကတိကဘာလဲ၊ ၎င်းကိုဘယ်အချိန်မှာအသုံးပြုမလဲ။

Synthetic data များ လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်များမှ ထုတ်လုပ်မည့်အစား အယ်လ်ဂိုရီသမ်နည်းဖြင့် ထုတ်ပေးပါသည်။ အချက်အလက်အစစ်အမှန်ကို လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုသည်။ အကောင်းဆုံး ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာအစစ်အမှန်သည် အဖိုးတန်သော်လည်း အများအားဖြင့် ဈေးကြီးသည်၊ စုဆောင်းရန် အချိန်ကုန်ကာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာပြဿနာများကြောင့် မဖြစ်နိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့် Synthetic data သည် အစစ်အမှန်ဒေတာအတွက် သာမည/အခြားရွေးချယ်စရာဖြစ်လာပြီး တိကျမှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်များ။ ဤ အတုအယောင် data တွေကိုထုတ်ပေးတယ်။ အစစ်အမှန်ဒေတာ၏ မွေးရာပါ ချို့ယွင်းချက်များနှင့် ပဟေဠိမဖြစ်ဘဲ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် ဒေတာအစစ်အမှန်နှင့် အတူ အသုံးပြုပါသည်။

အစစ်အမှန်ဒေတာကို မရရှိနိုင် သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုမရှိသော အသစ်တီထွင်ထားသော စနစ်တစ်ခုကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အကောင်းဆုံးအသုံးပြုပါသည်။ Synthetic data သည် သေးငယ်သည်၊ မျှဝေ၍မရသော၊ အသုံးမပြုနိုင်သော၊ နှင့် မရွှေ့မပြောင်းနိုင်သော တကယ့်ဒေတာများကိုလည်း ဖြည့်စွက်နိုင်သည်။

AI ၏အနာဂတ်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသလား။

ဒေတာကိုသိပ္ပံ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ထုတ်ကုန်သရုပ်ပြမှုများနှင့် အတွင်းပိုင်းပုံတူပုံစံပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို တီထွင်ရန်အတွက် AI မော်ဒယ်သို့ သတင်းအချက်အလက်ကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် လိမ်လည်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် စျေးကွက်အတက်အကျများနှင့် အပြုအမူများကို အတုယူရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက်လည်း ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော သို့မဟုတ် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အဖြစ်အပျက်များတွင် ပေါင်းစပ်မှုအားလုံးကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်၍မရပါ။ ပေါင်းစပ်ဖြစ်ရပ်များနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် မဖြစ်သေးသော ဖြစ်ရပ်များအတွက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုဖန်တီးရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

Synthetic Data တွေရဲ့ အန္တရာယ်တွေက ဘာတွေလဲ။

Synthetic Data ၏အန္တရာယ်များ ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများမရှိခြင်းမှာ သံသယဖြစ်ဖွယ်မရှိပါ။ သို့ရာတွင်၊ ၎င်းသည် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် အန္တရာယ်များနှင့်အတူ လာပါသည်။

ပထမအချက်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အရည်အသွေးသည် ၎င်းကို ဖန်တီးဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော မော်ဒယ်အပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးမပြုမီ၊ ၎င်းသည် လူသား၏အမှတ်အသားပြုထားသော၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာမော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ၎င်း၏ရလဒ်များမှန်ကန်ကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အမျိုးမျိုးသော အတည်ပြုအဆင့်များကို လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။

Synthetic data များသည်လည်း လှည့်စားနိုင်ပြီး ကိုယ်ရေးကိုယ်တာပြဿနာများအတွက် လုံးလုံးလျားလျား ခုခံနိုင်စွမ်းမရှိပါ။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းကို အတု သို့မဟုတ် စံနှုန်းခွဲအဖြစ် ယူဆနိုင်သောကြောင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို ရယူသူ နည်းပါးသွားနိုင်သည်။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့ အသုံးပြုတဲ့ နည်းလမ်းတွေနဲ့ ပတ်သတ်ပြီး မေးခွန်းတွေ ထုတ်ခဲ့ပါတယ်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာဖန်တီးပါ။ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဒေတာထုတ်လုပ်ရေးနည်းပညာများ၏ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့်ပတ်သက်သည့် ပြဿနာများကိုလည်း ဖြေကြားရန် လိုအပ်ပါသည်။

Synthetic Data ကို ဘာကြောင့် သုံးတာလဲ။

ကြိုတင်သတ်မှတ်အချိန်ဘောင်အတွင်း မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် အရည်အသွေးဒေတာ အများအပြားကို ရယူခြင်းသည် လုပ်ငန်းများစွာအတွက် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာကို ကိုယ်တိုင်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည် နှေးကွေးပြီး စျေးကြီးသော လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်ပေးခြင်းသည် လုပ်ငန်းများကို ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားနိုင်ပြီး ယုံကြည်ရလောက်သော မော်ဒယ်များကို အမြန်ဖန်တီးနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။

Synthetic data များပေါ်တွင် မှီခိုမှုကို လျော့နည်းစေသည်။ မူရင်းဒေတာ ဖမ်းယူရန် လိုအပ်မှုကို ကန့်သတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရာတွင် လွယ်ကူ၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး အချိန်ကုန်သက်သာသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အရည်အသွေးပြည့်ဒေတာ အများအပြားကို လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အချိန်တိုအတွင်း တီထွင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အစွန်းထွက်ဖြစ်ရပ်များ- ဖြစ်ပေါ်ခဲသောဖြစ်ရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေတာထုတ်ပေးရန်အတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်နေသောကြောင့် အလိုအလျောက်တံဆိပ်ကပ်နိုင်ပြီး မှတ်သားထားနိုင်ပြီး ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် အချိန်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများနှင့် ဒေတာလုံခြုံရေးသည် အဓိကစိုးရိမ်မှုများဖြစ်သည့်အခါ၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲများ အန္တရာယ်များကို လျှော့ချရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ အဖြစ်အသုံးပြုနိုင်သည်ဟု ယူဆနိုင်ရန် Real-world data ကို အမည်ဝှက်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ. ဒေတာအတွဲမှ identifiers များကို ဖယ်ရှားခြင်းကဲ့သို့သော အမည်ဝှက်ခြင်းမပြုသည့်တိုင်၊ အခြားသော variable သည် ခွဲခြားသတ်မှတ်သည့် variable တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ရန် ဖြစ်နိုင်သေးသည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ၎င်းသည် တကယ့်လူတစ်ဦး သို့မဟုတ် တကယ့်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံထားခြင်းမဟုတ်သောကြောင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် မည်သည့်အခါမျှ ဖြစ်မလာပါ။

ML Models များကိုလေ့ကျင့်ရန် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ။

အစစ်အမှန်ဒေတာထက် Synthetic Data ၏ အားသာချက်များ

Synthetic datasets ၏ အဓိက အားသာချက်များ မှာ ပါ သည် မူရင်းဒေတာအတွဲများ များမှာ

  • ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့်၊ မော်ဒယ်လိုအပ်ချက်အရ အကန့်အသတ်မရှိ ဒေတာပမာဏကို ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
  • ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့်၊ စုဆောင်းရန် အန္တရာယ်များပြီး စျေးကြီးနိုင်သော အရည်အသွေးရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်သည်။
  • Synthetic Data ဖြင့် အလိုအလျောက်တံဆိပ်တပ်ပြီး အမှတ်အသားပြုထားသည့် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို ရယူနိုင်သည်။
  • ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်းများကဲ့သို့မဟုတ်ပေ။ အချိန်ကုန်စေသော အချက်အလက်အစစ်အမှန်အတိုင်းပါပဲ။

ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဘာကြောင့် သုံးရတာလဲ (ဓာတုနဲ့ အစစ်အမှန်ဒေတာ)

ဒေတာအစစ်အမှန်ကို ရယူရန် အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။

အရေးကြီးဆုံးမှာ၊ အစစ်အမှန်ဒေတာသည် တစ်ခါတစ်ရံ ရယူရန် အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို ယူပါက၊ AI သည် မော်ဒယ်ကိုစမ်းသပ်ရန် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာအပေါ်တွင်သာ အားကိုးနေမည်မဟုတ်ပေ။ AI သည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်ကို မောင်းနှင်သည့် မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်ရန် လိုအပ်သော်လည်း ယာဉ်တိုက်မှုများကို သင့်လက်ထဲတွင် ထားရှိခြင်းသည် အန္တရာယ်ရှိသော၊ စျေးကြီးပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဖြစ်နိုင်သည် - Simulations များကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် တစ်ခုတည်းသော ရွေးချယ်မှုအဖြစ် ပြုလုပ်ထားသည်။

အစစ်အမှန်ဒေတာသည် ရှားပါးဖြစ်ရပ်များအပေါ် အခြေခံထားနိုင်သည်။

ဖြစ်ရပ်၏ရှားပါးမှုကြောင့် အစစ်အမှန်ဒေတာသည် ရယူရန်ခက်ခဲပါက၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် တစ်ခုတည်းသောဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန် ရှားပါးသောဖြစ်ရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

Synthetic Data များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုသူက စိတ်ကြိုက်ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ Synthetic data သည် edge case များကို လက်လွတ်မခံကြောင်း သေချာစေရန်၊ ၎င်းကို real data ဖြင့် ဖြည့်စွက်နိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ပွဲအကြိမ်ရေ၊ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ကွဲပြားမှုကို အသုံးပြုသူက ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။

Synthetic data သည် အလိုအလျောက်မှတ်စာပါရှိလာသည်။

အစစ်အမှန်ဒေတာထက် ပေါင်းစပ်ထားသောဒေတာကို ပိုမိုနှစ်သက်ရသည့်အကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ ၎င်းတွင် ပြည့်စုံသောမှတ်ချက်များပါရှိသည်။ ဒေတာကို လက်ဖြင့်မှတ်ရန်အစား၊ အရာဝတ္ထုတစ်ခုစီအတွက် အလိုအလျောက် မှတ်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်အချက်အလက်များပါရှိသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည့် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် အပိုပေးဆောင်ရန် မလိုအပ်ပါ။

Synthetic data သည် မမြင်နိုင်သော ဒေတာမှတ်စုကို ခွင့်ပြုသည်။

လူသားများသည် မွေးရာပါ ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်စွမ်းမရှိသော အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များတွင် အချို့သော အစိတ်အပိုင်းများပါရှိပြီး ယင်းကြောင့် မှတ်သားထားခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဓာတုဒေတာဆီသို့ စက်မှုလုပ်ငန်းမှ တွန်းအားပေးသည့် အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အနီအောက်ရောင်ခြည် ပုံရိပ် သို့မဟုတ် ရေဒါရူပါရုံကို အခြေခံ၍ ဖန်တီးထားသော အပလီကေးရှင်းများသည် လူ့မျက်လုံးမှ ပုံရိပ်ကို နားမလည်နိုင်သောကြောင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာမှတ်စုတွင်သာ အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာကို မည်သည့်နေရာတွင် အသုံးချနိုင်သနည်း။

ကိရိယာများနှင့် ထုတ်ကုန်အသစ်များ ထွက်လာခြင်းနှင့်အတူ၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ။

ယခုအချိန်တွင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးချနေပါသည်။ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် ဇယားဒေတာ.

ကွန်ပျူတာအမြင်ဖြင့် AI မော်ဒယ်များသည် ပုံများတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ ဒရုန်းများ၊ မော်တော်ယာဥ် နှင့် ဆေးဝါးစသည့် လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုနေကြသည့် ကင်မရာများကို ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများ တပ်ဆင်ထားသည်။ Tabular data သည် သုတေသီများထံမှ ဆွဲဆောင်မှုများစွာကို ရရှိနေသည်။ Synthetic data သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ချိုးဖောက်မှုဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကြောင့် ယခုအချိန်အထိ ကန့်သတ်ခံထားရသည့် ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို တီထွင်ရန်အတွက် တံခါးများဖွင့်ထားသည်။

Synthetic Data စိန်ခေါ်မှုများ

Synthetic Data စိန်ခေါ်မှုများ

Synthetic Data ကိုအသုံးပြုရာတွင် အဓိကစိန်ခေါ်မှု သုံးခုရှိပါသည်။ သူတို့က:

အဖြစ်မှန်ကို ထင်ဟပ်သင့်သည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အဖြစ်မှန်ကို တတ်နိုင်သမျှ တိကျစွာ ထင်ဟပ်သင့်သည်။ သို့သော် တစ်ခါတစ်ရံတွင် မဖြစ်နိုင်ပေ။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ပါ။ ၎င်းတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက် အစိတ်အပိုင်းများ မပါဝင်ပါ။ လှန်သည့်ဘက်တွင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အဖြစ်မှန်ကို ထင်ဟပ်ခြင်းမရှိပါက၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် လိုအပ်သောပုံစံများကို ပြသနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ လက်တွေ့မကျသော အချက်အလက်များကို သင့်မော်ဒယ်လ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ယုံကြည်ရလောက်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မဖြစ်ပေါ်စေပါ။

ဘက်လိုက်မှုကင်းရမယ်။

အစစ်အမှန်ဒေတာကဲ့သို့ပင်၊ ပေါင်းစပ်ထားသောအချက်အလက်များသည်လည်း သမိုင်းဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုကို ခံရနိုင်ချေရှိသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အစစ်အမှန်ဒေတာမှ အလွန်တိကျစွာထုတ်ပေးပါက ဘက်လိုက်မှုမျိုးပွားနိုင်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ အသစ်ထုတ်လုပ်လိုက်သော ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အဖြစ်မှန်ကို ပိုမိုကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေရန် ML မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရာတွင် ဘက်လိုက်မှုများအတွက် ထည့်သွင်းတွက်ချက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများ ကင်းဝေးနေသင့်သည်။

လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာမှထုတ်ပေးသော ပေါင်းစပ်အချက်အလက်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခုဆင်တူလွန်းပါက၊ ၎င်းသည်လည်း တူညီသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာပြဿနာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလတ်များပါရှိသောအခါ၊ ၎င်းမှထုတ်ပေးသော ပေါင်းစပ်ဒေတာများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ ဖြစ်နိုင်ပါသည်။

နောက်ဆုံးအတွေးများ- ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို လော့ခ်ဖွင့်ပေးသည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ယှဉ်လိုက်သောအခါ၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သောဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှု စသည့်အချက်သုံးချက်အတွက် နောက်ကျကျန်နေမည်မဟုတ်ပေ။ ကန့်သတ်ချက်များကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့်၊ စုဆောင်းရန် အန္တရာယ်ရှိနိုင် သို့မဟုတ် လက်တွေ့တွင် မရရှိနိုင်သည့် ဒေတာအတွဲအသစ်ကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

Synthetic data သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း၊ စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများကို မျှော်မှန်းခြင်းနှင့် အနာဂတ်အတွက် ခိုင်မာသော အစီအစဉ်များကို ရေးဆွဲရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ထိုမှတပါး၊ မော်ဒယ်များ၏ မှန်ကန်မှု၊ ၎င်းတို့၏ ပရဝုဏ်နှင့် အမျိုးမျိုးသော ရလဒ်များကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် စစ်မှန်သောဒေတာရရှိရန်ထက် ပိုမိုဆန်းသစ်သောအရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏အနာဂတ်ကို တစေ့တစောင်းပေးမည့် မော်ဒယ်များကို ကျွေးမွေးနိုင်သည်။

လူမှုဝေမျှမယ်