ScienceProg - Shaip

Machine Learning အတွက် Synthetic Data ကို ဘာကြောင့် လိုအပ်တာလဲ။

ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ထိရောက်သောစက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖန်တီးရန်အတွက် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်ကြောင်း သင်သိပါသလား။ ဘာကြောင့်လဲ သိချင်လား။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏အရေးကြီးပုံကို Vatsal Ghiya CEO နှင့် Shaip ၏တွဲဖက်တည်ထောင်သူမှရေးသားထားသောဤဧည့်သည်အင်္ဂါရပ်ကိုဖတ်ပါ။

ဆောင်းပါးမှ အဓိက ယူဆောင်သွားသည်မှာ

  • ချိုးဖောက်မှုဒဏ်ငွေများနှင့် ပြစ်ဒဏ်များမပါဘဲ ဒေတာစုဆောင်းအသုံးပြုရန် ရုန်းကန်နေရပါသလား။ ဒါဆိုရင်တော့ synthetic data ထဲမှာ မင်းရဲ့အဖြေကို သေချာပေါက် ရှာတွေ့မှာပါ။ Synthetic data သည် အစားထိုးဒေတာအဖြစ် computer algorithms မှထုတ်ပေးသော မှတ်သားထားသောအချက်အလက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖြင့်ဖန်တီးထားသောဒေတာဟုရိုးရိုးပင်ခေါ်ဆိုနိုင်ပါသည်။ နှင့် 2030 တွင် AI တွင်အသုံးပြုသော data အများစုကို အစီရင်ခံစာတစ်ခုအရအတုထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
  • အစစ်အမှန်နှင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာအကြား အဓိကကွာခြားချက်တစ်ခုရှိသည်။ အစစ်အမှန်ဒေတာတွင် သုတေသီများ မထုတ်ဖော်လိုသော အချက်အလက်များပါရှိပြီး ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် စိုးရိမ်စရာမဟုတ်ပါ။ ထို့အပြင် အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အရေးကြီးပါသည်။
  • ထို့အပြင် ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို မော်တော်ယာဥ်၊ စက်ရုပ်၊ ငွေကြေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် အခြားလုပ်ငန်းအများအပြားတွင် အသုံးချနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အစစ်အမှန်ဒေတာအစား ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်လုပ်ရန် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။

ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:

https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/

လူမှုဝေမျှမယ်

ယနေ့သင်၏ AI သင်တန်းအချက်အလက်လိုအပ်ချက်ကိုဆွေးနွေးကြပါစို့။