Synthetic data- ထုတ်လုပ်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ တိကျသော AI စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်း။

ပုံခရက်ဒစ်-
image ကိုအကြွေး
iStock

Synthetic data- ထုတ်လုပ်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ တိကျသော AI စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်း။

Synthetic data- ထုတ်လုပ်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ တိကျသော AI စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်း။

ခေါင်းစဉ်ခွဲ စာသား
တိကျသော ဉာဏ်ရည်တု (AI) မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အယ်ဂိုရီသမ်တစ်ခုမှ ဖန်တီးထားသော အတုအယောင်ဒေတာသည် အသုံးဝင်မှု တိုးမြင့်လာသည်ကို တွေ့ရသည်။
    • Author:
    • စာရေးသူနာမည်
      Quantumrun Foresight
    • မေလ 4, 2022

    ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

    ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှ လက်လီရောင်းချသည့်အထိ အပလီကေးရှင်းများပါရှိသော အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာဖြစ်သည့် Synthetic data သည် AI စနစ်များကို တီထွင်ပြီး အကောင်အထည်ဖော်သည့်ပုံစံကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေသည်။ ထိခိုက်လွယ်သော အချက်အလက်များကို အန္တရာယ်မပြုဘဲ ကွဲပြားပြီး ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးကာ privacy ကို ထိန်းသိမ်းကာ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပါသည်။ သို့သော်လည်း ၎င်းသည် လှည့်ဖြားသောမီဒီယာဖန်တီးရာတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အလွဲသုံးစားမှုများ၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့်ပတ်သက်သည့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ၊ ဂရုတစိုက်စီမံခန့်ခွဲရန်လိုအပ်သည့် အလုပ်သမားဈေးကွက်အတွင်း အပြောင်းအလဲများ အပြောင်းအလဲများကဲ့သို့သော စိန်ခေါ်မှုများကိုလည်း တင်ပြထားသည်။

    ပေါင်းစပ်ဒေတာဆက်စပ်

    ဆယ်စုနှစ်များစွာအတွင်း ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် တည်ရှိခဲ့သည်။ အက်တမ်မှ နဂါးငွေ့တန်းအထိ အရာအားလုံးကို သရုပ်ဖော်သည့် ပျံသန်းခြင်း simulators နှင့် ရူပဗေဒ simulations ကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာဂိမ်းများတွင် တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ယခုအခါ၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာ AI စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနေပါသည်။

    AI ၏ တိုးတက်မှုသည် အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် အတားအဆီးများစွာကို ဆက်လက်ကြုံတွေ့နေရသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြီးမားသောဒေတာအစုံများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသောရှာဖွေတွေ့ရှိချက်များကိုပေးပို့ရန်၊ ဘက်လိုက်မှုကင်းကင်းနှင့် ပိုမိုတင်းကျပ်သောဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများကိုလိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများကြားတွင်၊ ကွန်ပျူတာဖြင့် ဖန်တီးထားသော သရုပ်ဖော်မှုများ သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်များမှ ဖန်တီးထားသော မှတ်စုများ ဒေတာများသည် စစ်မှန်သောဒေတာအတွက် အစားထိုးတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာဟုသိကြသော ဤ AI မှဖန်တီးထားသောဒေတာသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် အမှန်တကယ်ကမ္ဘာကိုထင်ဟပ်စေသည့်ဒေတာကွဲပြားမှုကိုသေချာစေနိုင်သောကြောင့်၎င်းသည်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့်စိတ်စွန်းကွက်မှုများကိုဖယ်ရှားရန်အတွက်အရေးကြီးပါသည်။

    ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများသည် လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် AI စနစ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ကဏ္ဍအတွင်း ဥပမာအနေဖြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အတုအယောင် စောင့်ရှောက်မှုကုမ္ပဏီ Curai သည် ရောဂါရှာဖွေရေး အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ရန် ပေါင်းစပ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အမှုပေါင်း 400,000 ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ Caper ကဲ့သို့သော လက်လီရောင်းချသူများသည် ထုတ်ကုန်ရိုက်ချက်ငါးပုံအထိ ဓာတ်ပုံတစ်ထောင်၏ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် 3D သရုပ်ဖော်မှုများကို အသုံးပြုသည်။ 2021 ခုနှစ် ဇွန်လတွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့သော Gartner လေ့လာမှုတစ်ခုအရ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအများစုကို ဥပဒေပြုခြင်း၊ ကိန်းဂဏန်းစံနှုန်းများ၊ သရုပ်ဖော်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားနည်းလမ်းများဖြင့် 2030 ခုနှစ်တွင် အတုပြုလုပ်၍ ထုတ်လုပ်သွားမည်ဖြစ်သည်။

    အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

    သီးသန့်ဒေတာသည် လျှို့ဝှက်ရေးထိန်းသိမ်းမှုနှင့် ဒေတာချိုးဖောက်မှုများကို ကာကွယ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးရုံ သို့မဟုတ် ကော်ပိုရေးရှင်းတစ်ခုသည် AI-အခြေခံကင်ဆာရောဂါရှာဖွေရေးစနစ်အား လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် အရည်အသွေးမြင့်သော ပေါင်းစပ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာကို ပေးဆောင်နိုင်သည်—ဤစနစ်သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသည့်ဒေတာကို ဤစနစ်ကအနက်ပြန်ဆိုရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် စနစ်ကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲပြုစုရာတွင် အသုံးပြုရန် အရည်အသွေးပြည့် ဒေတာအတွဲများ ရှိပြီး ဆေးရုံကွန်ရက်သည် ထိခိုက်လွယ်သော လူနာဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေမည့် အန္တရာယ်ကို မလုပ်ဆောင်ပါ။ 

    Synthetic data သည် စမ်းသပ်ဒေတာဝယ်ယူသူများအား သမားရိုးကျဝန်ဆောင်မှုများထက် စျေးနှုန်းချိုသာစွာဖြင့် အချက်အလက်ရယူရန် ပိုမိုခွင့်ပြုနိုင်သည်။ AI Reverie ကို ပူးတွဲတည်ထောင်ခဲ့သူ Paul Walborsky ၏ အဆိုအရ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုမှ 6$ ကုန်ကျသော ပုံတစ်ပုံကို ခြောက်ဆင့်ဖြင့် အတုပြုလုပ်၍ ဖန်တီးထုတ်လုပ်နိုင်သည်ဟု ပထမဆုံးသော ပေါင်းစပ်ဖန်တီးထားသော ဒေတာလုပ်ငန်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည့် AI Reverie ကို တည်ထောင်ခဲ့သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် လက်ရှိကမ္ဘာပေါ်ရှိ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ဒေတာအသစ်များကို ပေါင်းထည့်သည့် တိုးချဲ့ဒေတာအတွက် လမ်းခင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။ Developer များသည် ပုံဟောင်းကို လှည့်ခြင်း သို့မဟုတ် တောက်ပစေပြီး အသစ်တစ်ခု ပြုလုပ်နိုင်သည်။ 

    နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများနှင့် အစိုးရကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင်ရှိနေသည့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များသည် ပို၍ပို၍တရားဝင်ပြီး ရှုပ်ထွေးလာပြီး ပရိုဂရမ်များနှင့် ပလက်ဖောင်းအသစ်များဖန်တီးရန် လက်တွေ့ကမ္ဘာမှအချက်အလက်များကို အသုံးပြုရန် ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။ Synthetic data သည် အလွန်ထိခိုက်လွယ်သောဒေတာကို အစားထိုးရန်အတွက် developer များအား ဖြေရှင်းနည်းတစ်ခု ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

    ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏သက်ရောက်မှုများ 

    ပေါင်းစပ်အချက်အလက်များ၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်-

    • များပြားလှသောစက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် စည်းကမ်းနယ်ပယ်များတွင် လုပ်ငန်းစဉ်များကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အတိုင်းအတာနှင့် ကွဲပြားမှုအရ AI စနစ်အသစ်များ၏ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာကာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနှင့် ဘဏ္ဍာရေးကဲ့သို့သော ကဏ္ဍများတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
    • အဖွဲ့အစည်းများသည် သတင်းအချက်အလက်များကို ပိုမိုပွင့်လင်းမြင်သာစွာမျှဝေနိုင်စေရန်နှင့် အဖွဲ့များအား ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ပြီး ပိုမိုထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေကာ ပိုမိုညီညွတ်သောအလုပ်ပတ်ဝန်းကျင်ကိုဖြစ်ပေါ်စေပြီး ရှုပ်ထွေးသောပရောဂျက်များကို လွယ်ကူစွာဖြေရှင်းနိုင်စေပါသည်။
    • ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် ဒေတာကျွမ်းကျင်သူများသည် ၎င်းတို့၏လက်တော့ပ်များပေါ်တွင် ကြီးမားသောဒြပ်ပစ္စည်းအစုံလိုက်များကို အီးမေးလ်ပို့နိုင်ခြင်း၊ သို့မဟုတ် အရေးကြီးသောဒေတာများ ပျောက်ကွယ်သွားခြင်းမရှိဘဲ အန္တရာယ်ကင်းကြောင်း သိရှိခြင်းဖြင့် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် လုံခြုံသောအလုပ်အခြေအနေများကို ရရှိစေပါသည်။
    • စစ်မှန်သောဒေတာကို မကြာခဏဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် သို့မဟုတ် မျှဝေရန်မလိုအပ်တော့သည့်အတွက် ဒေတာဘေ့စ်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှု အကြိမ်ရေ လျှော့ချလိုက်ခြင်းကြောင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် ပိုမိုလုံခြုံသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
    • အစိုးရများသည် AI စနစ်များ၏ လုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အဟန့်အတားဖြစ်စေမည်ကို စိုးရိမ်ခြင်းမရှိဘဲ ပိုမိုတင်းကျပ်သော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုဥပဒေအား အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပိုမိုလွတ်လပ်စွာ ရရှိကြပြီး ပိုမိုထိန်းချုပ်ပြီး ဒေတာအသုံးပြုမှု အခင်းအကျင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
    • နက်ရှိုင်းသောအတုအယောင်များ သို့မဟုတ် အခြားသော ခြယ်လှယ်သောမီဒီယာများဖန်တီးရာတွင် ဓာတုဒေတာကို သိက္ခာမဲ့အသုံးပြုရန် အလားအလာများစေပြီး၊ သတင်းမှားများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြောင်းအရာအပေါ် ယုံကြည်မှုကို ဆုတ်ယုတ်စေပါသည်။
    • ပေါင်းစပ်ဒေတာအပေါ် မှီခိုအားထားမှု တိုးလာခြင်းဖြင့် လုပ်သားစျေးကွက် ဒိုင်နနမစ် အပြောင်းအလဲသည် ဒေတာစုဆောင်းမှု အခန်းကဏ္ဍများ လိုအပ်မှုကို လျှော့ချနိုင်ကာ အချို့သော ကဏ္ဍများတွင် အလုပ်အကိုင် ရွှေ့ပြောင်းမှုများ ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
    • ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်သော တိုးမြှင့်တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ၏ အလားအလာရှိသော သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့် ဆက်စပ်နေသော သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

    စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

    • Synthetic Data မှ အခြားမည်သည့်စက်မှုလုပ်ငန်းများမှ အကျိုးရှိနိုင်သနည်း။
    • ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဘယ်လိုဖန်တီး၊ အသုံးပြုပြီး အသုံးချမလဲဆိုတာနဲ့ ပတ်သက်ပြီး အစိုးရအနေနဲ့ ဘယ်လိုစည်းမျဉ်းတွေကို အကောင်အထည်ဖော်သင့်လဲ။ 

    ဝိပဿနာကိုးကား

    ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက် အောက်ပါလူကြိုက်များပြီး အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာလင့်ခ်များကို ကိုးကားထားပါသည်။