Is é an adage of data is déanaí ná an ola nua fíor, agus díreach cosúil le do bhreosla rialta, tá sé ag éirí deacair teacht air.
Ach, sonraí an domhain fíor spreagann sé tionscnaimh mheaisínfhoghlama agus AI aon eagraíochta. Mar sin féin, is dúshlán é sonraí oiliúna ardchaighdeáin a fháil dá dtionscadail. Is é an fáth nach féidir ach le cúpla cuideachta rochtain a fháil ar shruth sonraí fad is a dhéanann an chuid eile a gcuid féin. Agus tá na sonraí oiliúna féin-déanta seo ar a dtugtar sonraí sintéiseacha éifeachtach, saor, agus ar fáil.
Ach cad é go díreach sonraí sintéiseacha? Conas is féidir le gnólacht na sonraí seo a ghiniúint, na dúshláin a shárú agus a buntáistí a ghiaráil?
Cad is Sonraí Sintéiseacha ann?
Is éard atá i sonraí sintéiseacha ná sonraí ríomhghinte atá ag éirí go tapa mar mhalairt ar shonraí ón bhfíorshaol. In ionad a bheith bailithe ó dhoiciméadú an domhain fíor, gineann halgartaim ríomhaireachta sonraí sintéiseacha.
Tá sonraí sintéiseacha go saorga ginte trí halgartaim nó insamhaltaí ríomhaire a léiríonn go staitistiúil nó go matamaiticiúil sonraí ón bhfíorshaol.
Tá na hairíonna réamh-mheasta céanna ag sonraí sintéiseacha, de réir taighde, agus atá ag sonraí iarbhír. Gintear é trí shamhaltú a dhéanamh ar phatrúin agus ar airíonna staitistiúla sonraí an fhíorshaoil.
Treochtaí Tionscail?
De réir Gartner taighde, d’fhéadfadh sonraí sintéiseacha a bheith níos fearr chun críocha oiliúna AI. Táthar ag moladh go bhféadfadh sonraí sintéiseacha a bheith níos tairbhí uaireanta ná fíorshonraí a bhailítear ó imeachtaí, daoine nó réada iarbhír. Is é an éifeachtúlacht sonraí sintéiseacha seo an fáth foghlaim domhain Tá níos mó úsáide á baint ag forbróirí líonraí néaracha as chun samhlacha AI ardleibhéil a fhorbairt.
Thuar tuarascáil ar shonraí sintéiseacha faoi 2030, gur úsáideadh an chuid is mó de na sonraí samhail foghlama meaisín sonraí sintéiseacha a ghinfí trí ionsamhlúcháin ríomhaireachta, algartaim, samhlacha staidrimh agus eile a bheadh i gcríocha oiliúna. Is ionann sonraí sintéiseacha agus níos lú ná 1% de shonraí an mhargaidh faoi láthair, áfach 2024 meastar go gcuirfidh sé níos mó ná 60% de na sonraí go léir a ghintear.
Cén Fáth a Úsáid Sonraí Sintéiseacha?
De réir mar a bhíonn ardfheidhmchláir AI á bhforbairt, bíonn deacrachtaí ag cuideachtaí méideanna móra tacair sonraí cáilíochta a fháil chun samhlacha ML a thraenáil. Mar sin féin, tá sonraí sintéiseacha ag cabhrú le heolaithe sonraí agus le forbróirí dul i ngleic leis na dúshláin seo agus samhlacha ML an-inchreidte a fhorbairt.
Ach cén fáth úsáid a bhaint as sonraí sintéiseacha?
An t-am is gá chun sonraí sintéiseacha a ghiniúint i bhfad níos lú ná sonraí a fháil ó fhíor-imeachtaí nó ó réada. Is féidir le cuideachtaí sonraí sintéiseacha a fháil agus tacar sonraí saincheaptha a fhorbairt dá dtionscadal níos gasta ná tacair shonraí spleácha ón bhfíorshaol. Mar sin, laistigh de thréimhse gonta, is féidir le cuideachtaí a lámha a fháil ar shonraí cáilíochta anótáilte agus lipéadaithe.
Mar shampla, is dócha go dteastaíonn sonraí uait maidir le himeachtaí nach dtarlaíonn go hannamh nó iad siúd nach bhfuil ach fíorbheagán sonraí acu. Sa chás sin, is féidir sonraí sintéiseacha a ghiniúint bunaithe ar shamplaí sonraí ón bhfíorshaol, go háirithe nuair a bhíonn gá le sonraí le haghaidh cásanna imeallacha. Buntáiste eile a bhaineann le sonraí sintéiseacha a úsáid is ea go gcuireann sé deireadh le buarthaí príobháideachais toisc nach bhfuil na sonraí bunaithe ar aon duine nó imeacht atá ann cheana féin.
Sonraí Méadaithe agus Gan Ainm i gcoinne Sintéiseacha
Níor cheart sonraí sintéiseacha a mheascadh suas le sonraí méadaithe. Méadú sonraí is teicníc é a úsáideann forbróirí chun sraith nua sonraí a chur le tacar sonraí atá ann cheana féin. Mar shampla, d’fhéadfaidís íomhá a ghealú, barraíocht a dhéanamh nó rothlú.
Sonraí gan ainm baintear gach faisnéis aitheantóra phearsanta de réir bheartais agus chaighdeáin an rialtais. Dá bhrí sin, tá sé ríthábhachtach sonraí gan ainm agus samhlacha airgeadais nó cúram sláinte á bhforbairt.
Cé nach mbreathnaítear ar shonraí anaithnidithe nó méadaithe mar chuid de sonraí sintéiseacha. Ach is féidir le forbróirí sonraí sintéiseacha a dhéanamh. Tríd an dá theicníc seo a chomhcheangal, mar shampla dhá íomhá gluaisteáin a chumasc, is féidir leat íomhá sintéiseach iomlán nua de charr a fhorbairt.
Cineálacha Sonraí Sintéiseacha
Úsáideann forbróirí sonraí sintéiseacha toisc go gceadaíonn sé dóibh úsáid a bhaint as sonraí ardcháilíochta a chumhdaíonn faisnéis phearsanta rúnda agus ag an am céanna cáilíochtaí staitistiúla sonraí an domhain fíor a choinneáil. Go ginearálta bíonn sonraí sintéiseacha i dtrí chatagóir mhóra:
Go hiomlán sintéiseach
Níl aon fhaisnéis ann ó na sonraí bunaidh. Ina áit sin, úsáideann clár ríomhaireachta a ghineann sonraí paraiméadair áirithe ó na sonraí bunaidh, amhail dlús gné. Ansin, ag baint úsáide as tréith den sórt sin sa saol fíor, gineann sé go randamach dlús gné measta bunaithe ar mhodhanna giniúna, a áirithíonn príobháideacht sonraí iomlán ar chostas iarbhír sonraí.
Go Páirteach Sintéiseach
Cuirtear sonraí ón bhfíorshaol in ionad luachanna sonracha áirithe de shonraí sintéiseacha. Ina theannta sin, cuirtear sonraí atá sintéiseach i bpáirt in ionad bearnaí áirithe sna sonraí bunaidh, agus úsáideann eolaithe sonraí modheolaíochtaí atá bunaithe ar shamhlacha chun na sonraí sin a ghiniúint.
Hibrid
Comhcheanglaíonn sé sonraí fíordhomhanda agus sonraí sintéiseacha araon. Roghnaíonn an cineál seo sonraí taifid randamacha ón mbunachar sonraí agus cuirtear taifid shintéiseacha ina n-ionad. Soláthraíonn sé na buntáistí a bhaineann le sonraí sintéiseacha agus páirteacha sintéiseacha trí phríobháideacht sonraí a chomhcheangal le fóntais.
Úsáid Cásanna le haghaidh Sonraí Sintéiseacha?
Cé a ghintear trí algartam ríomhaire, léiríonn sonraí sintéiseacha sonraí fíor go cruinn agus go hiontaofa. Thairis sin, tá go leor cásanna úsáide ann do shonraí sintéiseacha. Mar sin féin, braitear go géar é a úsáid mar ionadach ar shonraí íogaire, go háirithe i dtimpeallachtaí neamhtháirgthe le haghaidh oiliúna, tástála agus anailíse. Seo cuid de na cásanna úsáide is fearr de shonraí sintéiseacha:
Oiliúint
Braitheann an fhéidearthacht go mbeadh samhail ML cruinn agus iontaofa ar na sonraí a bhfuil sé á oiliúint. Agus, forbróirí ag brath ar shonraí sintéiseacha nuair fíor-domhan sonraí oiliúna is deacair teacht leis. Ós rud é go n-ardaíonn sonraí sintéiseacha luach sonraí an domhain fíor agus go mbaintear neamh-shamplaí (teagmhais nó patrúin annamha), cuidíonn sé le héifeachtúlacht samhlacha AI a mhéadú.
Tástáil
Nuair a bhíonn tástáil sonraí-tiomáinte ríthábhachtach maidir le forbairt agus rathúlacht na samhla ML, ní mór sonraí sintéiseacha a úsáid. Is é an chúis atá leis ná sonraí sintéiseacha a bheith i bhfad níos éasca le húsáid agus níos tapúla le fáil ná sonraí atá bunaithe ar rialacha. Tá sé inscálaithe, iontaofa agus solúbtha freisin.
Anailís
Tá sonraí sintéiseacha saor ó chlaonadh atá i láthair go hiondúil i sonraí an fhíorshaoil. Déanann sé sonraí sintéiseacha mar thacar sonraí a oireann go mór do mhúnlaí AI d’imeachtaí neamhchoitianta a dhéanann tástáil struis. Déanann sé anailís freisin ar iompar na samhla sonraí is féidir.
Buntáistí a bhaineann le Sonraí Sintéiseacha
Bíonn eolaithe sonraí i gcónaí ag lorg sonraí ardchaighdeáin atá iontaofa, cothromaithe, saor ó chlaonadh agus a léiríonn patrúin inaitheanta. I measc cuid de na buntáistí a bhaineann le sonraí sintéiseacha a úsáid tá:
- Is fusa sonraí sintéiseacha a ghiniúint, níos lú ama a thógann sé anótáil a dhéanamh, agus níos cothroime.
- Ós rud é go bhforlíonann sonraí sintéiseacha sonraí an fhíorshaoil, bíonn sé níos éasca bearnaí sonraí a líonadh sa saol fíor
- Tá sé inscálaithe, solúbtha, agus cinntíonn sé príobháideacht nó cosaint faisnéise pearsanta.
- Tá sé saor ó dhúbláil sonraí, ó chlaontacht agus ó mhíchruinneas.
- Tá rochtain ar shonraí a bhaineann le cásanna imeallacha nó imeachtaí neamhchoitianta.
- Tá giniúint sonraí níos tapúla, níos saoire agus níos cruinne.
Dúshláin a bhaineann le tacair shonraí shintéiseacha
Cosúil le haon mhodheolaíocht nua bailithe sonraí, tagann dúshláin le sonraí sintéiseacha fiú.
An chéad is dúshlán mór é nach dtagann sonraí sintéiseacha imircigh. Cé go mbaintear iad as tacair shonraí, cabhraíonn na hasluitigh seo a tharlaíonn go nádúrtha i sonraí an fhíorshaoil chun na samhlacha ML a oiliúint go cruinn.
An cáilíocht na sonraí sintéiseacha is féidir leis an tacar sonraí a athrú. Ós rud é go ngintear na sonraí ag baint úsáide as sonraí síolta nó ionchuir, braitheann cáilíocht sonraí sintéiseacha ar cháilíocht na sonraí síolta. Má tá laofacht sna sonraí síolta, féadfaidh tú glacadh leis go sábháilte go mbeidh laofacht sna sonraí deiridh.
Ba chóir go ndéanfadh nótaíóirí daonna seiceáil tacair shonraí shintéiseacha go críochnúil chun cruinneas a chinntiú trí roinnt modhanna rialaithe cáilíochta a úsáid.
Modhanna chun Sonraí Sintéiseacha a Ghiniúint
Ní mór samhail iontaofa a fhorbairt a fhéadfaidh aithris a dhéanamh ar thacar sonraí barántúla chun sonraí sintéiseacha a ghiniúint. Ansin, ag brath ar na pointí sonraí atá sa tacar sonraí fíor, is féidir cinn chomhchosúla a ghiniúint sna tacair sonraí sintéiseacha.
Chun seo a dhéanamh, eolaithe sonraí úsáid a bhaint as líonraí néaracha atá in ann pointí sonraí sintéiseacha a chruthú cosúil leis na cinn a bhí sa dáileadh bunaidh. Seo cuid de na bealaí a ghineann líonraí néaracha sonraí:
Uath-ionchódóirí Athróg
Glacann uath-ionchódóirí athraitheacha nó VAEanna dáileadh bunaidh, déanann siad dáileadh folaigh é agus aistrítear ar ais go dtí an riocht bunaidh é. Cruthaíonn an próiseas ionchódaithe agus díchódaithe seo ‘earráid atógála’. Tá na samhlacha giniúna sonraí seo gan mhaoirseacht inniúil ar struchtúr dúchasach an dáileacháin sonraí a fhoghlaim agus ar shamhail chasta a fhorbairt.
Líonraí Sáraíochta Gineadacha
Murab ionann agus uath-ionchódóirí athraitheacha, is samhail maoirsithe é samhail neamh-mhaoirsithe, líonraí sáraíochta giniúna, nó GAN a úsáidtear chun léirithe sonraí atá thar a bheith réalaíoch agus mionsonraithe a fhorbairt. Ar an modh seo, dhá cheann líonraí neural oilte – ginfidh líonra gineadóra amháin pointí sonraí bréige, agus déanfaidh an t-idirdhealúoir eile iarracht pointí sonraí fíor agus falsa a aithint.
Tar éis roinnt babhtaí oiliúna, beidh an gineadóir inniúil ar phointí sonraí falsa atá go hiomlán inchreidte agus réalaíoch a ghiniúint nach mbeidh an t-idirdhealaithe in ann a aithint. Is fearr a oibríonn GAN nuair a bhíonn sintéiseacha á ghiniúint sonraí neamhstruchtúrtha. Mar sin féin, mura ndéanann saineolaithe é a thógáil agus a oiliúint, féadfaidh sé pointí sonraí falsa de chainníocht theoranta a ghiniúint.
Réimse Radaíochta Neural
Úsáidtear an modh giniúna sonraí sintéiseach seo nuair a chruthaítear radharcanna nua ar radharc 3D atá le feiceáil go páirteach. Déanann Neural Radiance Field nó algartam NeRF anailís ar shraith íomhánna, socraíonn sé pointí sonraí fócasacha iontu, agus idirshuíonn agus cuireann sé tuairimí nua ar na híomhánna. Trí bhreathnú ar íomhá statach 3D mar radharc 5D ag gluaiseacht, déanann sé ábhar iomlán gach voxel a thuar. Trí bheith ceangailte leis an líonra néarúil, líonann NeRF gnéithe den íomhá atá ar iarraidh i radharc.
Cé go bhfuil NeRF an-fheidhmiúil, tá sé mall le rindreáil agus le hoiliúint agus d'fhéadfadh sé íomhánna neamh-inúsáidte ar chaighdeán íseal a ghiniúint.
Mar sin, cén áit ar féidir leat sonraí sintéiseacha a fháil?
Go dtí seo, ní raibh ach dornán de sholáthraí tacair sonraí ardleibhéil oiliúna in ann sonraí sintéiseacha ar ardchaighdeán a sholáthar. Is féidir leat rochtain a fháil ar uirlisí foinse oscailte ar nós Cruinneachán Sonraí Sintéiseach. Mar sin féin, más mian leat tacar sonraí an-iontaofa a fháil, Cruth an áit cheart le dul, mar go dtugann siad raon leathan de shonraí oiliúna agus seirbhísí nóta. Ina theannta sin, a bhuíochas dá dtaithí agus paraiméadair cháilíochta bhunaithe, freastalaíonn siad ar thionscal leathan ingearach agus soláthraíonn siad tacair shonraí do roinnt tionscadal ML.